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机非交通事故中驾驶员过错和事故严重程度影响因素的Logistic回归分析
被引量:
12
1
作者
林庆丰
邓院昌
胡继华
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2019年第5期187-193,共7页
为探究人、车、路和环境等因素对机非交通事故中机非双方驾驶员过错和事故严重程度的影响,选取2017年广东省发生的1357起机非交通事故的数据作为基础,分别构建二元Logistic回归模型和三元有序Logistic回归模型,分析机动车驾驶员属性、...
为探究人、车、路和环境等因素对机非交通事故中机非双方驾驶员过错和事故严重程度的影响,选取2017年广东省发生的1357起机非交通事故的数据作为基础,分别构建二元Logistic回归模型和三元有序Logistic回归模型,分析机动车驾驶员属性、非机动车驾驶员属性、机动车辆、非机动车辆、道路和环境等因素与机非双方驾驶员过错和事故严重程度之间的关系。结果表明:模型拟合度良好;机动车驾驶员是否出现过错与机动车驾驶员的性别、机动车使用性质、道路类型和天气等9个变量显著相关;非机动车驾驶员是否出现过错与非机动车驾驶员的性别、非机动车类型和道路物理隔离等6个变量显著相关;机非交通事故的严重程度与机动车驾驶员的驾龄、机动车安全状况、道路线形和机动车驾驶员过错等7个变量显著相关。该研究结果可为降低机非交通事故严重程度提供参考依据。
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关键词
交通安全
机非交通事故
驾驶员过错
事故严重程度
LOGISTIC回归模型
下载PDF
职称材料
题名
机非交通事故中驾驶员过错和事故严重程度影响因素的Logistic回归分析
被引量:
12
1
作者
林庆丰
邓院昌
胡继华
机构
中山大学智能工程学院广东省智能交通系统重点实验室
出处
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2019年第5期187-193,共7页
基金
广东省科技计划项目(2017B010111007)
文摘
为探究人、车、路和环境等因素对机非交通事故中机非双方驾驶员过错和事故严重程度的影响,选取2017年广东省发生的1357起机非交通事故的数据作为基础,分别构建二元Logistic回归模型和三元有序Logistic回归模型,分析机动车驾驶员属性、非机动车驾驶员属性、机动车辆、非机动车辆、道路和环境等因素与机非双方驾驶员过错和事故严重程度之间的关系。结果表明:模型拟合度良好;机动车驾驶员是否出现过错与机动车驾驶员的性别、机动车使用性质、道路类型和天气等9个变量显著相关;非机动车驾驶员是否出现过错与非机动车驾驶员的性别、非机动车类型和道路物理隔离等6个变量显著相关;机非交通事故的严重程度与机动车驾驶员的驾龄、机动车安全状况、道路线形和机动车驾驶员过错等7个变量显著相关。该研究结果可为降低机非交通事故严重程度提供参考依据。
关键词
交通安全
机非交通事故
驾驶员过错
事故严重程度
LOGISTIC回归模型
Keywords
traffic safety
motor-bicycle accident
driver’s fault
accident severity
Logistic regression model
分类号
X951 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机非交通事故中驾驶员过错和事故严重程度影响因素的Logistic回归分析
林庆丰
邓院昌
胡继华
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2019
12
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参考文献
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