【摘 要】
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为了能够在车辆碰撞事故发生后预测乘员的伤情,便于车辆事故自动呼救系统向呼救中心提供更多伤员信息,对美国国家公路交通安全管理局事故案例调查数据库中的267例碰撞事故案
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(51605197),中国博士后科学基金面上项目(2015M571691),江苏省自然科学基金青年基金(BK20160524)
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为了能够在车辆碰撞事故发生后预测乘员的伤情,便于车辆事故自动呼救系统向呼救中心提供更多伤员信息,对美国国家公路交通安全管理局事故案例调查数据库中的267例碰撞事故案例进行了统计,记录了事故样本中乘员伤情等级、碰撞方向、碰撞速度变化量和乘员位置等信息。基于Probit回归模型,分析了影响乘员伤情的显著性因素,研究发现,碰撞方向、碰撞速度变化量、乘员年龄、乘员位置和是否佩戴安全带与乘员伤情严重程度显著相关。最后,建立了乘员伤情与各个显著性影响因素的Probit回归模型,检验了模型的拟合优度和预测准确度。结果表
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