楊春風(fēng)，莊　燦，孫吉書，閆曉晨

(河北工業(yè)大學(xué) 土木與交通學(xué)院，天津 300401)

0　引　言

為更好控制交通事故發(fā)生，更深入地了解導(dǎo)致交通事故發(fā)生的因素以及各因素對(duì)交通事故的影響程度，從而采取更具目的性、有效性地手段對(duì)交通事故進(jìn)行控制，減少交通事故發(fā)生，有必要對(duì)導(dǎo)致道路交通事故發(fā)生的各因素進(jìn)行分析。作為由人-車-路和環(huán)境共同構(gòu)成的動(dòng)態(tài)復(fù)合道路交通系統(tǒng)，影響道路交通安全的因素有很多，包括確定的白色信息因素如道路線形指標(biāo)、路側(cè)構(gòu)筑物、指示標(biāo)志等，也包括不確定的灰色信息因素如駕駛員心理生理狀態(tài)、氣候環(huán)境條件、車輛性能等。這些因素相互作用共同對(duì)道路交通安全產(chǎn)生影響，而道路交通事故在上述影響因素影響下發(fā)生也是隨機(jī)的、不確定的。

為能夠定量地對(duì)影響道路交通安全因素進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，相關(guān)學(xué)者將灰色關(guān)聯(lián)理論引入到對(duì)道路交通事故影響因素分析中，證明了采用灰色關(guān)聯(lián)理論對(duì)道路交通事故影響因素進(jìn)行分析的可行性，并得出了部分地區(qū)各影響因素與道路交通事故關(guān)聯(lián)度[1-4]。但這些灰色關(guān)聯(lián)模型只考慮了參考序列與比較序列部分性質(zhì)的一致程度，無法全面對(duì)參考序列與比較序列的一致程度進(jìn)行描述。曹鑫[4]在研究港口船舶交通事故因素時(shí)從多個(gè)角度入手，建立了灰色綜合關(guān)聯(lián)度模型，得出了港口各因素對(duì)港口船舶事故的影響程度，但該模型在確定各關(guān)聯(lián)度權(quán)重值時(shí)過于主觀，不能客觀反映各關(guān)聯(lián)度在綜合模型中的重要程度。為更加客觀全面地分析道路交通事故各因素與道路交通事故關(guān)聯(lián)程度，筆者引入灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度、灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度及灰色斜率關(guān)聯(lián)度建立灰色綜合關(guān)聯(lián)度模型[5-7]，利用離差最大化法[8-9]確定各關(guān)聯(lián)度在灰色綜合關(guān)聯(lián)度模型權(quán)重值。

目前，我國(guó)主要通過交通事故次數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)以及交通事故造成的直接經(jīng)濟(jì)損失這4個(gè)角度對(duì)歷年道路交通安全水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。選取這4項(xiàng)指標(biāo)分析交通事故原因及相關(guān)性，從而找出影響交通事故次數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)及財(cái)產(chǎn)損失的主要因素，對(duì)減少該項(xiàng)損失采取的相關(guān)措施進(jìn)行指導(dǎo)。筆者采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)對(duì)駕駛員各違法行為與這4項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)性進(jìn)行分析，并驗(yàn)證其相關(guān)性，最后利用灰色綜合關(guān)聯(lián)度模型計(jì)算駕駛員各違法行為與4項(xiàng)指標(biāo)灰色綜合關(guān)聯(lián)度，找出影響這4項(xiàng)指標(biāo)各主要因素，并提出相應(yīng)防治措施。

1　皮爾遜相關(guān)性分析

皮爾遜相關(guān)系數(shù)是由英國(guó)數(shù)學(xué)家、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)家卡爾·皮爾遜于19世紀(jì)80年代末提出并優(yōu)化而來。皮爾遜相關(guān)系數(shù)可對(duì)兩個(gè)定距變量間聯(lián)系的緊密程度進(jìn)行描述，其計(jì)算如式(1)：

