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摘要
为了缓解网约车交通事故，以网约车驾驶员为研究对象，探究网约车交通事故致因机理.通过调查问卷收集了2 458名网约车驾驶员个体属性、工作强度、工作压力、不良驾驶行为和交通事故经历的相关信息.对数据进行分类处理后，通过贝叶斯网络建立网约车事故频率预测模型.基于十折交叉验证法，使用混淆矩阵与接收者操作特征曲线校验模型精度.结果表明，模型预测能力较好，模型分析了11种与事故频率直接相关的影响因素，识别了16类导致高频率事故发生概率增加的不利状态，且发现多种不利状态组合对事故频率产生的非线性扩增效应和叠加效应.研究结论有助于管理部门制定相应预防对策以减少网约车交通事故频率.
- 出版日期2023
- 单位长安大学
