為探究影響安徽省農(nóng)村公路單車事故嚴(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均值算法聚類事故數(shù)據(jù);采用二元Logistic回歸模型對各類別數(shù)據(jù)建立事故嚴(yán)重度模型。結(jié)果表明:相對于潛在類別分析,基于混合聚類結(jié)果構(gòu)建的Logistic回歸模型擬合優(yōu)度、預(yù)測精度更優(yōu);性別、年齡、是否超速等僅在某一類別中顯著;道路線形、地形等在多個類別中顯著,但對于事故嚴(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
    2.3 二元Logistic回歸
3 農(nóng)村公路單車事故數(shù)據(jù)聚類結(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
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)村公路單車事故嚴(yán)重度影響因素分析
5 結(jié)論



本文編號：4017466