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摘要
为研究汽车-两轮车碰撞事故中骑行者头部伤害的影响机理，探究头部损伤致因关系中存在的模式差异与异质性，基于中国交通事故深入研究（CIDAS）数据库中的2 806起两轮车事故，建立潜类别Logit模型。以骑行者头部伤害严重程度为因变量，将驾驶人、车辆、道路、环境和事故碰撞特征的相关因素作为自变量，取显著水平为0.05，建立多项式Logit模型，在此基础上根据拟合优度指标确定最优分组数并构建出潜类别Logit模型。研究结果表明：模型将事故样本划分为2个类别群体，2个群体在参数、变量分布特征和预测概率上存在显著差异，当事故样本具有“两轮车初始速度>30 km/h”、“骑行者碰撞后抛出距离>10 m”等特征时易被归类到类别1，且类别1对应于更严重的头部伤害；骑行者年龄>50岁、汽车类型为商用货车、两轮车类型为摩托车、事故发生在市区外、两轮车初始速度>30 km/h、头部碰撞玻璃和抛出距离>5 m都会增加头部损伤的严重程度；汽车驾驶人行驶意图为停车或变道时，存在造成严重两轮车事故的风险；佩戴头盔会减弱骑行者头部受到的伤害。
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单位长安大学; 中国汽车技术研究中心有限公司
