关键词：安全工程;新能源汽车;行人交通事故;严重程度;聚类分析;二项Logistic模型
摘 要：为探究影响新能源汽车与行人交通事故严重程度的诱因，基于英国近4 a发生的1 819条新能源汽车与行人交通事故数据，从驾驶员、行人、新能源车辆、道路、时空和环境5个方面选择了19个影响因素作为协变量，并根据数据特征将因变量分为轻伤和严重伤害两类。考虑到数据异质性，首先通过因子分析法与k-means聚类进行聚类分析，然后采用Logistic模型对聚类分析得到的两类集群进一步分析，从预测准确率和协变量共线性指标两个方面确认了模型的适用度。结果表明：基于聚类分析构建的Logistic模型预测准确率均达到80%以上；变道或超车、车龄、支路及环形交叉口、双幅路(有中央分隔带)对事故伤害严重程度有异质性影响；行人年龄大于46岁和夜间行车会明显增加事故严重程度；其中，变道或超车和行人年龄对新能源汽车事故严重程度的影响比传统人-车事故更加显著。
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