电动自行车骑行者危险感知能力评价(附件)
随着国民经济的发展，国民对出行的需求正在上升。电动自行车由于具有高速、低价格、低功耗等特点，受到大众欢迎，社会自行车数量逐年增加。然而，电动自行车不仅带来便利的交通，而且还带来诸如交通安全和交通管理等困难。因此,研究电动自行车骑行者的危险感知能力有非常重要的现实意义。在本文研究中，通过分析国内外电动自行车骑行者的相关研究、电动自行车交通事故原因和类型、骑行者行为等，运用UC-WindRoad交通仿真软件，对电动自行车的安全特性进一步作了深入研究。通过分析中国电动自行车发展的现状和国外交通结构的演变，明确自行车骑行者在现有的交通结构中的定位电动自行车骑行者是出行逐渐向机动化转变的重要安全保障,同时，为了从根本上解决电动自行车引起的交通安全和交通管理问题，对电动自行车骑行者提出了一个建设性的建议，以减少交通风险。本文对电动自行车骑行者提出了相应的降低风险的建议,对于解决电动自行车的交通安全问题具有有益的参考价值,同时也具有现实的指导意义。 关键词 电动自行车骑行者，危险感知能力，危险骑行行为，交通安全，交通仿真
目录
1 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3论文主要研究内容和主要目标 2
1.4论文基本思路 3
2 感知能力概述及影响因素 3
2.1危险感知能力概述 3
2.2危险感知能力影响因素 4
3 调查危险感知能力方案设计与实施 6
3.1危险感知场景的选取 6
3.2实验调查过程 8
4 危险感知能力分析与评价 10
4.1骑行者危险感知能力差异性分析 10
4.2骑行者危险感知能力评价 14
总 结 21
1论文主要研究问题和结论 21
（1）不同属性电动自行车骑行者对危险感知能力的差异有哪些； 21
（2）影响电动自行车骑行者危险感知能力的因素有哪些。 21
2论文不足之处 21
致 谢 23
参 考 文 献 24
附表1 26
附表2 31
附表3 32
1 绪 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
论
1.1 研究背景与意义
21世纪以来，中国城市的交通结构发生了明显的变化，电动自行车交通在我国交通运输体系中占有很重要的作用。进入21世纪以来，随着我国城镇化快速发展，城市中电动自行车的数量不断增长，因此电动自行车引起的交通事故很常见。我国交通事故死亡率目前排名世界第一。据有关统计，2002年以来，由于交通事故，中国平均每年有9万人死亡，48万人受伤。 以2017年公安部统计为例，2017年中国道路交通事故数量为265204起，直接财产损失为10.1亿元[1]。 由于交通事故造成73484人死亡，304919人受伤。引发交通事故的因素有很多：有机械设备因素，人为操作因素，环境条件因素等。而在诸多因素中，人的因素是最主要的。当然，机械和设备还没有完全确保交通是安全的。人们无法完全控制环境条件。但是，人们可以尽早预测交通事故危害，预防事故并做好预防准备，以减少事故损失。
然而，在城市交通中，电动自行车骑行者是弱势群体，涉及电动自行车的交通事故越来越多。只有提高电动自行车安全性，才能从根本上提高电动自行车价值。研究各种危险行为在各种危险情况下的作用，调查非电动骑行者的风险认知和影响因素，并采取对策提高非电动行车的安全性。研究电动自行车的交通安全问题具有十分重要的意义，而研究电动自行车骑行者危险感知能力更是解决此问题的重要的一步。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
风险认知作为一种心理因素,连接骑行者知识体系和外在行为的纽带。事实证明，通过培训提高周期性风险意识，改善安全乘车行为是有效的。同时，在风险意识培训之后，可以减少骑车人的危险驾驶行为。1998年，挪威开展了广泛的培训活动，以促进地区的安全驾驶行为，以提高对青年交通事故危险的认识。在这次活动中，主要使用两种多媒体工具，一种是交通安全培训计划，一种是警察监视系统，以及诸如展览、电影广告和与交通安全相关的竞赛等辅助手段。Rundmo和Iversen从中选取了一部分人作为实验组,同时从没有开展活动的地区选取了一部分人作为控制组,两组共包括4376名1824岁的青少年。结果表明，实验组自行车运动员培训后出现危险驾驶行为，超速事件下降13％。而控制组的骑行者在风险认知和自我报告的风险行为上均没有发生显著改变。因此可得出结论是，交通安全活动提高了实验组风险认知水平,并且带来了更多的安全驾驶行为。而Regan等1998年的研究发现,通过加强注意力技能培训，骑车人提高了识别和应对潜在风险的能力。不难理解，在操作过程中可以将有限资源分配给多项任务的自行车手可能比控制技能低的自行车手具有更好的风险感知技能。
1.2.2 国内研究现状
上海交通大学郑东鹏运用问卷对驾驶员行为问卷分析了中国电动汽车驾驶员异常驾驶行为的影响因素和因素。通过探索性因素分析确定了四个因素，分别命名为认知错误、违规行为、无意失误和记忆力流失。并利用验证性因素分析对该四因子结构模型进行了验证。构建了基于Logistic回归的交通事故预测模型，分析了表明违规行为和年龄是影响交通事故的重要参数，而造成风险驾驶行为的主要原因是电动自行车驾驶人的危险感知。
