文献类型：期刊文章

作　　者：林庆丰[1] 邓院昌[1]

LIN Qingfeng;DENG Yuanchang(School of Intelligent Systems Engineering,Sun Yat-sen University//Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Transportation System,Guangzhou 510006,China)

机构地区：[1]中山大学智能工程学院//广东省智能交通系统重点实验室,广东广州510006

出　　处：《中山大学学报（自然科学版）》

基　　金：广东省科技计划项目(2017B010111007)。

年　　份：2020

卷　　号：59

期　　号：4

起止页码：120-127

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：以2008~2017年间广东省发生的5869起公交事故为基础,将其分为车辆间事故、车辆-行人事故和单车事故等3类,以事故严重程度为因变量,选取年龄、行驶状态、道路线形、区域、照明条件和事故形态等因素为候选自变量,分别建立Logistic模型进行对比分析,以探究人、车、路和环境等因素对公交事故严重程度的影响。结果表明:除单车事故模型外,各模型拟合度良好。不同形态的公交事故严重程度影响因素之间存在异同性。行驶状态、道路类型、区域和时段等对除单车事故模型外的其余模型因变量均具有显著影响;而道路线形仅对整体事故严重程度具有显著影响,路口路段类型和节假日类型仅对车辆间事故严重程度具有显著影响。研究结果可为降低公交事故严重程度提供一定参考依据。

关 键 词：交通安全 公交客运 事故严重程度  K-MEANS聚类 LOGISTIC回归模型

分 类 号：U491.3[物流管理与工程类]