(1)

為研究機(jī)動(dòng)車駕駛員各違法行為與道路交通事故這4項(xiàng)指標(biāo)的相關(guān)性，筆者選取了2008—2012年我國(guó)道路交通事故的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，如表1。機(jī)動(dòng)車駕駛員各違法行為導(dǎo)致道路交通事故量如表2。

表1　2008—2013年我國(guó)道路交通事故4項(xiàng)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)Table 1　Four indicators of road traffic accidents of China from 2008 to 2012

利用式(1)對(duì)駕駛員各違法行為與道路交通事故4項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行計(jì)算，并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，其結(jié)果如表3。

由表3可看出：道路交通事故總數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)與機(jī)動(dòng)車駕駛員各違法行為之間的相關(guān)系數(shù)為r≥0.8，顯著性檢驗(yàn)概率為p<α=0.05。這表明機(jī)動(dòng)車駕駛員的各違法行為與交通事故總數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)有顯著相關(guān)性。直接財(cái)產(chǎn)損失與機(jī)動(dòng)車駕駛員各違法行為的相關(guān)系數(shù)較小，且其顯著性檢驗(yàn)概率為p>α=0.05。這表明各機(jī)動(dòng)車駕駛員各違法行為對(duì)直接財(cái)產(chǎn)損失沒有顯著相關(guān)性。

表2　2008—2012年駕駛員違法行為導(dǎo)致的交通事故量統(tǒng)計(jì)Table 2　The number of traffic accidents caused by the illegal behavior of drivers from 2008 to 2013

表3　道路交通事故4項(xiàng)指標(biāo)與駕駛員各違法行為相關(guān)性Table 3　Correlation between four indicators of road traffic accidents and driver’s illegal behaviors

注：**表示在顯著性水平α=0.01水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)；*表示在顯著性水平α=0.05水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。

為更深入了解機(jī)動(dòng)車駕駛員的違法行為對(duì)道路交通事故等4項(xiàng)指標(biāo)影響程度大小。筆者通過道路交通事故主要影響因素，進(jìn)一步利用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對(duì)道路交通事故4項(xiàng)指標(biāo)與機(jī)動(dòng)車駕駛員各違法行為的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行分析。

2　基于灰色關(guān)聯(lián)度的事故分析

2.1　參考序列及比較序列

灰色關(guān)聯(lián)理論是鄧聚龍教授在20世紀(jì)80年代創(chuàng)建的，旨在研究數(shù)理統(tǒng)計(jì)、模糊數(shù)學(xué)所不能解決的“小樣本、貧信息、不確定”問題?；疑P(guān)聯(lián)度分析法作為灰色理論重要組成部分，具有對(duì)樣本需求量少、計(jì)算量小、分析準(zhǔn)確、使用方便等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用在各領(lǐng)域的因素分析和綜合評(píng)價(jià)中。在文中的研究問題中，選擇我國(guó)2008—2012年的交通事故起數(shù)、死亡人數(shù)、受傷人數(shù)及直接財(cái)產(chǎn)損這4項(xiàng)道路交通事故指標(biāo)作為參考序列，如式(2)：

Yi=[yi(1)，yi(2)，…，yi(n)]，(i=1，2，3，4)

(2)

根據(jù)我國(guó)道路交通事故統(tǒng)計(jì)年報(bào)統(tǒng)計(jì)，與道路交通事故有關(guān)的機(jī)動(dòng)車駕駛員因素主要包括超速行駛、酒后駕駛、逆向行駛等。因此，筆者選擇超速行駛、酒后駕駛、逆向行駛、疲勞駕駛、違法超車、違法會(huì)車、違法變更車道、違法占道行駛、未按規(guī)定讓行、無證駕駛及違反交通信號(hào)作為比較序列(表4)，如式(3)：

Xj=[xj(1)，xj(2)，…，yj(n)]，(j=1，2，…，11)

(3)

