基于随机参数Logit模型的校车事故伤害严重程度分析.docx_随机参数logit模型资源-CSDN文库

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0. 引言

校车是师生往返学校的主要交通工具之一，校车事故受到社会各方面的广泛关注，减

少校车事故造成的伤害严重程度一直是交通管理部门和汽车制造商关注重点，深入分析校

车事故伤害严重程度的影响因素，对改善道路安全性设计、指导和实施交通安全管理政策

具有重要意义

[1]

。

目前，对机动车交通事故伤害严重程度分析研究的很多，利用交通事故数据，从驾驶

员、车辆、道路特征及道路环境 4 个方面，基于经济计量学模型对事故伤害严重程度影响

因素进行量化分析，包括考虑随机效应和异质性的混合 Logit 模型

[2]

、考虑顺序因素的有序

Logit 模型

[3]

、考虑潜在影响因素的潜类别模型

[4]

。针对校车事故分析主要在定性分析和宏

观政策研究层面展开，Nirupama 等

[1]

对比加拿大和美国校车事故，分析事故成因和影响，

王燕等

[5]

从城市层面，调研具体案例，构建校园安全运营与管理评价指标，对校车事故安

全管理宏观政策的研究，陈涛等

[6]

对中美校车安全标准进行比较研究，Hu 等

[7]

针对中国发

生的校车安全事件从发生年月、地区等进行调查，Wu 等

[8]

建立校车事故评估的贝叶斯网络

（BN）模型，基于故障树分析方法对校车安全事故进行研究，Li 等

[9]

采用校车事故的 4 个

统计变量（事故特征、类型、原因和伤亡情况），利用卡方检验等分析校车事故时空分布

特点，潘立军等

[10]

基于故障树分析方法对校车安全事故进行研究。以上主要从校车事故安

全管理和政策、国内外校车事故对比及事故具体案例、影响因素等方面开展研究，对校车

事故的量化分析和异质性探索具有实际意义。

关于事故严重程度的分析方法较多为离散选择模型。林庆丰等

[11]

建立 Logistic 模型对

城市公交事故严重程度影响因素进行分析；胡骥等

[12]

利用有序 logit、有序 probit 模型研究

翻车事故影响因素之间的耦合关系；Celik 等

[13]

建立多项 Logit 模型对事故的影响因素进行

探讨。对于数据中未发现的异质性问题的研究，随机参数 Logit 模型的使用较为广泛。Liu

等

[14]

建立混合 Logit 模型研究正面碰撞事故中未发现的异质性；Lin 等

[15]

利用混合 Logit 模

型研究十字路口和非十字路口自行车事故伤害严重程度。

综上，针对校车事故伤害严重程度，基于 2018— 2019 年德克萨斯州校车事故数据，

从驾驶员、车辆、环境以及道路特征等影响因素，构建能够反应事故数据异质性的随机参

数 Logit 模型，并进行参数标定，深入分析各因素对校车事故的影响程度，以及事故数据

中未观察到的异质性。

1. 随机参数 Logit

随机参数 Logit 模型从多项 Logit 模型演化而来，解决了多项式 Logit 模型未能考虑个

体差异性与 IIA 假设的限制。研究对象是校车事故的伤害严重程度，即不同伤害严重程度

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