基于公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)的公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)深度剖析與防控策略研究一、引言1.1研究背景與意義1.1.1公交運(yùn)營(yíng)安全的重要性在城市交通體系中，公交作為關(guān)鍵的公共出行方式，發(fā)揮著不可替代的作用。它具有大運(yùn)量、低成本、高效率等顯著優(yōu)勢(shì)，為城市居民提供了便捷的出行服務(wù)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在許多大城市，公交的日均客流量可達(dá)數(shù)百萬(wàn)人次，成為居民日常通勤、購(gòu)物、休閑等活動(dòng)的首選交通方式之一。公交不僅滿足了居民的出行需求，還在緩解交通擁堵、減少私人汽車使用、降低能源消耗和環(huán)境污染等方面發(fā)揮著重要作用。公交運(yùn)營(yíng)安全直接關(guān)系到廣大乘客的生命財(cái)產(chǎn)安全，是城市交通系統(tǒng)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的基石。一旦發(fā)生公交安全事故，往往會(huì)造成嚴(yán)重的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，引發(fā)社會(huì)的廣泛關(guān)注和公眾的恐慌情緒。例如，重慶萬(wàn)州公交車墜江事件，由于乘客與司機(jī)發(fā)生沖突，導(dǎo)致車輛失控墜入江中，造成15人遇難，這一悲劇給受害者家庭帶來(lái)了巨大的痛苦，也給社會(huì)帶來(lái)了沉重的教訓(xùn)。此類事故不僅對(duì)乘客的生命安全構(gòu)成威脅，還會(huì)對(duì)城市的社會(huì)秩序、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和形象產(chǎn)生負(fù)面影響。公交運(yùn)營(yíng)安全還與城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)。安全、高效的公交服務(wù)能夠提高城市居民的出行效率，促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的順利開展。相反，頻繁的公交安全事故會(huì)導(dǎo)致交通擁堵加劇，增加企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，降低城市的競(jìng)爭(zhēng)力。因此，保障公交運(yùn)營(yíng)安全對(duì)于城市的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。1.1.2公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)研究的必要性公交車輛在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，其位置時(shí)刻處于動(dòng)態(tài)變化中，面臨著各種潛在的風(fēng)險(xiǎn)。研究公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于預(yù)防事故的發(fā)生、保障乘客安全具有重要意義。通過(guò)對(duì)公交車輛位置數(shù)據(jù)的分析，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車輛的行駛軌跡、速度、?？空军c(diǎn)等信息，及時(shí)發(fā)現(xiàn)車輛偏離正常路線、超速行駛、長(zhǎng)時(shí)間停靠等異常情況，從而采取相應(yīng)的措施進(jìn)行干預(yù)，避免事故的發(fā)生。研究公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)還可以為公交運(yùn)營(yíng)管理提供科學(xué)依據(jù)，提升公交運(yùn)營(yíng)管理水平。通過(guò)對(duì)不同路段、不同時(shí)間段公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的分析，可以了解公交運(yùn)營(yíng)的薄弱環(huán)節(jié)，優(yōu)化公交線路規(guī)劃和調(diào)度方案，合理安排車輛和駕駛員，提高公交運(yùn)營(yíng)的效率和可靠性。例如，根據(jù)位置風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果，可以在事故高發(fā)路段設(shè)置警示標(biāo)志、加強(qiáng)交通管理，在高峰時(shí)段增加車輛投放、優(yōu)化發(fā)車時(shí)間間隔，從而降低事故風(fēng)險(xiǎn)，提高公交服務(wù)質(zhì)量。研究公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)還可以為城市交通規(guī)劃和管理提供參考。通過(guò)對(duì)公交車輛位置數(shù)據(jù)的深入分析，可以了解城市交通流量的分布情況、擁堵熱點(diǎn)區(qū)域等信息，為城市道路建設(shè)、交通設(shè)施布局和交通政策制定提供數(shù)據(jù)支持，促進(jìn)城市交通系統(tǒng)的優(yōu)化和完善。綜上所述，研究公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于保障公交運(yùn)營(yíng)安全、提升公交運(yùn)營(yíng)管理水平、促進(jìn)城市交通系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。在當(dāng)前城市交通擁堵和安全問(wèn)題日益突出的背景下，加強(qiáng)公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)研究顯得尤為迫切。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在公交運(yùn)營(yíng)安全領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已開展了大量研究。國(guó)外方面，美國(guó)在公交駕駛員資質(zhì)審核方面極為嚴(yán)格，要求駕駛員具備商業(yè)駕駛執(zhí)照和公交行業(yè)從業(yè)資格，且在駕駛過(guò)程中需嚴(yán)格遵守交通規(guī)則和安全操作規(guī)程，并普遍采用先進(jìn)的車輛技術(shù)和安全設(shè)備，如防抱死制動(dòng)系統(tǒng)、穩(wěn)定性控制系統(tǒng)和安全帶等，以提高車輛的安全性能。英國(guó)對(duì)司機(jī)的工作時(shí)間作了嚴(yán)格限制，通過(guò)計(jì)速儀器監(jiān)督司機(jī)活動(dòng)，防止疲勞駕駛，致力于打造“最安全的公交車”。日本公交公司注重對(duì)駕駛員進(jìn)行嚴(yán)格的安全駕駛培訓(xùn)，確保其具備應(yīng)對(duì)各種交通情況的能力和應(yīng)急處理能力，同時(shí)，公交車設(shè)計(jì)注重人性化，為特殊人群提供便利設(shè)施，提高乘車安全性和便利性。