表4　道路交通事故灰色關(guān)聯(lián)分析參考序列及比較序列Table 4　Reference sequences and comparison sequences of gray relational analysis of road traffic accidents

2.2　灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度

灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度是對(duì)參考序列曲線與比較序列曲線幾何形狀相似程度的描述，幾何形狀越相似，其絕對(duì)關(guān)聯(lián)度越大，參考序列與比較序列相關(guān)程度越高。參考序列與比較序列的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度計(jì)算過程如下。

2.2.1始點(diǎn)零化像

始點(diǎn)零化像計(jì)算如式(4)、(5)：

(4)

(5)

2.2.2灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度

灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度如式(6)～(9)：

(6)

(7)

(8)

(9)

2.2.3計(jì)算結(jié)果

根據(jù)上述公式，2008—2012年機(jī)動(dòng)車駕駛員各種違法行為與道路交通事故4項(xiàng)指標(biāo)的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度εi，j計(jì)算結(jié)果如表5。

表5　駕駛員違法行為與4項(xiàng)指標(biāo)的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度εi，jTable 5　Gray absolute correlation degree εi，j between driver’s illegal behaviors and the four indicators

2.3　灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度

灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度是對(duì)參考序列曲線和比較序列曲線分別相對(duì)其起始點(diǎn)變化速率相近程度的描述。變化速率相近程度越高，其相對(duì)關(guān)聯(lián)系數(shù)越大，二者的相關(guān)程度越高。

2.3.1參考序列和比較序列初值像

參考序列和比較序列的初值像計(jì)算如式(10)、(11)：

(10)

(11)

(12)

(13)

2.3.3灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度

灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度如式(14)～(17)：

(14)

(15)

(16)

(17)

2.3.4計(jì)算結(jié)果

根據(jù)上述公式，2008—2012年機(jī)動(dòng)車駕駛員各種違法行為與道路交通事故4項(xiàng)指標(biāo)的灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度γi，j計(jì)算結(jié)果如表6。

表6　駕駛員違法行為與4項(xiàng)指標(biāo)的灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度γi，jTable 6　Gray relative correlation degree γi，j between driver’s illegal behaviors and the four indicators

2.4　灰色斜率關(guān)聯(lián)度

灰色斜率關(guān)聯(lián)度是參考序列曲線與比較序列曲線在整個(gè)比較區(qū)間內(nèi)所有點(diǎn)之間變化率的平均值，對(duì)兩曲線各點(diǎn)之間變化速率大小一致程度進(jìn)行描述，兩曲線各點(diǎn)間變化率越相近，灰色斜率關(guān)聯(lián)度越大，二者相關(guān)性越大。

2.4.1序列Yi和Xj在第k項(xiàng)處灰色斜率關(guān)聯(lián)系數(shù)

當(dāng)序列Yi和Xj均為時(shí)距為1的離散序列時(shí)，其在第k項(xiàng)處的灰色斜率關(guān)聯(lián)系數(shù)θi，j(k)如式(18)～(22)：

(18)

Δyi(k)=yi(k+1)-yi(k)

(19)

(20)

(21)

Δxj(k)=xj(k+1)-xj(k)

(22)

2.4.2序列Yi和Xj灰色斜率關(guān)聯(lián)度

參考序列Yi與比較序列Xj的灰色斜率關(guān)聯(lián)度計(jì)算如式(23)：

(23)

2.4.3計(jì)算結(jié)果

根據(jù)上述公式，2008—2012年機(jī)動(dòng)車駕駛員各種違法行為與道路交通事故4項(xiàng)指標(biāo)的灰色斜率關(guān)聯(lián)度θi，j計(jì)算結(jié)果如表7。

表7　駕駛員違法行為與4項(xiàng)指標(biāo)的灰色斜率關(guān)聯(lián)度θi，jTable 7　Gray slope correlation degree θi，j between driver’s illegal behavior and the four indicators

