【摘 要】
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为了更加精确地对公交事故严重程度进行分类以探究其影响因素，本文提出了一种基于事故综合强度+K-means的公交事故严重程度分类方法，并基于此分类方法建立公交事故严重程度影响因素分析模型。首先，针对传统事故严重程度分类中的定性分类方法，引入事故综合强度法定量计算公交事故严重程度，并运用K-means聚类算法对事故严重程度进行聚类。其次，选取环境、驾驶员、道路车辆和事故特征四方面的17个因素作为自变量
【基金项目】
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广东省基础与应用基础研究基金（2022A1515010692、2020A1515110160）；
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为了更加精确地对公交事故严重程度进行分类以探究其影响因素，本文提出了一种基于事故综合强度+K-means的公交事故严重程度分类方法，并基于此分类方法建立公交事故严重程度影响因素分析模型。首先，针对传统事故严重程度分类中的定性分类方法，引入事故综合强度法定量计算公交事故严重程度，并运用K-means聚类算法对事故严重程度进行聚类。其次，选取环境、驾驶员、道路车辆和事故特征四方面的17个因素作为自变量，分别将事故综合强度+K-means分类法和传统分类法的结果作为因变量，运用有序logit模型分析公交车事故严重程度，同时利用平均边际效应量化各显著因素的影响程度，并以佛山市2021年156起公交车事故数据为例分析。结果表明：基于事故综合强度+K-means分类法的有序logit模型具有更好的拟合优度。高峰期、换道、超速、加速度过大、注意力分散和进出站会增大发生极严重公交车事故的概率，增大的概率分别为11.57%、29.06%、23.98%、17.13%、30.97%和12.27%；白天和晴天会减小发生极严重公交车事故的概率，减少的概率分别为22.31%和12.34%。
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