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基于国家车辆事故深度调查体系的道路交通事故驾驶员人因分析

论文摘要

为分析道路交通事故发生的原因,以国家车辆事故深度调查体系（national automobile accident in-depth investigation system,NAIS）数据库内2 384起事故案例为样本,从驾驶员角度出发,借鉴人因分析和分类系统（HFACS）、驾驶人风险意识量表建立了道路安全事故驾驶员人因分类框架,并运用数据关联挖掘Apriori算法挖掘驾驶员因素间的强关联规则。结果表明:驾驶员的主要不安全行为是未意识到危险和习惯性违规;容忍疲劳和饮酒驾驶的驾驶员同时具备多种不安全行为;风险容忍行为与不安全行为因果关系显著,即高风险容忍度驾驶员具有较高的不安全驾驶行为。

论文目录

  • 1 因素分类及频率统计
  •   1.1 驾驶员因素分类及理论依据
  •     1.1.1 驾驶前的风险容忍
  •     1.1.2 驾驶中及驾驶后的不安全行为
  •   1.2 事故驾驶员人因频率统计
  • 2 驾驶员致因因素间影响关系分析
  •   2.1 基于SPSS的相关性分析
  •   2.2 基于Apriori算法的致因关联挖掘
  •   2.3 结果分析
  • 3 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 高红丽,邓昌俊,王文迪,范双双

    关键词: 交通事故,风险容忍,驾驶员行为,算法

    来源: 科学技术与工程 2019年19期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 公路与水路运输

    单位: 西南交通大学交通运输与物流学院,西华大学汽车与交通学院

    基金: 国家自然科学基金(61873216)资助

    分类号: U491.31

    页码: 342-348

    总页数: 7

    文件大小: 237K

    下载量: 542

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/d86af41cf260aff03b6d4f8a.html