2.5　灰色綜合關(guān)聯(lián)度

灰色綜合關(guān)聯(lián)度一般包括灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度和灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度。筆者分別對(duì)二者進(jìn)行加權(quán)得到灰色綜合關(guān)聯(lián)度，并綜合了參考序列與比較序列的幾何相似程度和相對(duì)于各自起始點(diǎn)變化速率相似程度，與從一方面對(duì)參考序列及比較序列相似程度進(jìn)行評(píng)價(jià)比較，能全面地從綜合角度對(duì)相似程度進(jìn)行評(píng)價(jià)?；疑^對(duì)關(guān)聯(lián)度和灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度均未充分考慮在整個(gè)比較區(qū)間內(nèi)各點(diǎn)變化率一致程度，為避免只考慮相對(duì)于起始點(diǎn)變化快慢一致性所帶來的局限性，筆者引入了灰色斜率關(guān)聯(lián)度，彌補(bǔ)灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度和灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度不足，能更全面準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)參考序列及比較序列的相似程度。

灰色綜合關(guān)聯(lián)度ρi，j計(jì)算如式(24)：

ρi，j=λi，jεi，j+ηi，jγi，j+μi，jθi，j

(24)

式中：λi，j、ηi，j、μi，j分別為灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度、灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度及灰色斜率關(guān)聯(lián)度所占權(quán)重。

傳統(tǒng)灰色綜合關(guān)聯(lián)度在確定各部分所占權(quán)重時(shí)較隨意。為此筆者引入離差最大化法確定灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度、灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度及灰色斜率關(guān)聯(lián)度在灰色綜合關(guān)聯(lián)度模型中的權(quán)重。

當(dāng)樣本屬性值相對(duì)于其他所有樣本屬性值都沒有差別時(shí)，那么該樣本屬性值對(duì)重要性排序沒有影響，其權(quán)重值可設(shè)為0；若該樣本屬性值相對(duì)于其他樣本屬性值有較大差異，則其對(duì)重要性排序影響也越大，這時(shí)應(yīng)給予該指標(biāo)值較大權(quán)重?；谠撛恚玫礁鞑糠謾?quán)重值計(jì)算如式(25)、(26)：

(25)

(26)

將表5～表7中參考序列與比較序列的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度εi，j、灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度γi，j及灰色斜率關(guān)聯(lián)度θi，j值代入式(26)，可計(jì)算得出Bεi，j、Bγi，j、Bθi，j的值，如表8。

表8　Bεi，j、 Bγi，j、 Bθi，j計(jì)算值Table 8　Calculated values of Bεi，j、 Bγi，j、 Bθi，j

將表8中Bεi，j、Bγi，j、Bθi，j各值代入式(25)，計(jì)算可得灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度εi，j、灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度γi，j及灰色斜率關(guān)聯(lián)度θi，j在灰色綜合關(guān)聯(lián)度計(jì)算模型中所占權(quán)重值，如表9。

表9　灰色綜合關(guān)聯(lián)度權(quán)重Table 9　Weight of gray comprehensive correlation degree

將2008—2012年駕駛員違法行為與4項(xiàng)指標(biāo)的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度、灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度、灰色斜率關(guān)聯(lián)度及其對(duì)應(yīng)權(quán)重值代入灰色綜合關(guān)聯(lián)度計(jì)算公式，得到各違法行為與4項(xiàng)指標(biāo)間的灰色綜合關(guān)聯(lián)度，如表10。

表10　2008—2012年駕駛員違法行為與4項(xiàng)指標(biāo)的灰色綜合關(guān)聯(lián)度Table 10　Gray comprehensive correlation degree between driver’s illegal behaviors and the four indicators from 2008 to 2012

2.6　結(jié)果分析

由計(jì)算結(jié)果可得出駕駛員各違法行為分別與道路交通安全4項(xiàng)指標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)度大小順序。

