动态监控数据驱动的危险货物运输驾驶员风险评估

为合理评估危险货物运输驾驶员驾驶过程中的风险驾驶行为,辨别影响危险货物运输事故风险的显著因素,运用探索性因子分析与Logistic回归相结合的方法,可以避免数据多重共线性对分析结果的影响。首先基于车辆联网联控系统中记录的动态违规预警数据,利用探索性因子分析方法提取危险货物运输驾驶员高风险驾驶行为隐性因子;其次结合驾驶员事故数据,筛选与危险货物运输事故显著相关的高风险驾驶行为;最后通过建立Logistic回归模型预测驾驶员卷入危险货物运输事故的风险。结果表明,驾驶员的风险驾驶行为可归类为碰撞倾向驾驶行为、鲁莽驾驶行为、驾驶分神和驾驶疲劳4种,驾驶员具有不同的驾驶风险倾向,同时碰撞倾向驾驶行为、驾驶分神行为和驾驶疲劳状态指标是影响危险货物运输事故的显著因素,可以建立事故预测模型。研究结果为评估危险货物运输驾驶员风险提供了理论依据。