【摘 要】
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为明晰地铁事故严重程度的影响因素,保障地铁运营安全,本文基于某市2017-2018年间的1180起地铁事故数据,选取人员、人员行为、设备及环境4个影响要素中的16个因素为自变量,地铁事故严重程度为因变量,构建Gologit模型,进行参数估计、模型有效性检验及地铁事故模型边际效用分析,并从人员特性、人员行为特性、设备特性、环境特性4方面提出建议措施。研究表明:上下班高峰期、老幼群体、紧急制动、电梯故障、闸机故障及列车故障导致地铁发生重伤事故概率增加均在30%以上;模型有效性检验结果表明,Gologit模型可
【基金项目】
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北京市教育委员会科研计划项目(KM202110038002),首都经济贸易大学北京市属高校基本科研业务费专项资金资助项目。
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为明晰地铁事故严重程度的影响因素,保障地铁运营安全,本文基于某市2017-2018年间的1180起地铁事故数据,选取人员、人员行为、设备及环境4个影响要素中的16个因素为自变量,地铁事故严重程度为因变量,构建Gologit模型,进行参数估计、模型有效性检验及地铁事故模型边际效用分析,并从人员特性、人员行为特性、设备特性、环境特性4方面提出建议措施。研究表明:上下班高峰期、老幼群体、紧急制动、电梯故障、闸机故障及列车故障导致地铁发生重伤事故概率增加均在30%以上;模型有效性检验结果表明,Gologit模型可
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