駕駛員各種違法行為與道路交通事故總數(shù)的灰色綜合關(guān)聯(lián)度大小順序?yàn)椋害?，10>ρ1，3>ρ1，5>ρ1，1>ρ1，2>ρ1，7>ρ1，6>ρ1，8>ρ1，4>ρ1，11>ρ1，9?？梢钥闯觯涸隈{駛員各種違法行為中，無證駕駛與道路交通事故總數(shù)相關(guān)性最高，其次是逆向行車、違法超車和超速行駛等駕駛員違法行為。

駕駛員各違法行為與道路交通事故死亡人數(shù)灰色綜合關(guān)聯(lián)度大小順序?yàn)椋害?，9>ρ2，1>ρ2，10>ρ2，3>ρ2，8>ρ2，6>ρ2，11>ρ2，2>ρ2，5>ρ2，7>ρ2，4?？梢钥闯觯涸诟鞣N駕駛員違法行為中，未按規(guī)定讓行與交通事故中死亡人數(shù)的相關(guān)性最高，其次是超速行駛、無證駕駛、逆向行駛等違法行為。

駕駛員各違法行為與道路交通事故受傷人數(shù)的灰色綜合關(guān)聯(lián)度大小順序?yàn)椋害?，10>ρ3，3>ρ3，5>ρ3，1>ρ3，7>ρ3，6>ρ3，2>ρ3，8>ρ3，11>ρ3，4>ρ3，9?？梢钥闯觯涸诟鞣N駕駛員違法行為中，無證駕駛與交通事故中受傷人數(shù)的相關(guān)性最高，其次是逆向行駛、違法超車、超速行駛等違法行為。

駕駛員各違法行為與道路交通事故造成的直接經(jīng)濟(jì)損失灰色綜合關(guān)聯(lián)度大小順序?yàn)椋害?，10>ρ4，11>ρ4，3>ρ4，1>ρ4，5>ρ4，9>ρ4，7>ρ4，6>ρ4，4>ρ4，2>ρ4，8?？梢钥闯觯涸诟鞣N駕駛員違法行為中，無證駕駛與道路交通事故造成的直接經(jīng)濟(jì)損失的相關(guān)性程度最高，其次是違反交通信號(hào)、逆向行駛、超速行駛等違法行為。

在駕駛員各種違法行為中，無證駕駛與道路交通事故總數(shù)、受傷人數(shù)及直接經(jīng)濟(jì)損失的相關(guān)性最高，未按規(guī)定讓行與道路交通事故死亡人數(shù)相關(guān)性最高。其次，逆向行駛、違法超車、超速行駛的駕駛員違法行為與4項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)性都很高。

3　道路交通事故防治措施

根據(jù)皮爾遜相關(guān)性分析可知，機(jī)動(dòng)車駕駛員違法行為與道路交通事故總數(shù)、死亡人數(shù)及受傷人數(shù)都顯著相關(guān)。而灰色綜合關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果進(jìn)一步表明在眾多機(jī)動(dòng)車駕駛員違法行為中，無證駕駛、未按規(guī)定讓行、逆向行駛、違法超車和超速行駛是與道路交通事故4項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)性最高的5個(gè)影響因素。因此，在進(jìn)行道路交通事故防治時(shí)，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛員違法行為管控，尤其是對(duì)與道路交通事故相關(guān)性最高的5個(gè)機(jī)動(dòng)車駕駛員違法行為進(jìn)行管控。針對(duì)筆者分析結(jié)果，對(duì)道路交通事故的防治提出如下建議：

