基于Gologit模型的地铁事故严重程度影响因素研究

• 作者: 王甜甜 李伟
• 来源期刊: 安全
• 关键词: 地铁事故 严重程度 影响因素 Gologit模型
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 专项研究|Special Research
• 页码范围: 58-63,70
• 页数: 7页
• 分类号: X948
• 语种: 中文
• DOI: 10.19737/j.cnki.issn1002-3631.2021.09.010

摘要

为明晰地铁事故严重程度的影响因素,保障地铁运营安全,本文基于某市2017-2018年间的1180起地铁事故数据,选取人员、人员行为、设备及环境4个影响要素中的16个因素为自变量,地铁事故严重程度为因变量,构建Gologit模型,进行参数估计、模型有效性检验及地铁事故模型边际效用分析,并从人员特性、人员行为特性、设备特性、环境特性4方面提出建议措施.研究表明:上下班高峰期、老幼群体、紧急制动、电梯故障、闸机故障及列车故障导致地铁发生重伤事故概率增加均在30％以上;模型有效性检验结果表明,Gologit模型可以放宽自变量的比例优势假设,从而使得模型精度更高.