【摘 要】
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提出了一种基于公交驾驶员心理状况的PCA-logistic交通事故倾向性预测方法。该方法针对传统Logistic回归模型中部分自变量间可能存在多重共线性进而影响预测结果问题,采用主成分分析法对自变量进行降维处理并构建PCA-Logistic交通事故预测模型,通过约登指数法确定二分类阈值表征预测结果中交通事故的发生与否,达到改进目的;随后结合1004名公交驾驶员的心理健康问卷调查结果及驾驶员近1年内
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61863019);
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提出了一种基于公交驾驶员心理状况的PCA-logistic交通事故倾向性预测方法。该方法针对传统Logistic回归模型中部分自变量间可能存在多重共线性进而影响预测结果问题,采用主成分分析法对自变量进行降维处理并构建PCA-Logistic交通事故预测模型,通过约登指数法确定二分类阈值表征预测结果中交通事故的发生与否,达到改进目的;随后结合1004名公交驾驶员的心理健康问卷调查结果及驾驶员近1年内是否发生过交通事故的统计数据,对所建模型进行了验证,且根据研究结果提出了改善公交驾驶员心理健康状况的针对性措施建议。研究结果表明:9项心理因子中躯体化、强迫症状、抑郁和敌意是影响驾驶员行车安全的危险心理因子;所构建的PCA-Logistic交通事故预测模型有效且阈值划分合理。其成果可为交通管理部门指导客运驾驶员心理疾病的预防控制提供理论依据。
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