老年驾驶人交通事故严重程度影响因素分析

为研究老年驾驶人交通事故严重程度影响因素,文章对美国得克萨斯州17819起老年驾驶人交通事故进行统计分析,并选择16634起个案,以事故严重程度为因变量,选择驾驶人属性、车辆属性、道路属性及环境属性因素等共17个自变量构建多项Logit模型.结果 表明:老年驾驶人的交通事故数量、伤亡人数在工作日、每天中午和下午时间段占...     

老年驾驶人认知驾驶能力评价及影响因素研究

我国老年驾驶人数量持续增长,驾驶人结构的变化给交通安全带来了挑战。相比于其他年龄段驾驶人,老年人生心理功能逐渐衰退,更容易发生交通事故。认知功能与驾驶安全表现显著相关。从注意反应能力、执行处理能力、空间感知能力3项认知功能领域出发,研究老年人驾驶特征,设计驾驶模拟实验风险事件,获得认知驾驶行为数据,分析青年人、中年人、老年人驾驶行为特征的差异性;采用主客观结合的方法确定指标权重,提出认知驾驶行为指数计算方法;以驾驶人属性和认知功能为自变量,以认知驾驶行为指数为因变量,建立广义线性混合模型,探究不同因素对认知驾驶能力的影响。结果表明年龄、周驾驶频率、自我调节和TMT-B(Trail Making TestB)与认知驾驶行为指数显著相关,MMSE(Mini-Mental State Examination)为边缘显著相关;老年驾驶人的认知驾驶行为指数受个体特质影响较大;相较于老年人,青年人认知驾驶行为指数更差,中年人更好;周驾驶频率低的人比周驾驶频率高的人认知驾驶行为指数更好;自我调节频率为低和中的驾驶人,比频率为高的驾驶人认知驾驶行为指数更好;TMT-B测量认知正常的驾驶人比认知障碍驾驶人的认知驾驶行为指数更好。该研究从交通事故的人因机理角度出发,探究老年驾驶人面对的认知挑战,提出老年人认知驾驶行为指数计算方法并解析影响因素,为简化老年人驾驶适宜性评价程序、制定驾驶安全干预策略提供参考。     

老年驾驶人交通安全影响因素研究

分析影响老年驾驶人驾驶安全性的因素特征,对降低老年驾驶人事故率、事故致伤率和事故致死率,改善道路交通安全水平具有重要意义。基于2020年国内华北、东北、西北、西南、华南、华东6个片区各抽样1个省(区)的肇事驾驶人事故数据,采用事故频数法判别显著影响老年驾驶人事故率的变量,并运用DBSCAN聚类算法归纳显著影响老年驾驶人驾驶安全性的因素,发现在无信号交叉口、水泥/沙石路面等12个变量影响下,老年驾驶人的事故率显著高于全体驾驶人,其中准驾类型为F型的老年驾驶人事故率超过全体驾驶人的21倍。研究结果有助于交通管理者制定相应措施保障老年驾驶人的安全并降低老年驾驶人交通事故的严重程度。     

基于TPB的员工参与培训活动影响因素实证研究

在计划行为理论模型的基础上,对其进行扩展,构建员工参与培训活动影响因素模型,经过实证研究,运用结构方程模型进行分析。研究证明,主观准则、知觉行为控制、感知支持通过参与行为意向的中介作用,对员工参与培训的行为有积极的影响,员工的态度对员工参与培训活动的行为有直接的正向影响。提出企业应提供有针对性和价值性的培训活动,为员工提供政策支持、资源支持和文化支持,来提高员工参与培训活动的积极性,进而提升培训活动的实效性。     

面向不平衡数据集的SMOTENC-XGBOOST驾驶人交通安全评估模型

为深入挖掘驾驶人因素与交通事故之间的关系,提出一种基于SMOTENC和极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)的驾驶人交通状态优劣分类算法。首先针对交通事故发生与否不平衡的特点,使用SMOTENC算法对数据进行上采样并在采样过程中加入随机扰动,解决了数据不平衡问题。然后使用Embedded算法结合L1正则化,通过模型评估完成对特征子集的选择。最后使用机器学习的方法将XGBoost算法用于执行数据的特征提取和分类过程。实验表明,在对驾驶人的交通状态进行综合评价的任务上,XGBoost模型的准确率为99.85%,相较于随机森林、支持向量机等对照组模型,提升了约1.12%-1.80%。除此之外,使用SMOTENC算法对数据不平衡问题进行处理后,通过混淆矩阵观察到模型对于好坏个体均具备较好的识别能力。     

