【摘 要】
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当前,人口老龄化已成为我国严峻的社会问题,对我国政治、经济、教育文化、社会保障等方面带来严重冲击。随着老龄化的不断推进,我国驾驶人群体也将进入“老龄化驾驶群体”。老龄驾驶员由于身体机能衰退而存在收集信息慢、反应时间长、操作不灵活、记忆力减退等问题,严重影响了驾驶行为,增加交通事故的风险,给老龄驾驶员自身和其他道路使用者带来严重隐患。本文在分析老龄驾驶员的交通特性和事故特征基础上,探究涉及老龄驾驶员
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当前,人口老龄化已成为我国严峻的社会问题,对我国政治、经济、教育文化、社会保障等方面带来严重冲击。随着老龄化的不断推进,我国驾驶人群体也将进入“老龄化驾驶群体”。老龄驾驶员由于身体机能衰退而存在收集信息慢、反应时间长、操作不灵活、记忆力减退等问题,严重影响了驾驶行为,增加交通事故的风险,给老龄驾驶员自身和其他道路使用者带来严重隐患。本文在分析老龄驾驶员的交通特性和事故特征基础上,探究涉及老龄驾驶员事故的影响因素及发生演变机理,有助于更好掌握老龄驾驶员交通特征,为解决老龄化背景下的交通安全问题提供理论依据。首先,本文对国内外文献中老龄驾驶员交通特性相关研究进行了梳理,分析了老龄驾驶员由于生理机能、心理特征变化对驾驶行为带来的不良影响;分析了老龄驾驶员的出行特征和事故特点;以事故数据为依托,基于数理统计方法从时间、空间、因素属性等方面对涉及老龄驾驶员事故分布特征进行了分析,并与全年龄段事故进行对比,掌握老龄驾驶员事故的分布规律。然后,基于多元Logistic回归模型对涉及老龄驾驶员事故影响因素进行单层分析,识别涉及老龄驾驶员事故严重程度的影响因素,分析了各因素状态对事故的影响程度;基于贝叶斯网络模型对涉及老龄驾驶员事故影响因素进行多层分析,考虑变量之间的交互作用,探究不同因素与事故严重程度的关联层次关系,对模型参数学习精度和预测准确性进行验证,将两种模型结果进行对比分析。接着,基于团树传播算法进行贝叶斯网络推理,从单一因素和因素组合链两个角度分析各因素状态下事故严重程度的概率分布,探究涉及老龄驾驶员事故对老龄驾驶员自身带来的伤害和对道路交通安全带来的不良影响;采用Borda序值法和改进的风险矩阵法分别对单一因素和因素组合链风险性进行分析,识别了风险度高的因素状态。最后,根据风险性分析结果提出主动预防措施,指出老龄驾驶员的理想出行工具为小汽车类小型但防护性强的交通工具;基于老龄化的社会背景,应加强对老龄驾驶员的安全教育和驾驶技能考核;交通方面的预防工作重点应在于常态化的交通出行环境整治,而不是极端条件下交通环境的改善。
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