Influencing Factors of Driving Risk Based on Critical Incident Events
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摘要: 为了更好的研究与驾驶风险有关的因素,提高整体的驾驶安全性.引入与Crash和Near-crash相比,发生频次高、严重程度低的行车安全事件(Critical-Incident events:CIEs)来表征驾驶风险,可以更好用于驾驶风险前的预测.招募30位驾驶人参加550 km武汉至襄阳段的实车实验,获取驾驶基本数据.首先分析数据,建立CIEs数据库,其中包含驾驶行为,CIEs因素,环境等主要因素.然后用K-均值聚类分析法对驾驶风险进行分类.并对主要因素与风险关系进行Logit模型分析.结果表明,有6个因素对驾驶风险有显著影响,包括平均减速度、CIEs类型、CIEs原因、天气、年龄和驾龄.其中平均减速度对其影响很大(β=1.982 606),说明风险升高往往是驾驶操作不当造成的;且年轻、驾龄短的驾驶员更易导致风险驾驶行为.
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关键词:
- 交通安全 /
- 驾驶风险评价 /
- 聚类分析 /
- 行车安全事件(CIEs) /
- 自然驾驶数据
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