基于Ordered Probit模型的追尾事故严重性影响因素分析

• 作者: 卢小钊 张敏捷 王鹏 闫章存
• 来源期刊: 公路交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通工程 道路安全 OrderedProbit模型 追尾事故 严重程度 显著性检验
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 智能运输系统与交通工程
• 页码范围: 102-107,122
• 页数: 7页
• 分类号: U491.31
• 字数: 5030字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0268.2018.04.013

摘要

为了减少机动车事故带来的人身财产损失,给相关管理部门提供决策意见的理论支持,分析追尾事故的独特规律,以及研究环境因素、道路因素、车辆因素和驾驶员因素等影响因素与追尾事故严重程度之间的致因关系至关重要.通过对北卡罗来纳州2010—2014年的交通事故数据进行筛选分析,最终得到1315条具有完整信息的追尾事故数据,并对数据重新编码.考虑到事故严重性的分类具有次序的特性,研究拟采用Ordered Probit模型 (ORP) 对影响追尾事故严重程度的各种因素进行回归分析.为了找出具有统计学显著的影响因素,采用向后删除变量法筛选变量,从而得到了包含全部显著因素的模型.最终对模型进行了平行线检验和似然比检验,分析模型的统计学合理性,并选取指标进行了模型数据拟合度优劣的评价.研究结果表明:使用安全带、光照条件、道路线型条件、交通控制条件以及道路交通量这5个方面的因素与追尾事故严重程度的相关度较大.模型的边际影响值显示,正确使用安全带、良好的光照条件、合理的道路线型条件、适宜的交通控制措施能够显著降低追尾事故的严重性;而过大的交通量由于易产生多车追尾事故,事故严重性程度增加.显著性检验结果显示ORP模型对于分析追尾事故严重性及其影响因素具有明显作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鹏	西南交通大学交通运输与物流学院	67	665	15.0	23.0
2	张敏捷		5	25	2.0	5.0
3	闫章存	西南交通大学交通运输与物流学院	4	23	3.0	4.0
4	卢小钊	西南交通大学交通运输与物流学院	3	21	3.0	3.0