机动车驾驶人侵犯驾驶行为的调查研究

侵犯驾驶行为是近年来逐渐引起重视的驾驶人不良驾驶行为之一。本研究采用问卷调查的方法。对浙江省三个城市的驾驶人进行随机抽样调查,得出侵犯驾驶行为可以分为漠视他人、空间侵占、保持前进、赢得优先、人际侵犯等具体类型,并从人口统计学的角度比较分析了不同类型驾驶人在不同侵犯驾驶行为类型上的差异,为制定驾驶人驾驶行为矫正和安全教育策略提供理论参考。     

老年驾驶人的应激操作反应特性分析

随着年龄的增长,老年驾驶人的感知认知能力、判断决策能力及操作反应能力均出现衰退,进而导致其交通风险感知和应激反应能力发生变化。为了研究风险情景下老年驾驶人的应激操作反应特性,设计并搭建了行人与机动车、非机动车与机动车、机动车与机动车冲突的道路交叉口风险虚拟试验场景;分别招募了15名中青年与老年驾驶人进行了驾驶模拟试验,采集驾驶过程中驾驶人的操作行为及车辆运行数据,选取相关的指标对试验进行分析。结果表明,老年驾驶人在各风险情境下的反应时间与制动踏板行程总体上比中青年驾驶人长;而在高风险驾驶场景下,老年驾驶人的纵向加速度的波动幅度比中青年驾驶人大,其中有10名老年驾驶人发生了碰撞事故,占所有受试者的比例为33.3%。研究结果为交通安全政策制定者的措施制定提供一些提高老年驾驶人驾驶安全性的理论依据。     

基于扩展计划行为理论的大学生于疫情常态化下的旅游行为意向研究

新冠肺炎疫情暴发与持续对社会经济带来损失,同时也损害大众身心健康。探讨疫情影响下大学生群体旅游意向,对旅游业未来恢复有重大意义。研究引入新冠疫情下的风险感知变量构建拓展的计划行为理论,通过234份样本数据进行统计分析与测量模型检验发现,态度、主观规范与知觉行为控制对大学生旅游意向存在正向影响,风险感知对大学生旅游意向存在负向影响。在分析结论基础上,认为旅游意向不仅受到个体主观影响,未来研究还需结合疫情事件的时空强度分析。     

基于计划行为理论的大学生闯红灯行为决策模型

根据我国城市道路交通环境特点,以大学生为研究对象,应用计划行为理论对行人闯红灯行为进行行为决策建模。首先,根据车流量、道路宽度和有无中央安全岛将行人过街环境分为六类;其次,在原计划行为理论模型上增加行为经验新变量,并分别在每类情境下基于计划行为理论进行问卷设计;再次,对广州在校大学生进行问卷调查,总共回收有效问卷376份,有效率为91.75%。对调查数据进行可靠性分析和验证性因素分析,结果表明数据具有良好的信度和效度,各项目的内部一致性良好且可靠性高。最后,基于计划行为理论建立结构方程模型（SEM）,对六类情境行人过街行为进行分析,得到大学生闯红灯行为的六个结构路径图。结果表明,大学生对闯红灯的态度和新增加的行为经验与行为意向没有显著相关性,而主观规范和知觉行为控制则与行为意向显著相关,且知觉行为控制是个强大的预测因子,能预测行为意向,还可以直接作用于实际行为。     

团雾环境驾驶人最低注意力需求研究综述

团雾环境下驾驶人生理心理的相关研究一直是一个亟待解决的行业难题。为了提升团雾环境行车安全性,明确团雾环境中驾驶人最低注意力需求,本文综述了国内外低能见度条件下驾驶人注意力的相关研究进展。首先,本文阐述了驾驶人注意力特性,明确了团雾环境对驾驶人注意力的主要影响因素,讨论了相关的研究方法和数学模型;其次,分析了车辆行驶速度与能见度对驾驶人最低注意力需求的影响,阐明了视觉生理负荷与驾驶人最低注意力需求之间的联系;最后,进行了团雾环境对驾驶人最低注意力需求影响耦合分析,根据行驶车辆经过团雾路段所处不同时空进行划分。本文通过剩余注意力的变化,分析了团雾环境中能见度、速度与最低注意力需求之间的动态变化关系,建立了车辆通过团雾路段过程中驾驶人最低注意力需求突变的理论模型。通过归纳总结现有团雾环境的研究,发现目前在驾驶人诱导需求方面有所欠缺。在后续的研究中,考虑团雾环境对驾驶人的多因素影响,选择更能反映驾驶人视觉心理需求的评价指标进行量化分析,将会成为主要的目标。