驾驶员因素与交通事故率的关联性

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1、万方数据第33卷第7期2(J()÷年7月北京：亡业大学学报J()URNAI。oFBElJINGUNIVERSITYoFTECHN01．0GYV01．33No．7Jul．2007驾驶员因素与交通事故率的关联性陈雪梅1，高利1，魏中华2，李潜飞1(1．北京理r大学机械与车辆I二程学院，北京1()()()81；2．北京工业大学交通工程北京市重点实验室，北京lO()()22)摘要：驾驶员因素是导致交通事故发生的主要因素之一．综合考虑年龄、性别、累计驾驶时间、生理状况等多个驾驶员特征参数，通过问卷调查的方式，利用BP神经网络分析技术，建立具有不同隐含层、神经元个数、作用函数的神经网络结构，

2、对驾驶员因素与交通啦故二者之间的内在关联性进行研究，确定最优的神经网络结构对事故率进行预测．结果表明，采用BP神经网络对驾驶员交通事故率预测可行，同时明确了易发交通事故的驾驶员子组。“关键词：驾驶员；交通q#故；神经网络；’托故率中图分类号：u491．2文献标识码：A文章编号：0254一()()37(2()()7)()7一I)69705《世界预防道路交通伤害报告》(以下简称《报告》)指出⋯，交通靠故严重威胁着人们的生命财产安全．国内外统汁资料表明[2]，80％左右的交通啦故是由驾驶员因素造成的．国内学者主要针对某个或几个驾驶员因素，比如年龄、性别、累计驾驶时间、基本生理状况与交通

3、小故之间的关系进行了研究，但多个因素对交通*故影响的分析及预测很少．交通安全影响因素分析最常用的方法为问卷调查和数理统计法．通过问卷调查，建立信息数据库，1预测具有相似特点的驾驶员发生交通啦故的概率。该方法的不足之处在于，很难预测与数据库中的数据具有不同特点的驾驶员发生交通书故的可能性，而且该方法数据量大、效率低、适应性差．自20世纪90年代以来，人工神经网络由于具有高度非线性函数映射功能，很强的学习、联想和容错功能，作为一种新的数据分析技术，正受到越来越多的关注．作者综合考虑多个驾驶员特征参数，通过问卷调查的方式，基二于二改进的BP神经网络，建立r具有不同隐含层、神经元个数、作

4、用函数的神经网络结构，对驾驶员特征与交通。扦故率之间的关系进行分析，确定了最优的神经网络结构对‘托故率进行预测，明确易发交通’抒故的驾驶人群，预测交通奋故发生的可能性，对于改善道路交通安全管理具有重要意义．1驾驶员特征因素和研究内容驾驶员的很多特征都会对交通安全产生影响．作者仅采用了与之密切相关的于个特征：年龄、性别、教育程度、累计驾驶时间、日平均行驶里程数、基本的生理状况和心理状况：1．1年龄很多交通研究学者对驾驶员年龄与交通‘fi．故之间的关系进行了研究．一般来说，年轻驾驶员的交通小故率较高．25岁以后，随着年龄的增加，交通’抒故率下降．当驾驶员的年龄大于60岁，交通小故率又

5、随着年龄的增加而增加．交通。j}-故率较高的原因在f通常年轻驾驶员累计驾驶时间不长，为寻求刺激经常超速行驶，并且责任心不强．对’j：老年驾驶员而言，随着年龄的增加，对外部交通环境的感知能力开始降低，手脚变得不太灵活，对‘j：新的交通环境的适应能力变差，从而导致交通啊故率增大．1．2性别男女驾驶员的驾驶行为存在比较明显的差别．SirkkuI。aapotti和EskoKeskinen通过大量的调研分收绱H期：2fJl)6一1)2—28．作者简介：陈{梅(1978)，支．，⋯东、l，邑人，i『丰师万方数据698北京：[业大学学报析，得出了以下很有意义的结论[3J：一般来说，男性驾驶员具

6、有竞争性、易怒性、爱开快车、喜欢各种刺激等特点，因此男性驾驶员通常具有更多的交通*故量．同时，男性驾驶员独立性强，具有更多的驾车经验，但是统计资料表明，这些特点并没有降低交通磐故量[3]．近来有的研究表明，女性驾驶员的轻微交通督故的。打故率明显高于男性驾驶员，在致命交通*故中男性驾驶员的*故率却明显高于女性驾驶员[3]．国外的另一项研究表明，在出租行业，女性驾驶员的小故率是男性驾驶员的3．5倍吲．总之，因为男女驾驶员的：亡作领域及参与驾驶的比率不同，所以。打敌率的高低也不能一概而论．1．3教育程度教育程度是影响交通安全的另一个重要因素．具有不同教育程度的驾驶员对某些打物和情境的认

7、知广度和理解深度存在明显的差别．1．4，累计驾驶时间～累汁驾驶时间的长短对于驾驶员安全行车具有重要的意义．累计驾驶时间长的驾驶员在实际行车过程中积累了丰富的行车经验，这些经验不仅可以帮助驾驶员对行车环境进行准确的判断，还可以缓解驾驶员遇到突发竹件时的紧张情绪，相应地降低了危险情景所具有的危险度．统计数据表明，累计驾驶时间在3a以内的驾驶员具有相对较少的驾驶经验，交通静故率通常很高．一般而言，累计驾驶时间在3a以上的驾驶员的交通啦故率会随着累计驾驶时间的增加而降低。1．5旧平均行驶