國(guó)內(nèi)學(xué)者針對(duì)公交運(yùn)營(yíng)安全也進(jìn)行了多方面探索。有學(xué)者對(duì)公交運(yùn)營(yíng)安全生產(chǎn)事故進(jìn)行分析，指出常見(jiàn)事故類型包括火災(zāi)安全事故、交通事故、車廂內(nèi)乘客跌（拋）傷事故、墜落事故以及自然事故等，并提出要從完善駕駛員管理體系、規(guī)范車輛管理標(biāo)準(zhǔn)、改善運(yùn)營(yíng)環(huán)境、提升安全管理水平等方面來(lái)保障公交運(yùn)營(yíng)安全。也有研究關(guān)注到公交服務(wù)質(zhì)量對(duì)城市居民生活的多方面影響，如通勤便利性、交通擁堵緩解、環(huán)境污染減輕、居民幸福感提升等，強(qiáng)調(diào)提高公交服務(wù)質(zhì)量對(duì)保障公交運(yùn)營(yíng)安全的重要性。在公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，相關(guān)研究也在逐步開展。國(guó)外有研究利用車輛自動(dòng)定位系統(tǒng)，結(jié)合GPS技術(shù)與緊急聯(lián)絡(luò)設(shè)備，向調(diào)度員提供公交車位置的實(shí)時(shí)信息，協(xié)助管理公交車隊(duì)，提高了調(diào)度中心處理一般性犯罪和其他意外事故的速度。國(guó)內(nèi)部分研究則基于多源數(shù)據(jù)構(gòu)建公交車輛風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，通過(guò)采集公交車輛運(yùn)行的歷史和實(shí)時(shí)多源數(shù)據(jù)，包括車輛與前車的雷達(dá)預(yù)警數(shù)據(jù)、基于北斗的公交車輛行駛特征數(shù)據(jù)、氣象信息數(shù)據(jù)等，對(duì)公交車輛運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。還有研究運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)公交車運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，挖掘潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素和模式，建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)公交車輛安全風(fēng)險(xiǎn)的量化評(píng)估和預(yù)測(cè)。然而，已有研究仍存在一些不足與可拓展空間。在公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)研究中，雖然已利用多種數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，但對(duì)于報(bào)警數(shù)據(jù)的深度挖掘和利用還不夠充分。報(bào)警數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著豐富的公交運(yùn)營(yíng)安全信息，能夠直接反映公交車輛在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中遇到的緊急情況和潛在風(fēng)險(xiǎn)，目前對(duì)其與公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)聯(lián)研究尚顯薄弱。此外，現(xiàn)有研究在綜合考慮多種風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的交互影響方面還有所欠缺，多是單獨(dú)分析某類風(fēng)險(xiǎn)因素，未能全面、系統(tǒng)地揭示公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)制和演化規(guī)律。在研究方法上，雖然運(yùn)用了大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，但在模型的準(zhǔn)確性、通用性和實(shí)時(shí)性方面仍有待進(jìn)一步提高，以更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的公交運(yùn)營(yíng)環(huán)境。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在基于公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)，深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，全面且精準(zhǔn)地識(shí)別公交車輛在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的位置風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建科學(xué)有效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)估，并提出針對(duì)性強(qiáng)、切實(shí)可行的風(fēng)險(xiǎn)防控策略，以提高公交運(yùn)營(yíng)的安全性和可靠性，保障乘客的生命財(cái)產(chǎn)安全。具體研究?jī)?nèi)容如下：公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集公交運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的報(bào)警數(shù)據(jù)，包括報(bào)警時(shí)間、報(bào)警地點(diǎn)、報(bào)警類型、車輛信息等。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、錯(cuò)誤和缺失的數(shù)據(jù)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，對(duì)異常值進(jìn)行處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。同時(shí)，對(duì)報(bào)警數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和編碼，為后續(xù)的分析提供基礎(chǔ)。公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別：從報(bào)警數(shù)據(jù)中提取與公交車輛位置相關(guān)的特征，如車輛行駛路線、?？空军c(diǎn)、周邊環(huán)境等，分析這些特征與報(bào)警事件之間的關(guān)聯(lián)，識(shí)別出影響公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。結(jié)合歷史公交事故數(shù)據(jù)、交通環(huán)境數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，綜合考慮駕駛員行為、車輛狀況、道路條件、交通流量、天氣狀況等因素，全面分析公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的成因。