1) 加強(qiáng)執(zhí)法力度、監(jiān)管強(qiáng)度。機(jī)動(dòng)車駕駛員無證駕駛、不按規(guī)定讓行、逆向行駛、違法超車和超速行駛違法行為與道路交通事故4項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)性最高，因此應(yīng)加強(qiáng)對(duì)這5種機(jī)動(dòng)車駕駛員違法行為監(jiān)控和管理。一方面，要完善相關(guān)法律、條例，并做到“有法可依，有法必依，執(zhí)法必嚴(yán)”，尤其對(duì)以上5種機(jī)動(dòng)車駕駛員違法行為，在責(zé)任判罰、事故處理及處罰力度上要有所側(cè)重，通過加大相應(yīng)違法行為產(chǎn)生的法律責(zé)任，加強(qiáng)機(jī)動(dòng)車駕駛員對(duì)該項(xiàng)違法行為的重視程度。約束駕駛?cè)笋{駛行為，減少相應(yīng)機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)诉`法行為的發(fā)生。另一方面，要加強(qiáng)對(duì)這些違法行為的監(jiān)管力度，減少機(jī)動(dòng)車駕駛員僥幸心理，減少這些違法行為發(fā)生。

2) 加強(qiáng)對(duì)駕駛?cè)说乃刭|(zhì)教育與法律教育，進(jìn)一步完善駕駛員考核制度。機(jī)動(dòng)車駕駛員出現(xiàn)不按規(guī)定讓行、逆向行駛、違法超車和超速行駛等違法行為與機(jī)動(dòng)車駕駛員行車素質(zhì)低下、法律意識(shí)淡薄有關(guān)。出于趕時(shí)間、尋方便、開賭氣車等各方面原因會(huì)使機(jī)動(dòng)車駕駛員產(chǎn)生以上違法行為的心理動(dòng)機(jī)，并促使駕駛員違法行車。因此，在對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛員進(jìn)行培訓(xùn)和考核時(shí)除了要對(duì)其駕駛技術(shù)進(jìn)行教學(xué)和考查外，還要加強(qiáng)對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛員行車素質(zhì)和法律意識(shí)教育，定期對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛員進(jìn)行素質(zhì)、法律教育，增強(qiáng)機(jī)動(dòng)車駕駛員行車素質(zhì)和法律意識(shí)，減少相關(guān)機(jī)動(dòng)車駕駛員違法行為。完善機(jī)動(dòng)車駕駛員考核制度，減少不合格駕駛員上路可能性。

3) 針對(duì)不同機(jī)動(dòng)車駕駛員違法行為進(jìn)一步深入研究導(dǎo)致駕駛員產(chǎn)生該種違法行為的主觀、客觀原因，如對(duì)于超速駕駛違法行為應(yīng)進(jìn)一步對(duì)駕駛員心理、道路條件、環(huán)境條件等因素進(jìn)行研究，找到影響機(jī)動(dòng)車駕駛員超速行駛的主要因素，采取相應(yīng)措施進(jìn)行控制，從根源上找到解決辦法，減少機(jī)動(dòng)車駕駛員超速行駛的違法行為。

4　結(jié)　語(yǔ)

筆者就影響道路交通事故的機(jī)動(dòng)車駕駛員各種違法行為因素與道路交通事故的4項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)度進(jìn)行了研究。結(jié)果表明：機(jī)動(dòng)車駕駛員違法行為與道路交通事故總數(shù)、死亡人數(shù)及受傷人數(shù)都具有顯著的相關(guān)性。進(jìn)一步用灰色綜合關(guān)聯(lián)度對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛員各違法行為與道路交通事故4項(xiàng)指標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行了計(jì)算和分析，找到了與道路交通事故4項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)性較高的5項(xiàng)機(jī)動(dòng)車駕駛員違法行為，并提出了道路交通事故防治的相關(guān)措施，對(duì)減少我國(guó)道路交通事故發(fā)生具有一定的經(jīng)濟(jì)意義和實(shí)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)(References)：

[1]倪四紅，馬社強(qiáng).河南省地級(jí)區(qū)域道路交通安全狀況評(píng)價(jià)[J].黑龍江交通科技，2014(2)：2-4.

NI Sihong，MA Sheqiang.Evaluation of traffic safety of Henan Province regional road[J].CommunicationsScienceandTechnologyHeilongjiang，2014(2)：2-4.