采用问卷调查法和模拟法对驾驶员风险认知能力评估及其影响因素进行评估，并对结果进行比较。根据目前中国道路交通状况，我们对自行车骑行者的风险检测进行了问卷调查，并实际分析了影响驾驶员对危险情报影响的重要因素。 多元回归分析用于建立电动自行车骑行者的风险感知预测模型和风险感知水平。从骑车者的风险感知开始，研究危险和影响不安全行为。研究降低风险的解决方案中国自行车运动员的研究主要集中在以上三个方面，而对于自行车运动员风险认知的研究相对较少。在同样的情况下，驾驶员的风险认知度高于自行车驾驶员。与自行车互动时与汽车互动的风险感知高于风险感知。诸如性别，年龄，驾驶员态度等因素都可能影响自行车驾驶员的风险认知。年轻司机的风险认知程度较低，风险趋势较高。如果我们认识到行人有“危险”或“有些危险”的危险，大多数行人会选择相交。
1.3论文主要研究内容和主要目标
目录
1 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3论文主要研究内容和主要目标 2
1.4论文基本思路 3
2 感知能力概述及影响因素 3
2.1危险感知能力概述 3
2.2危险感知能力影响因素 4
3 调查危险感知能力方案设计与实施 6
3.1危险感知场景的选取 6
3.2实验调查过程 8
4 危险感知能力分析与评价 10
4.1骑行者危险感知能力差异性分析 10
4.2骑行者危险感知能力评价 14
总 结 21
1论文主要研究问题和结论 21
（1）不同属性电动自行车骑行者对危险感知能力的差异有哪些； 21
（2）影响电动自行车骑行者危险感知能力的因素有哪些。 21
2论文不足之处 21
致 谢 23
参 考 文 献 24
附表1 26
附表2 31
附表3 32
1 绪 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
论
1.1 研究背景与意义
21世纪以来，中国城市的交通结构发生了明显的变化，电动自行车交通在我国交通运输体系中占有很重要的作用。进入21世纪以来，随着我国城镇化快速发展，城市中电动自行车的数量不断增长，因此电动自行车引起的交通事故很常见。我国交通事故死亡率目前排名世界第一。据有关统计，2002年以来，由于交通事故，中国平均每年有9万人死亡，48万人受伤。 以2017年公安部统计为例，2017年中国道路交通事故数量为265204起，直接财产损失为10.1亿元[1]。 由于交通事故造成73484人死亡，304919人受伤。引发交通事故的因素有很多：有机械设备因素，人为操作因素，环境条件因素等。而在诸多因素中，人的因素是最主要的。当然，机械和设备还没有完全确保交通是安全的。人们无法完全控制环境条件。但是，人们可以尽早预测交通事故危害，预防事故并做好预防准备，以减少事故损失。
然而，在城市交通中，电动自行车骑行者是弱势群体，涉及电动自行车的交通事故越来越多。只有提高电动自行车安全性，才能从根本上提高电动自行车价值。研究各种危险行为在各种危险情况下的作用，调查非电动骑行者的风险认知和影响因素，并采取对策提高非电动行车的安全性。研究电动自行车的交通安全问题具有十分重要的意义，而研究电动自行车骑行者危险感知能力更是解决此问题的重要的一步。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
风险认知作为一种心理因素,连接骑行者知识体系和外在行为的纽带。事实证明，通过培训提高周期性风险意识，改善安全乘车行为是有效的。同时，在风险意识培训之后，可以减少骑车人的危险驾驶行为。1998年，挪威开展了广泛的培训活动，以促进地区的安全驾驶行为，以提高对青年交通事故危险的认识。在这次活动中，主要使用两种多媒体工具，一种是交通安全培训计划，一种是警察监视系统，以及诸如展览、电影广告和与交通安全相关的竞赛等辅助手段。Rundmo和Iversen从中选取了一部分人作为实验组,同时从没有开展活动的地区选取了一部分人作为控制组,两组共包括4376名1824岁的青少年。结果表明，实验组自行车运动员培训后出现危险驾驶行为，超速事件下降13％。而控制组的骑行者在风险认知和自我报告的风险行为上均没有发生显著改变。因此可得出结论是，交通安全活动提高了实验组风险认知水平,并且带来了更多的安全驾驶行为。而Regan等1998年的研究发现,通过加强注意力技能培训，骑车人提高了识别和应对潜在风险的能力。不难理解，在操作过程中可以将有限资源分配给多项任务的自行车手可能比控制技能低的自行车手具有更好的风险感知技能。
1.2.2 国内研究现状
上海交通大学郑东鹏运用问卷对驾驶员行为问卷分析了中国电动汽车驾驶员异常驾驶行为的影响因素和因素。通过探索性因素分析确定了四个因素，分别命名为认知错误、违规行为、无意失误和记忆力流失。并利用验证性因素分析对该四因子结构模型进行了验证。构建了基于Logistic回归的交通事故预测模型，分析了表明违规行为和年龄是影响交通事故的重要参数，而造成风险驾驶行为的主要原因是电动自行车驾驶人的危险感知。
采用问卷调查法和模拟法对驾驶员风险认知能力评估及其影响因素进行评估，并对结果进行比较。根据目前中国道路交通状况，我们对自行车骑行者的风险检测进行了问卷调查，并实际分析了影响驾驶员对危险情报影响的重要因素。 多元回归分析用于建立电动自行车骑行者的风险感知预测模型和风险感知水平。从骑车者的风险感知开始，研究危险和影响不安全行为。研究降低风险的解决方案中国自行车运动员的研究主要集中在以上三个方面，而对于自行车运动员风险认知的研究相对较少。在同样的情况下，驾驶员的风险认知度高于自行车驾驶员。与自行车互动时与汽车互动的风险感知高于风险感知。诸如性别，年龄，驾驶员态度等因素都可能影响自行车驾驶员的风险认知。年轻司机的风险认知程度较低，风险趋势较高。如果我们认识到行人有“危险”或“有些危险”的危险，大多数行人会选择相交。
1.3论文主要研究内容和主要目标
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