公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建：根據(jù)識(shí)別出的風(fēng)險(xiǎn)因素，選擇合適的評(píng)估方法，如層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，構(gòu)建公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。利用歷史報(bào)警數(shù)據(jù)和相關(guān)多源數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，調(diào)整模型參數(shù)，提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。通過(guò)模型計(jì)算，得到公交車輛在不同位置和運(yùn)營(yíng)條件下的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，為風(fēng)險(xiǎn)防控提供依據(jù)。公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)防控策略制定：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，針對(duì)不同等級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和風(fēng)險(xiǎn)因素，制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)防控策略。從車輛技術(shù)、駕駛員管理、運(yùn)營(yíng)調(diào)度、安全設(shè)施等方面入手，提出具體的防控措施，如加強(qiáng)車輛安全設(shè)備的維護(hù)和更新、提高駕駛員的安全意識(shí)和應(yīng)急處理能力、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)調(diào)度方案、加強(qiáng)安全設(shè)施建設(shè)等。對(duì)防控策略的實(shí)施效果進(jìn)行評(píng)估和反饋，及時(shí)調(diào)整和完善策略，確保防控措施的有效性。1.4研究方法與技術(shù)路線本研究將綜合運(yùn)用多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性和有效性。具體研究方法如下：數(shù)據(jù)挖掘：從海量的公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)中挖掘潛在的、有價(jià)值的信息，如報(bào)警事件的發(fā)生規(guī)律、與公交車輛位置相關(guān)的特征等。通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，分析報(bào)警事件與車輛行駛路線、停靠站點(diǎn)、周邊環(huán)境等因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出影響公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。運(yùn)用聚類分析方法，對(duì)公交車輛的行駛軌跡和報(bào)警數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，識(shí)別出不同風(fēng)險(xiǎn)類型的區(qū)域和時(shí)段。統(tǒng)計(jì)分析：對(duì)公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，了解報(bào)警數(shù)據(jù)的基本特征，如報(bào)警時(shí)間、地點(diǎn)、類型的分布情況。通過(guò)相關(guān)性分析，研究不同風(fēng)險(xiǎn)因素與公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)性，確定各因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響程度。運(yùn)用時(shí)間序列分析方法，對(duì)公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)情況。機(jī)器學(xué)習(xí)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。采用決策樹、隨機(jī)森林等分類算法，對(duì)公交車輛的位置風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分類，判斷車輛處于高風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)還是低風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，如多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，對(duì)公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性和精度。利用深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)公交車輛的圖像、視頻等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別車輛的異常行為和潛在風(fēng)險(xiǎn)。本研究的技術(shù)路線如下：數(shù)據(jù)收集：收集公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)，包括報(bào)警時(shí)間、報(bào)警地點(diǎn)、報(bào)警類型、車輛信息等。同時(shí)，收集歷史公交事故數(shù)據(jù)、交通環(huán)境數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析提供豐富的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、錯(cuò)誤和缺失的數(shù)據(jù)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，對(duì)異常值進(jìn)行處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。對(duì)報(bào)警數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和編碼，對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和關(guān)聯(lián)，構(gòu)建數(shù)據(jù)集。風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別：從報(bào)警數(shù)據(jù)中提取與公交車輛位置相關(guān)的特征，結(jié)合多源數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析方法，識(shí)別出影響公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素，如駕駛員行為、車輛狀況、道路條件、交通流量、天氣狀況等。