為探究影響安徽省農(nóng)村公路單車(chē)事故嚴(yán)重度的主要因素,利用因子分析法,將自變量轉(zhuǎn)化為相互獨(dú)立的公共因子,依據(jù)因子得分,利用K均值算法聚類(lèi)事故數(shù)據(jù);采用二元Logistic回歸模型對(duì)各類(lèi)別數(shù)據(jù)建立事故嚴(yán)重度模型。結(jié)果表明:相對(duì)于潛在類(lèi)別分析,基于混合聚類(lèi)結(jié)果構(gòu)建的Logistic回歸模型擬合優(yōu)度、預(yù)測(cè)精度更優(yōu);性別、年齡、是否超速等僅在某一類(lèi)別中顯著;道路線(xiàn)形、地形等在多個(gè)類(lèi)別中顯著,但對(duì)于事故嚴(yán)重度的影響方向不同。

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【文章目錄】：
0 引言
1 事故數(shù)據(jù)采集
2 研究方法
    2.1 因子分析
    2.2 K均值聚類(lèi)
    2.3 二元Logistic回歸
3 農(nóng)村公路單車(chē)事故數(shù)據(jù)聚類(lèi)結(jié)果
    3.1 基于因子分析的自變量相關(guān)性處理
    3.2 基于K均值算法的事故數(shù)據(jù)聚類(lèi)
4 事故嚴(yán)重度模型分析結(jié)果
    4.1 Logistic回歸模型檢驗(yàn)
    4.2 農(nóng)村公路單車(chē)事故嚴(yán)重度影響因素分析
5 結(jié)論



本文編號(hào)：4017466