摘要
为探究影响新能源汽车与行人交通事故严重程度的诱因,本文基于英国近四年发生的1819条新能源汽车与行人交通事故数据,从行人、新能源车辆、道路特征、时空和环境特征5个方面选择了19个影响因素作为协变量,并根据数据特征将因变量分为轻微受伤和严重伤害两类。考虑到数据异质性,首先通过因子分析法与k-means聚类进行聚类分析,采用Logistic模型对聚类分析得到的两类集群进一步分析,从预测准确率和协变量共线性指标两个方面确认了模型的适用度。结果表明:基于聚类分析构建的Logistic模型预测准确率均达到80%以上;变道或超车、车龄、支路及环形交叉口、双幅路有隔离带对事故伤害严重程度有异质性影响;行人年龄大于46岁和夜间行车会明显增加事故严重程度;其中,变道、超车和行人年龄,对新能源汽车事故严重程度的影响比传统人车事故更加显著。
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单位成都工业职业技术学院; 西华大学; 汽车测控与安全四川省重点实验室