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建：根據(jù)識(shí)別出的風(fēng)險(xiǎn)因素，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。利用歷史報(bào)警數(shù)據(jù)和相關(guān)多源數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，調(diào)整模型參數(shù)，提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與分析：運(yùn)用構(gòu)建好的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，對(duì)公交車輛在不同位置和運(yùn)營(yíng)條件下的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，得到風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行分析，研究風(fēng)險(xiǎn)的分布規(guī)律和變化趨勢(shì)，找出高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和時(shí)段。風(fēng)險(xiǎn)防控策略制定：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，針對(duì)不同等級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和風(fēng)險(xiǎn)因素，制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)防控策略。從車輛技術(shù)、駕駛員管理、運(yùn)營(yíng)調(diào)度、安全設(shè)施等方面入手，提出具體的防控措施，如加強(qiáng)車輛安全設(shè)備的維護(hù)和更新、提高駕駛員的安全意識(shí)和應(yīng)急處理能力、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)調(diào)度方案、加強(qiáng)安全設(shè)施建設(shè)等。策略實(shí)施與效果評(píng)估：將制定的風(fēng)險(xiǎn)防控策略應(yīng)用于公交運(yùn)營(yíng)實(shí)際中，跟蹤策略的實(shí)施情況，收集相關(guān)數(shù)據(jù)。對(duì)防控策略的實(shí)施效果進(jìn)行評(píng)估，分析策略的有效性和不足之處，根據(jù)評(píng)估結(jié)果及時(shí)調(diào)整和完善策略，確保防控措施能夠有效降低公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)。二、公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)與車輛位置風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)概述2.1.1數(shù)據(jù)來(lái)源與類型公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，涵蓋了多個(gè)關(guān)鍵主體和系統(tǒng)，為全面了解公交運(yùn)營(yíng)安全狀況提供了多維度的信息。車載報(bào)警系統(tǒng)是公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)的重要來(lái)源之一?，F(xiàn)代公交車輛普遍配備先進(jìn)的車載報(bào)警設(shè)備，這些設(shè)備集成了多種傳感器，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)車輛的運(yùn)行狀態(tài)。例如，通過(guò)車輛故障傳感器，可及時(shí)察覺(jué)車輛發(fā)動(dòng)機(jī)、制動(dòng)系統(tǒng)、輪胎等關(guān)鍵部件的異常情況，一旦檢測(cè)到故障，便立即向監(jiān)控中心發(fā)送報(bào)警信號(hào)，詳細(xì)報(bào)告故障類型和位置，為車輛維修和安全保障提供關(guān)鍵信息。當(dāng)車輛發(fā)生碰撞時(shí)，碰撞傳感器會(huì)迅速響應(yīng)，觸發(fā)報(bào)警機(jī)制，通知相關(guān)部門及時(shí)采取救援措施。此外，車載視頻監(jiān)控系統(tǒng)也能在車輛遭遇異常情況時(shí)，如乘客突發(fā)疾病、車廂內(nèi)發(fā)生糾紛等，通過(guò)視頻圖像捕捉信息并上傳，為后續(xù)的事件處理提供直觀的證據(jù)。乘客報(bào)警也是數(shù)據(jù)的重要組成部分。乘客在公交出行過(guò)程中，若遇到緊急情況，如遭遇盜竊、搶劫、身體突發(fā)不適等，可通過(guò)多種方式向外界求助。許多公交車上設(shè)置了緊急報(bào)警按鈕，乘客只需按下按鈕，即可向公交調(diào)度中心或警方發(fā)送報(bào)警信息，同時(shí)，車輛的位置信息也會(huì)一并傳輸，方便救援人員快速定位。此外，乘客還可以通過(guò)撥打報(bào)警電話的方式，直接向警方報(bào)告事件情況，這些報(bào)警記錄同樣成為公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)的一部分。例如，在某起公交車上乘客突發(fā)心臟病的事件中，乘客通過(guò)緊急報(bào)警按鈕通知了公交調(diào)度中心，調(diào)度中心迅速聯(lián)系了急救人員，并根據(jù)車輛位置信息引導(dǎo)急救車輛快速抵達(dá)現(xiàn)場(chǎng)，為患者的救治爭(zhēng)取了寶貴時(shí)間。駕駛員報(bào)警在公交運(yùn)營(yíng)安全中起著關(guān)鍵作用。駕駛員作為公交車輛運(yùn)營(yíng)的直接責(zé)任人，對(duì)車輛及車廂內(nèi)的情況最為了解。當(dāng)遇到車輛故障、道路突發(fā)狀況（如道路塌陷、前方發(fā)生嚴(yán)重交通事故等）、乘客突發(fā)疾病或糾紛等緊急情況時(shí)，駕駛員能夠第一時(shí)間通過(guò)車載通訊設(shè)備向公交調(diào)度中心報(bào)警。他們會(huì)詳細(xì)描述事件的發(fā)生時(shí)間、地點(diǎn)、具體情況以及可能對(duì)車輛運(yùn)營(yíng)造成的影響，為調(diào)度中心做出合理決策提供準(zhǔn)確依據(jù)。比如，在遇到道路前方因施工導(dǎo)致交通堵塞時(shí)，駕駛員及時(shí)向調(diào)度中心報(bào)警，調(diào)度中心可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整車輛行駛路線，避免車輛長(zhǎng)時(shí)間擁堵，保障乘客的出行效率。公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)類型豐富多樣，包括但不限于以下幾種：車輛故障報(bào)警數(shù)據(jù)：記錄車輛各種故障的發(fā)生時(shí)間、故障類型、故障位置等信息。