首页|公路小半径曲线路段驾驶人焦虑水平模型

公路小半径曲线路段驾驶人焦虑水平模型

扫码查看
原文链接
  • 万方数据
  • 维普
为提高双车道公路小半径曲线路段(SCCR)的交通安全监测水平,利用量表测试与驾驶模拟试验,实现驾驶人弯道焦虑水平的量化评测,定量刻画驾驶人弯道焦虑水平与行车安全特征量之间的关系;通过统计分析焦虑驾驶行为,运用Spearman分析法,筛选影响焦虑水平的关键行车安全特征量;综合道路线形条件、驾驶人个体特征和驾驶操作行为特性等行车安全特征因子,采用径向基神经网络(RBFNN)建立多因素驾驶人焦虑水平预测模型.结果表明:弯道焦虑水平与驾龄、年龄呈显著负相关,与车速、侧向偏移量、转角变异系数以及曲线半径之间存在着较为显著的负相关性(显著性概率p值＜0.01);通过验证,基于RBFNN的驾驶人焦虑水平预测模型判别精度可达73.7％;转角变异系数、年龄、驾龄是影响驾驶人焦虑水平的重要因素,其重要度依次为100％、93.3％、90.7％.研究结果可为双车道公路SCCR驾驶焦虑水平监测、交通安全维护等方面提供理论支撑.
Anxiety level model of drivers on sharp circular curve road

杨佩佩、熊坚、何扬帆

展开 >

昆明理工大学交通工程学院,云南昆明650550

小半径曲线路段(SCCR) 驾驶人 焦虑水平 预测模型 神经网络

国家自然科学基金国家自然科学基金

7126101271961012

2023

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.01.0508

中国安全科学学报
中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.548
ISSN：1003-3033
年,卷(期)：2023.33(1)
  • 1
  • 8