道路交通傷害是危害人民生命和財(cái)產(chǎn)安全的重要威脅之一,給社會(huì)生活帶來(lái)了無(wú)法磨滅的影響,而駕駛?cè)俗鳛榄h(huán)境信息的接收者和車(chē)輛的操縱者,其行為對(duì)道路交通安全的重要性不言而喻。在中國(guó)的道路交通事故主要原因統(tǒng)計(jì)中,機(jī)動(dòng)車(chē)違法占比高達(dá)88.66%,在交通活動(dòng)中,機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛?cè)顺亳{駛、憤怒駕駛、分心駕駛、不按規(guī)定讓行等現(xiàn)象仍然多發(fā),因此改善駕駛?cè)说牟涣捡{駛行為對(duì)于道路交通安全有重大意義。本研究分析了常見(jiàn)的不良駕駛行為、及駕駛?cè)藢?duì)各不良駕駛行為危險(xiǎn)度的認(rèn)知,并著重分析了典型不良駕駛行為的特征,對(duì)駕駛?cè)巳后w展開(kāi)了干預(yù)。本研究根據(jù)常見(jiàn)的不良駕駛行為與事故關(guān)系分析、選取分心駕駛和疲勞駕駛這兩種不良駕駛行為作為典型不良駕駛行為進(jìn)行深入分析。為了探究典型不良駕駛的影響因素,本研究開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)了《分心駕駛行為量表》、《疲勞駕駛量表》,并開(kāi)展了相關(guān)量表調(diào)研工作,對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,檢查量表的信效度、內(nèi)在質(zhì)量與外在質(zhì)量;分析人口學(xué)變量、情緒和人格特質(zhì)與典型不良駕駛行為的相關(guān)性;并在此基礎(chǔ)上通過(guò)構(gòu)建典型不良駕駛行為結(jié)構(gòu)方程,綜合分析影響典型不良駕駛行為水平的因素;依據(jù)分析結(jié)果,基于認(rèn)知干預(yù)法,對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛?cè)苏归_(kāi)了兩種典型不良... 

【文章來(lái)源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

不良駕駛行為形成過(guò)程

合肥工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文18圖2.6變量的重要性分布圖Fig2.6Distributionofthevariableimportance2.5本章小結(jié)在文獻(xiàn)調(diào)研的基礎(chǔ)上，結(jié)合專(zhuān)家小組討論確定了本研究的不良駕駛行為種類(lèi)，編制了不良駕駛行為調(diào)查表，并有序開(kāi)展調(diào)查獲得了大量基本樣本數(shù)據(jù)。通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析得到不良駕駛行為頻次、駕駛?cè)藢?duì)幾種不良駕駛行為的危險(xiǎn)度認(rèn)知以及不良駕駛行為特征。最后采用隨機(jī)森林算法，以近三年的事故數(shù)量為因變量，使用R語(yǔ)言randomForest包對(duì)8種不良駕駛行為進(jìn)行重要性排序，選取分心駕駛行為與疲勞駕駛行為這兩種駕駛行為作為典型的不良駕駛行為，并對(duì)其進(jìn)行更為深入的分析。

合肥工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文22內(nèi)部一致性系數(shù)（Cronbach"sAlpha)0.8650.8820.8370.908用Pearson相關(guān)分析對(duì)量表中各分量表與總量表之間的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，如表3.3所示�？梢钥闯龇至勘碇g，分量表與總量表之間均具有顯著相關(guān)性，表明修訂后的量表具有較好的內(nèi)容效度。表3.3各分量表與總量表之間的相關(guān)系數(shù)矩陣Tab3.3Thecorrelationmatrixbetweenthefactorsofthescaleandtotalscore因子感知疲勞缺乏動(dòng)力身體疲勞總量表感知疲勞1.00缺乏動(dòng)力0.523**1.00身體疲勞0.628**0.547**1.00總量表0.876**0.792**0.857**1.003.2.3驗(yàn)證性因素分析（1）模型驗(yàn)證本研究中將樣本數(shù)一分為二，一半進(jìn)行探索性因素分析，另一半進(jìn)行驗(yàn)證性因素分析。以疲勞駕駛量表為基礎(chǔ)構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，感知疲勞、缺乏動(dòng)力和身體疲勞三個(gè)因子作為潛變量，量表的12個(gè)題項(xiàng)分別作為各個(gè)潛變量的觀察變量，按照變量間的關(guān)系開(kāi)展路徑分析和驗(yàn)證，以上過(guò)程通過(guò)AMOS軟件實(shí)現(xiàn)。通過(guò)M.I.值對(duì)模型進(jìn)行修正，最終得到驗(yàn)證性因素分析結(jié)構(gòu)方程模型如圖3.1所示。圖3.1驗(yàn)證性因素分析模型圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛?cè)宋ｋU(xiǎn)感知能力測(cè)試方法研究[D]. 余泰初.中國(guó)人民公安大學(xué) 2019
[2]A地區(qū)道路交通安全事故預(yù)防研究[D]. 劉明.西北大學(xué) 2019
[3]基于隱馬爾可夫模型的城市道路路段不良駕駛行為鑒別[D]. 盧錫鳳.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[4]信號(hào)交叉口不良汽車(chē)駕駛行為危險(xiǎn)度分析[D]. 張需鵬.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009
[5]公交駕駛員A型人格、駕駛行為及事故的關(guān)系研究[D]. 孫黎.湖南師范大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3116991