這些數(shù)據(jù)對(duì)于及時(shí)發(fā)現(xiàn)車輛潛在問(wèn)題，保障車輛安全運(yùn)行至關(guān)重要。通過(guò)對(duì)車輛故障報(bào)警數(shù)據(jù)的分析，公交公司可以了解不同車型、不同部件的故障發(fā)生規(guī)律，提前做好維修保養(yǎng)計(jì)劃，降低車輛故障率。安全事件報(bào)警數(shù)據(jù)：涵蓋了盜竊、搶劫、打架斗毆、乘客突發(fā)疾病等各類安全事件的報(bào)警信息。包括事件發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)、事件描述、涉及人員等內(nèi)容。這些數(shù)據(jù)有助于警方和公交公司及時(shí)處理安全事件，維護(hù)車廂內(nèi)的秩序和乘客的安全。對(duì)安全事件報(bào)警數(shù)據(jù)的深入分析，還可以發(fā)現(xiàn)安全事件的高發(fā)時(shí)段和路段，為制定針對(duì)性的安全防范措施提供依據(jù)。道路狀況報(bào)警數(shù)據(jù)：主要涉及道路施工、道路積水、道路結(jié)冰、交通事故等影響公交車輛正常行駛的道路狀況信息。包含報(bào)警時(shí)間、道路位置、狀況描述等。這些數(shù)據(jù)對(duì)于公交公司合理調(diào)整運(yùn)營(yíng)線路、保障車輛行駛安全具有重要意義。通過(guò)對(duì)道路狀況報(bào)警數(shù)據(jù)的分析，公交公司可以提前規(guī)劃繞行路線，避免車輛陷入危險(xiǎn)路段，確保乘客的出行安全。駕駛員異常行為報(bào)警數(shù)據(jù)：當(dāng)駕駛員出現(xiàn)疲勞駕駛、違規(guī)駕駛（如超速、闖紅燈、違規(guī)變道等）等異常行為時(shí)，車載監(jiān)測(cè)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)報(bào)警并記錄相關(guān)數(shù)據(jù)。包括報(bào)警時(shí)間、車輛位置、駕駛員行為描述等。這些數(shù)據(jù)有助于公交公司加強(qiáng)對(duì)駕駛員的管理和監(jiān)督，提高駕駛員的安全意識(shí)和駕駛規(guī)范程度。通過(guò)對(duì)駕駛員異常行為報(bào)警數(shù)據(jù)的分析，公交公司可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)駕駛員的不良駕駛習(xí)慣，采取針對(duì)性的培訓(xùn)和教育措施，降低事故風(fēng)險(xiǎn)。2.1.2數(shù)據(jù)特點(diǎn)與價(jià)值公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)具有顯著的特點(diǎn)，這些特點(diǎn)使其在公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)研究中具有不可替代的重要價(jià)值。實(shí)時(shí)性是公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)的重要特點(diǎn)之一。公交車輛在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，一旦發(fā)生緊急情況，報(bào)警數(shù)據(jù)會(huì)立即通過(guò)車載設(shè)備或乘客、駕駛員的報(bào)警操作，迅速傳輸?shù)焦徽{(diào)度中心或相關(guān)管理部門。這種實(shí)時(shí)性使得相關(guān)人員能夠在第一時(shí)間獲取事件信息，及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施，最大限度地減少事故損失和影響。例如，在車輛發(fā)生火災(zāi)時(shí)，實(shí)時(shí)的報(bào)警數(shù)據(jù)能讓消防部門迅速得知火災(zāi)發(fā)生的位置和車輛信息，快速出動(dòng)消防車進(jìn)行滅火救援，為保障乘客生命安全爭(zhēng)取寶貴時(shí)間。實(shí)時(shí)性還能使公交調(diào)度中心及時(shí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)計(jì)劃，避免其他車輛駛?cè)胛ｋU(xiǎn)區(qū)域，保障整個(gè)公交運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。多源性是公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)的又一突出特點(diǎn)。如前文所述，數(shù)據(jù)來(lái)源于車載報(bào)警系統(tǒng)、乘客報(bào)警和駕駛員報(bào)警等多個(gè)不同的主體和系統(tǒng)。這種多源性使得報(bào)警數(shù)據(jù)能夠從不同角度反映公交運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的各種風(fēng)險(xiǎn)和問(wèn)題。車載報(bào)警系統(tǒng)從車輛自身運(yùn)行狀態(tài)的角度，提供車輛故障、碰撞等信息；乘客報(bào)警則從乘客的實(shí)際體驗(yàn)出發(fā)，反映車廂內(nèi)的安全事件和乘客的突發(fā)狀況；駕駛員報(bào)警結(jié)合了對(duì)車輛和道路環(huán)境的綜合觀察，提供道路狀況和車輛行駛過(guò)程中的異常情況。多源數(shù)據(jù)相互補(bǔ)充、相互驗(yàn)證，為全面、準(zhǔn)確地評(píng)估公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)提供了豐富的信息基礎(chǔ)。通過(guò)整合分析不同來(lái)源的報(bào)警數(shù)據(jù)，可以更深入地了解公交運(yùn)營(yíng)中各種風(fēng)險(xiǎn)因素的相互關(guān)系和影響機(jī)制，從而制定更加科學(xué)有效的風(fēng)險(xiǎn)防控策略。公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)對(duì)公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)研究具有重要價(jià)值，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與預(yù)警：通過(guò)對(duì)公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)的分析，可以識(shí)別出公交車輛在不同位置和運(yùn)營(yíng)條件下可能面臨的各種風(fēng)險(xiǎn)因素。例如，通過(guò)對(duì)車輛故障報(bào)警數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)某路段經(jīng)常出現(xiàn)車輛因輪胎故障而報(bào)警的情況，這表明該路段的路況可能對(duì)車輛輪胎造成較大磨損，存在安全風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)對(duì)安全事件報(bào)警數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)某站點(diǎn)附近經(jīng)常發(fā)生盜竊事件，這提示該站點(diǎn)周邊的治安環(huán)境需要關(guān)注?