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2车碰撞事故下5座乘用车乘员死亡风险分析
文献摘要：
为探究5座乘用车乘员在2车碰撞事故下的死亡风险,研究了6种单一特征变量对乘员致死率的影响,进而基于二项Logistic回归模型分别对单一特征变量和组合特征变量进行显著性分析.通过9种常用的分类算法,结合网格搜索的调参方法,以F1为衡量指标选出相对较优的3种分类算法,即投票分类器、梯度提升及决策树,来构建多特征组合下的死亡风险预测模型.研究结果表明:①单一特征变量中行驶方向、路段类型、碰撞对象、乘坐位置对乘员死亡有显著影响.其中,异向行驶的车辆碰撞与同向行驶相比,乘员的死亡风险增加72％;非高速交叉路段与高速路段相比,乘员的死亡风险降低69％;碰撞对象为商用货车、商用客车的乘员死亡风险分别是乘用车的5倍和3倍,若在非高速非交叉路段发生碰撞则乘员死亡风险升至8倍左右,若在高速路段则高达15倍左右;相对于驾驶位乘员,副驾驶位乘员的死亡风险增加70％,且该位置乘员的死亡风险在高速路段会升高到驾驶位乘员的近4倍;②碰撞对象和路段类型是影响乘员死亡情况的主要特征变量;③由模型的预测结果可知:5座乘用车的正面或后面与商用货车在高速路段或非高速非交叉路段发生碰撞,乘员的死亡风险高于生存几率.
文献关键词：
交通安全;5座乘用车;风险分析;机器学习;特征组合
中图分类号：
作者姓名：
占隽均;云美萍;张韡;董怡佳
作者机构：
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 上海 201804;长安大学汽车学院 西安 710064
文献出处：
引用格式：
[1]占隽均;云美萍;张韡;董怡佳-.2车碰撞事故下5座乘用车乘员死亡风险分析)[J].交通信息与安全,2022(04):46-53
A类：
B类：
碰撞事故,乘用车,乘员,死亡风险分析,特征变量,致死率,二项,组合特征,显著性分析,分类算法,网格搜索,衡量指标,投票,分类器,梯度提升,决策树,多特征组合,死亡风险预测模型,中行,乘坐,坐位,车辆碰撞,速交,交叉路段,高速路,风险降低,商用,货车,客车,副驾驶,该位,会升,死亡情况,后面,或非,生存几率,交通安全
AB值：
0.303381
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