侧撞事故伤亡决定特征提取和影响因素分析

作者：张志坚; 江育斌; 严利鑫

来源：江西师范大学学报(自然科学版), 2021, 45(02): 145-152.

DOI：10.16357/j.cnki.issn1000-5862.2021.02.06

• 交通事故
• 侧面碰撞
• 特征选择
• 随机森林模型
• 随机参数Logit模型

在交通事故中侧撞事故严重性最强,分析侧撞事故伤亡特征并得出决定性影响因素有助于降低事故风险.该文先使用随机森林特征选择算法对交通事故的影响因素进行降维;然后,通过随机森林、神经网络、SVM模型3种分类模型来验证降维效果,得出事故影响因素的重要程度;最后,构建了3种Logit模型来探究事故伤亡程度与影响因素之间的关系,得出各因素对事故严重程度的具体影响.研究结果表明:当提取安全气囊、车辆类型、年龄、防护措施等9种重要程度较大的影响因素作为特征子集时,模型的准确率和有效率达到较高水平.随机参数Logit模型分析的结果表明:在T字路口、驾驶员为男性等情况下事故率较低;车辆体型越大事故伤亡率越低.

• 出版日期2021
• 单位华东交通大学