；谶@些風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果，可以建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，當(dāng)車輛進(jìn)入高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域或出現(xiàn)異常情況時(shí)，及時(shí)向駕駛員和相關(guān)部門發(fā)出預(yù)警，提前采取防范措施，降低事故發(fā)生的可能性。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與量化：公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)為公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支持。利用這些數(shù)據(jù)，可以結(jié)合相關(guān)的評(píng)估方法和模型，對(duì)公交車輛在不同位置的風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行量化評(píng)估。例如，通過(guò)分析某路段的事故報(bào)警數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)以及道路狀況數(shù)據(jù)等，運(yùn)用層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法等方法，確定該路段的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。量化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果可以幫助公交公司更直觀地了解不同區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)狀況，合理分配安全管理資源，有針對(duì)性地加強(qiáng)對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的管控。事故原因分析與預(yù)防：在公交事故發(fā)生后，報(bào)警數(shù)據(jù)可以作為重要的分析依據(jù)，幫助查找事故原因。通過(guò)對(duì)事故發(fā)生前的報(bào)警數(shù)據(jù)進(jìn)行回溯分析，包括車輛故障報(bào)警、駕駛員異常行為報(bào)警、道路狀況報(bào)警等信息，可以深入了解事故發(fā)生的前因后果，找出導(dǎo)致事故發(fā)生的直接和間接原因。例如，在某起公交車碰撞事故中，通過(guò)分析報(bào)警數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，事故前車輛曾出現(xiàn)制動(dòng)系統(tǒng)故障報(bào)警，但駕駛員未及時(shí)采取有效措施，最終導(dǎo)致事故發(fā)生。根據(jù)事故原因分析結(jié)果，可以制定相應(yīng)的預(yù)防措施，如加強(qiáng)車輛維修保養(yǎng)、提高駕駛員的應(yīng)急處理能力等，避免類似事故的再次發(fā)生。運(yùn)營(yíng)管理優(yōu)化：公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)還可以為公交運(yùn)營(yíng)管理提供決策支持，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)管理策略。通過(guò)對(duì)報(bào)警數(shù)據(jù)的分析，了解公交車輛在不同時(shí)間段、不同線路上的運(yùn)營(yíng)情況和風(fēng)險(xiǎn)狀況，公交公司可以合理調(diào)整線路規(guī)劃、優(yōu)化調(diào)度方案、加強(qiáng)駕駛員培訓(xùn)和管理等。例如，根據(jù)某線路在高峰時(shí)段的擁堵報(bào)警數(shù)據(jù)，調(diào)整該線路的發(fā)車時(shí)間間隔，增加車輛投放，緩解交通擁堵；根據(jù)駕駛員違規(guī)駕駛報(bào)警數(shù)據(jù)，加強(qiáng)對(duì)駕駛員的安全教育和培訓(xùn)，提高駕駛員的安全意識(shí)和駕駛技能。通過(guò)這些優(yōu)化措施，可以提高公交運(yùn)營(yíng)的效率和安全性，提升乘客的滿意度。2.2公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)概念與理論2.2.1公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的定義與內(nèi)涵公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)是指在公交車輛運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，由于車輛所處位置的特定環(huán)境因素以及車輛自身狀態(tài)、駕駛員行為等多種因素的綜合作用，導(dǎo)致車輛發(fā)生事故或出現(xiàn)影響正常運(yùn)營(yíng)的不利事件的可能性，以及這些事件一旦發(fā)生所帶來(lái)的后果嚴(yán)重性。從事故發(fā)生可能性角度來(lái)看，公交車輛行駛于城市的大街小巷，其位置涉及不同的道路條件、交通流量狀況、周邊環(huán)境以及與其他交通參與者的交互情況。在交通繁忙的路口，車輛頻繁啟停，與其他車輛、行人交匯，發(fā)生碰撞事故的可能性相對(duì)較高。若公交車輛行駛在路況不佳的路段，如道路坑洼、積水嚴(yán)重或存在施工區(qū)域，車輛可能因輪胎受損、制動(dòng)性能下降等原因，增加發(fā)生事故的風(fēng)險(xiǎn)。駕駛員在復(fù)雜路段的操作失誤、疲勞駕駛等行為，也會(huì)進(jìn)一步提高事故發(fā)生的概率。當(dāng)駕駛員在陌生路段行駛時(shí)，可能因不熟悉路線而出現(xiàn)違規(guī)變道、緊急制動(dòng)等情況，從而引發(fā)交通事故。從后果嚴(yán)重性方面考量，公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)一旦引發(fā)事故，其后果往往較為嚴(yán)重。由于公交車通常搭載大量乘客，一旦發(fā)生事故，可能導(dǎo)致眾多人員傷亡。在車輛碰撞事故中，乘客可能因慣性作用而受傷，嚴(yán)重時(shí)甚至危及生命。事故還可能造成財(cái)產(chǎn)損失，包括公交車本身的損壞、車內(nèi)設(shè)施的損毀以及對(duì)其他車輛和路邊設(shè)施的破壞。事故的發(fā)生還會(huì)對(duì)城市交通秩序產(chǎn)生負(fù)面影響，導(dǎo)致交通擁堵，延誤其他車輛和乘客的出行時(shí)間，給社會(huì)帶來(lái)間接的經(jīng)濟(jì)損失。在某起公交車與貨車相撞的事故中，不僅造成了公交車上多名乘客受傷，車輛嚴(yán)重受損，還導(dǎo)致該路段交通癱瘓數(shù)小時(shí)，給周邊居民的出行和城市的正常運(yùn)轉(zhuǎn)帶來(lái)了極大的不便。