基于机器学习的公交驾驶员事故风险识别及影响因素研究

作者：朱彤; 秦丹; 魏雯; 任杰; 冯移冬^*

来源：中国安全科学学报, 2023, 33(02): 23-30.

DOI：10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.02.0034

• 风险公交驾驶员
• 机器学习
• 事故风险
• 极致梯度提升(XGBoost)
• SHapley加性解释(SHAP)值

为从公交驾驶员群体中识别出易发生事故的风险公交驾驶员，结合某市公交公司营运安全管理系统数据库、百度应用程序接口(API)及网络爬取技术，并应用K近邻算法补充缺失值，获取42条线路及1 893名驾驶员的数据；基于驾驶员、车辆、线路特征、违规行为、事故、管理等基本特征变量构造派生变量；采用包括递归特征消除、有惩罚项的逻辑回归、随机森林的集成方法选择特征；采用极致梯度提升(XGBoost)等6种机器方法分别建立分类模型，并采用贝叶斯方法优化超参数。结果表明：在构建的6个分类模型中，XGBoost方法构建的模型其受试者工作特征(ROC)曲线下的面积(AUC)评估结果最佳；运用贝叶斯方法优化模型，可以在一定程度上提升ROC的AUC指标；对于风险公交驾驶员预测准确率达到98.66%,运营单位还可以根据自身情况权衡虚报率与命中率代价。此外，车辆服役时间、违规次数等特征对于事故风险具有明显的非线性影响。

• 单位
  交通运输部公路科学研究所; 长安大学