[2]敖谷昌，楊利.機(jī)動(dòng)車駕駛員人為因素與交通事故危害性關(guān)聯(lián)分析[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2010，29(1)：121-124.

AO Guchang，YANG Li.Correlation analysis on driver’s human factors and accident hazard in road traffic accidents[J].JournalofChongqingJiaotongUniversity(NaturalScience)，2010，29(1)：121-124.

[3]李嘉，朱順應(yīng)，張啟明，等.用改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)度分析交通事故成因[J].公路交通技術(shù)，2006(1)：114-116.

LI Jia，ZHU Shunying，ZHANG Qiming，et al.Traffic accidents reasons analyzed with innovated gray association degree[J].TechnologyofHighwayandTransport，2006(1)：114-116.

[4]蘇梁，邵東，唐伯明，等.灰色理論在交通事故預(yù)測(cè)的應(yīng)用[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2008，27(3)：446-448.

SU Liang，SHAO Dong，TANG Boming，et al.Application of gray theory in road accident forecast[J].JournalofChongqingJiaotongUniversity(NaturalScience)，2008，27(3)：446-448.

[4]曹鑫.基于改進(jìn)型灰色關(guān)聯(lián)度的港口船舶交通事故因素分析[J].廣州航海高等?？茖W(xué)校學(xué)報(bào)，2009，17(3)：11-13.

CAO Xin.The analysis of factors leading to ship accidents in port based on improved gray relevance theory[J].JournalofGuangzhouMaritimeCollege，2009，17(3)：11-13.

[5]郝慶龍，戴冉，梁凱琳，等.基于加權(quán)灰色系統(tǒng)的寧波水上交通事故致因和預(yù)測(cè)[J].大連海事大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，39(4)：35-37.

HAO Qinglong，DAI Ran，LIANG Kailin，et al.Maritime accident cause and prediction based on the weighted grey system in Ningbo waters[J].JournalofDalianMaritimeUniversity，2013，39(4)：35-37.

[6]孫友良，閆濱，趙波，等.基于改進(jìn)廣義灰色關(guān)聯(lián)分析法的水閘安全評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取[J].水電能源科學(xué)，2014，32(4)：102-105.

SUN Youliang，YAN Bin，ZHAO Bo，et al.Index selection of sluice safety assessment based on improved generalized grey correlation analysis[J].WaterResourcesandPower，2014，32(4)：102-105.

[7]左大杰，唐建橋，張瑞婷，等.基于一種灰色綜合關(guān)聯(lián)模型的區(qū)域客運(yùn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2016，46(9)：7-14.

ZUO Dajie，TANG Jianqiao，ZHANG Ruiting，et al.Study on optimization of regional passenger transportation structure based on an model of synthetic degree of grey incidence[J].MathematicsinPracticeandTheory，2016，46(9)：7-14.

[8]張桂江，葉玉清，崔鐵軍，等.改進(jìn)廣義灰色關(guān)聯(lián)故障樹的礦車墜落故障模式分析[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2015，45(23)：169-178.

ZHANG Guijiang，YE Yuqing，CUI Tiejun，et al.Failure mode analysis of tramcar crashes based on fault tree and improved generalized gray correlation degree[J].MathematicsinPracticeandTheory，2015，45(23)：169-178.

[9]馬永紅，周榮喜，李振光.基于離差最大化的決策者權(quán)重的確定方法[J].北京化工大學(xué)學(xué)報(bào)，2007，34(2)：177-180.

MA Yonghong，ZHOU Rongxi，LI Zhenguang.The method of determining the weights of decision-makers based on the maximizing deviation[J].JournalofBeijingUniversityofChemicalTechnology，2007，34(2)：177-180.

[10]劉思峰，楊英杰，吳利豐.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2014.

LIU Sifeng，YANG Yingjie，WU Lifeng.GraySystemTheoryandItsApplication[M].Beijing：Science Press，2014.