公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)還與車輛的運(yùn)營(yíng)任務(wù)和服務(wù)質(zhì)量密切相關(guān)。若車輛因位置風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致晚點(diǎn)、無(wú)法正常?？空军c(diǎn)等情況，會(huì)影響乘客的出行計(jì)劃，降低公交服務(wù)的滿意度。在高峰時(shí)段，車輛被困在擁堵路段，無(wú)法按時(shí)到達(dá)站點(diǎn)，乘客可能會(huì)因此錯(cuò)過(guò)重要的約會(huì)、會(huì)議等，對(duì)公交服務(wù)產(chǎn)生不滿情緒。這不僅會(huì)影響公交公司的聲譽(yù)，還可能導(dǎo)致部分乘客選擇其他出行方式，降低公交的客流量，進(jìn)而影響公交行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。2.2.2風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論與方法風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論與方法在眾多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，在公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，合理選擇和運(yùn)用這些理論與方法，對(duì)于準(zhǔn)確識(shí)別和量化風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。風(fēng)險(xiǎn)矩陣法是一種簡(jiǎn)單直觀的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，它將風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性和后果嚴(yán)重性分別劃分為不同的等級(jí)，通過(guò)構(gòu)建矩陣來(lái)確定風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)。在公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，可將事故發(fā)生可能性分為極低、低、中等、高、極高五個(gè)等級(jí)，將后果嚴(yán)重性分為輕微、較小、中等、嚴(yán)重、災(zāi)難性五個(gè)等級(jí)。根據(jù)歷史報(bào)警數(shù)據(jù)和事故統(tǒng)計(jì)分析，確定不同位置和運(yùn)營(yíng)條件下公交車輛事故發(fā)生的可能性等級(jí)，結(jié)合事故后果的實(shí)際情況，確定后果嚴(yán)重性等級(jí)，然后在風(fēng)險(xiǎn)矩陣中找到對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)區(qū)域。在某條公交線路的繁忙路段，通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)該路段公交車輛與其他車輛發(fā)生刮擦事故的可能性為中等，而事故后果嚴(yán)重性為較小，通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)矩陣法評(píng)估，該路段的公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為中等。風(fēng)險(xiǎn)矩陣法能夠快速直觀地展示風(fēng)險(xiǎn)狀況，便于決策者了解不同區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)程度，從而有針對(duì)性地制定風(fēng)險(xiǎn)防控措施。但該方法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性和后果嚴(yán)重性的劃分相對(duì)主觀，缺乏精確的量化依據(jù)，可能導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果不夠準(zhǔn)確。層次分析法（AHP）是一種將與決策總是有關(guān)的元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行定性和定量分析的決策方法。在公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，運(yùn)用層次分析法可將公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估目標(biāo)分解為多個(gè)準(zhǔn)則層，如駕駛員因素、車輛因素、道路因素、交通流量因素、天氣因素等，每個(gè)準(zhǔn)則層又可進(jìn)一步細(xì)分多個(gè)指標(biāo)層。在駕駛員因素準(zhǔn)則層下，可包括駕駛經(jīng)驗(yàn)、疲勞程度、違規(guī)駕駛行為等指標(biāo)；在車輛因素準(zhǔn)則層下，可包括車輛故障狀況、安全設(shè)備配備等指標(biāo)。通過(guò)專家打分等方式，確定各層次因素之間的相對(duì)重要性權(quán)重，再通過(guò)計(jì)算得出不同位置和運(yùn)營(yíng)條件下公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的綜合評(píng)價(jià)值，從而確定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。層次分析法能夠充分考慮多種風(fēng)險(xiǎn)因素及其相互關(guān)系，將定性分析與定量分析相結(jié)合，使評(píng)估結(jié)果更加科學(xué)合理。但該方法依賴專家的主觀判斷，專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)水平可能影響權(quán)重的準(zhǔn)確性，而且計(jì)算過(guò)程相對(duì)復(fù)雜，對(duì)數(shù)據(jù)的要求較高。模糊綜合評(píng)價(jià)法是一種基于模糊數(shù)學(xué)的綜合評(píng)價(jià)方法，它通過(guò)模糊變換將多個(gè)評(píng)價(jià)因素對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象的影響進(jìn)行綜合考慮，從而得出綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。在公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，由于風(fēng)險(xiǎn)因素的不確定性和模糊性，模糊綜合評(píng)價(jià)法具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。首先確定公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)因素集和評(píng)價(jià)等級(jí)集，評(píng)價(jià)因素集可包括前文所述的駕駛員、車輛、道路、交通流量、天氣等因素，評(píng)價(jià)等級(jí)集可分為低風(fēng)險(xiǎn)、較低風(fēng)險(xiǎn)、中等風(fēng)險(xiǎn)、較高風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)五個(gè)等級(jí)。