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基于计划行为理论的防御性驾驶行为分析及模型构建

发布时间:2021-05-08 06:08
  在我国机动车辆与驾驶人员快速增长,交通事故率居高不下的背景下,由于驾驶员是导致道路交通事故最主要的因素之一,因此有必要对驾驶员的驾驶行为进行研究,结合我国正处在推广防御性驾驶技术起步阶段的背景,开展防御性驾驶行为的研究具有一定的意义。防御性驾驶行为是驾驶员在驾驶过程始终保持防御性驾驶技术,并预判存在的危险因素,提前采取预防性措施,避免交通事故发生的一种驾驶行为。本文以汽车驾驶员为研究对象,分析防御性驾驶行为的因素构面,并结合计划行为理论(TPB),构建出结构方程模型(SEM)。本文主要研究工作内容如下:首先,通过详细分析文献资料,确定防御性驾驶行为的6个因素构面,并结合TPB理论,设计出防御性驾驶行为问卷,包括防御性驾驶行为量表和基于计划行为理论的防御性驾驶行为量表;经预调查的项目分析与探索性因素分析后,修订问卷题项,使问卷具有更好的信度与效度,形成正式调查问卷。其次,利用正式调查有效数据,通过平均值差异检验(独立样本t检验、单因素方差分析),判断个人基本信息对防御性驾驶行为的影响差异性,发现近期没有违规与没有发生过交通事故的驾驶员能较好的执行防御性驾驶行为;借助Matlab与SPSS... 

【文章来源】:西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:94 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.2 驾驶行为研究现状
        1.2.3 防御性驾驶研究现状
        1.2.4 结构方程模型应用及研究现状
        1.2.5 研究现状小结
    1.3 研究方案
        1.3.1 研究目标
        1.3.2 研究内容
        1.3.3 研究方法
        1.3.4 技术路线
第2章 驾驶行为及研究模型比选
    2.1 驾驶行为概述
        2.1.1 驾驶行为基本含义
        2.1.2 驾驶行为研究工具
    2.2 防御性驾驶行为界定
    2.3 驾驶行为模型比较
        2.3.1 描述性模型
        2.3.2 信息处理模型
        2.3.3 动机模型
        2.3.4 计划行为理论模型
        2.3.5 模型比较
第3章 防御性驾驶行为问卷调查及结果分析
    3.1 预调查驾驶员个人基本信息描述性统计
    3.2 防御性驾驶行为量表(A量表)题项设计
    3.3 A量表预调查及结果分析
        3.3.1 调查量表修订及项目分析
        3.3.2 A量表探索性因素分析
    3.4 基于计划行为理论的防御性驾驶行为量表(B量表)题项设计
        3.4.1 TPB测量原则
        3.4.2 基于TPB理论的防御性驾驶行为量表设计
    3.5 B量表预调查及结果分析
        3.5.1 行为态度量表数据预处理
        3.5.2 预调查指标可靠性检验
    3.6 本章小结
第4章 防御性驾驶行为差异比较及聚类分析
    4.1 正式样本描述性统计
        4.1.1 抽样调查样本数确定
        4.1.2 人口统计信息属性
        4.1.3 驾驶经验信息属性
        4.1.4 近期驾驶情况属性
    4.2 个人基本信息对各构面的差异分析
        4.2.1 A量表正式调查样本信度检验
        4.2.2 个人基本信息差异比较
    4.3 聚类分析
        4.3.1 样本驾驶员K均值聚类
        4.3.2 驾驶员群体的TPB差异分析
    4.4 本章小结
第5章 防御性驾驶行为结构模型构建与分析
    5.1 结构方程模型理论
        5.1.1 结构方程模型的构成
        5.1.2 结构方程模型分析过程
        5.1.3 结构方程模型的基本假定
    5.2 B量表正式样本信度检验
    5.3 基于TPB的防御性驾驶行为结构方程模型
        5.3.1 初步模型假设
        5.3.2 模型识别与参数估计
        5.3.3 模型适配评价
        5.3.4 模型修正
        5.3.5 模型验证结论
    5.4 本章小结
结论与展望
致谢
参考文献
附录1
附录2
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果



本文编号:3174821

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