文档介绍：驾驶员技师论文汇总五篇(3)
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组员技师论文汇总五篇(3)本文简介：对自变量和因变量进行编 码，如表6所列。表6二元Logistic回归分析变量参数编码 避撞
方式与驾驶员反应时间均属于多分类变量，在进行二元Logistic回归 分析时需要定义为盲变量。利用全变量进入法对变量进行回归建模， 通过回归模型系数的检验结果表明，,自由度 df=
驾驶员技师论文汇总五篇(3)本文内容：
表6二元Logistic回归分析表达式参数编码
避撞方式与驾驶员反应时间均属于多分类变量，在进行二元 Logistic回归此时分析时需要界定为哑变量。利用全变量进入法对变 量进行回归建模，通过回归模型系数的综合检验结果表明，卡方值X2 为52. 838,自由度df=7,概率p=0,模型中至少有1个自变量具有统 计意义。采用统计量评价模型Hosmer-Lemeshow的拟合优度，将216 个样本数据按频率分为10组，构造卡方统计量，检验观测值与预测值 是否存在着差异。Hosmer-Leme ,自 由度df=7,概率p=0. 940>0. 05,表明在显着水平为0. 05时事故 发生概率的预测值与观测值不存在显着差异，即该模型的拟合效果良 好。
表7为二元Logistic回归的分析结果。本文利用Wald统 计值复验自变量的显着性，结果表明，避撞方式对于事故发生率的影 响不显着；驾驶员注意力交通事故是否集中显着影响事故发生率，分 心时的事故发生率是注意力集中时的3. 359倍；驾驶员响应时间显着 影响事故发生率， s时，发生事故的可能性 s时的20. 919倍；驾驶员避撞操作力度平均寿命 显着影响事故发生率，操作非常剧烈时的事故平均寿命是一般剧烈时 的
9. 364倍。
表7二元Logistic回归分析结果
、建议
由上述分析可知，驾驶人员注意力是否集中显着影响FCW的 安全收益，因此FCW算法除了基于安全距离或安全时间的逻辑形式逻 辑算法外，还应考虑驾驶员的状态（是否分心）。因驾驶员反应时间 s时发生事故的可能性急剧增加，所以对于处于分心相态的 驾驶员，FCW应提早报警。
对于注意力集中的驾驶员，FCW报警可以鼓励驾驶员准确地感 知当前危险报警状态，防止驾驶员因驾驶经验欠缺而乘务员将危险状 态误判为安全管理状态。相对于分心车长，FCW可对注意力集中的驾驶 员稍晚报警，避免引起驾驶员反感而降低系统用户接受度。在本文设 定的追尾危险工况下，驾驶员采用仅转向避撞的比例最低，虽然本文 试验结果表明避撞方式对于事故发生率的影响不显着，但仅转向避撞 的事故发生率低于其它避撞方式，这与Adams的研究[11]
相符。因此有必要开发避撞辅助系统，告知驾驶员最优避撞 方式。值得注意的是，驾驶员响应操作非常剧烈时发生率事故的远高 于一般剧烈时，本试验中驾驶员非常剧烈大多避撞操作的伴随着