中国安全科学学报

作者：朱彤, 秦丹, 魏雯, 任杰, 冯移冬

单位：1 长安大学 运输工程学院,陕西 西安 710064；2 交通运输部公路科学研究所,北京 100088

关键词：风险公交驾驶员,机器学习,事故风险,极致梯度提升(XGBoost),SHapley加性解释(SHAP)值

基金：国家重点研发计划(2019YFE0108000); 陕西省交通运输厅科研项目(21-34R)

为从公交驾驶员群体中识别出易发生事故的风险公交驾驶员,结合某市公交公司营运安全管理系统数据库、百度应用程序接口(API)及网络爬取技术,并应用K近邻算法补充缺失值,获取42条线路及1 893名驾驶员的数据;基于驾驶员、车辆、线路特征、违规行为、事故、管理等基本特征变量构造派生变量;采用包括递归特征消除、有惩罚项的逻辑回归、随机森林的集成方法选择特征;采用极致梯度提升(XGBoost)等6种机器方法分别建立分类模型,并采用贝叶斯方法优化超参数。结果表明:在构建的6个分类模型中,XGBoost方法构建的模型其受试者工作特征(ROC)曲线下的面积(AUC)评估结果最佳;运用贝叶斯方法优化模型,可以在一定程度上提升ROC的AUC指标;对于风险公交驾驶员预测准确率达到98.66%,运营单位还可以根据自身情况权衡虚报率与命中率代价。此外,车辆服役时间、违规次数等特征对于事故风险具有明显的非线性影响。

来源：2023年第2期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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