基于Gologit模型的地铁事故严重程度影响因素研究

摘要：

为明晰地铁事故严重程度的影响因素,保障地铁运营安全,本文基于某市2017-2018年间的1180起地铁事故数据,选取人员、人员行为、设备及环境4个影响要素中的16个因素为自变量,地铁事故严重程度为因变量,构建Gologit模型,进行参数估计、模型有效性检验及地铁事故模型边际效用分析,并从人员特性、人员行为特性、设备特性、环境特性4方面提出建议措施.研究表明:上下班高峰期、老幼群体、紧急制动、电梯故障、闸机故障及列车故障导致地铁发生重伤事故概率增加均在30％以上;模型有效性检验结果表明,Gologit模型可以放宽自变量的比例优势假设,从而使得模型精度更高.

关键词：地铁事故;严重程度;影响因素;Gologit模型

所属期刊栏目：42

分类号：X948

资助基金：北京市教育委员会科研计划项目;首都经济贸易大学北京市属高校基本科研业务费专项资金资助项目

在线出版日期：2021-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：58-63,70