通過(guò)專家評(píng)價(jià)或數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，確定各評(píng)價(jià)因素對(duì)不同評(píng)價(jià)等級(jí)的隸屬度，構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣，再結(jié)合各評(píng)價(jià)因素的權(quán)重，通過(guò)模糊合成運(yùn)算得到公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。模糊綜合評(píng)價(jià)法能夠較好地處理風(fēng)險(xiǎn)因素的模糊性和不確定性，使評(píng)估結(jié)果更符合實(shí)際情況。但該方法在確定隸屬度和權(quán)重時(shí)也存在一定的主觀性，而且評(píng)價(jià)結(jié)果的解釋相對(duì)復(fù)雜，需要一定的專業(yè)知識(shí)。除上述方法外，還有故障樹分析法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法等風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，它們?cè)诠卉囕v位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中也具有各自的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)。故障樹分析法通過(guò)對(duì)可能導(dǎo)致系統(tǒng)故障的各種因素進(jìn)行分析，構(gòu)建故障樹模型，找出系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)和潛在風(fēng)險(xiǎn)；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法則利用概率推理來(lái)處理不確定性問(wèn)題，能夠根據(jù)新的證據(jù)更新風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，提高評(píng)估的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。在實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的具體需求和數(shù)據(jù)情況，選擇合適的評(píng)估方法，或綜合運(yùn)用多種方法，以提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的科學(xué)性和可靠性。三、公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)的收集與預(yù)處理3.1數(shù)據(jù)收集方案設(shè)計(jì)3.1.1確定數(shù)據(jù)收集范圍與渠道本研究的數(shù)據(jù)收集范圍涵蓋了[具體城市名稱]的公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度為[開始時(shí)間]至[結(jié)束時(shí)間]。選擇該時(shí)間段是因?yàn)槠浒瞬煌竟?jié)、工作日和非工作日的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，能夠全面反映公交運(yùn)營(yíng)的各種情況。地域范圍則覆蓋了該城市的所有行政區(qū)，包括主城區(qū)、新城區(qū)和郊區(qū)，以確保數(shù)據(jù)的全面性和代表性，涵蓋了不同交通狀況、人口密度和功能區(qū)域的公交運(yùn)營(yíng)情況。為獲取全面準(zhǔn)確的公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)，本研究確定了以下主要數(shù)據(jù)收集渠道：公交公司數(shù)據(jù)庫(kù)：公交公司擁有豐富的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)資源，其數(shù)據(jù)庫(kù)中記錄了公交車輛的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)、報(bào)警信息、車輛技術(shù)參數(shù)等。通過(guò)與公交公司建立合作關(guān)系，獲取其數(shù)據(jù)庫(kù)中的報(bào)警數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括車輛故障報(bào)警，如發(fā)動(dòng)機(jī)故障、制動(dòng)系統(tǒng)故障等報(bào)警記錄，詳細(xì)記錄了故障發(fā)生的時(shí)間、車輛編號(hào)、故障代碼等信息；安全事件報(bào)警，如乘客糾紛、盜竊等事件的報(bào)警信息，包含事件發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)、車輛編號(hào)以及簡(jiǎn)要描述；以及駕駛員主動(dòng)上報(bào)的異常情況，如道路突發(fā)狀況、車輛異常響動(dòng)等報(bào)警內(nèi)容。公交公司數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)具有權(quán)威性和實(shí)時(shí)性，能夠?yàn)檠芯刻峁┳钪苯拥墓贿\(yùn)營(yíng)報(bào)警信息。交通管理部門：交通管理部門負(fù)責(zé)城市交通的監(jiān)管，掌握著與公交運(yùn)營(yíng)相關(guān)的大量數(shù)據(jù)。從交通管理部門獲取的數(shù)據(jù)主要包括道路交通事故數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)記錄了公交車輛涉及的交通事故的詳細(xì)情況，如事故發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)、事故類型、事故責(zé)任認(rèn)定等；交通擁堵信息，可反映公交車輛行駛路段的交通擁堵狀況，包括擁堵發(fā)生的時(shí)間、路段、擁堵程度等；以及道路施工信息，能讓我們了解到公交車輛運(yùn)行路線上的道路施工情況，如施工開始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間、施工路段等。這些數(shù)據(jù)對(duì)于分析公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)與外部交通環(huán)境的關(guān)系具有重要價(jià)值。乘客報(bào)警平臺(tái)：乘客在遇到緊急情況時(shí)，會(huì)通過(guò)各種報(bào)警平臺(tái)向相關(guān)部門求助。收集乘客報(bào)警平臺(tái)的數(shù)據(jù)，如110報(bào)警平臺(tái)、公交公司的客服熱線等，可獲取乘客在公交車上遇到的各類緊急情況的報(bào)警信息。這些信息包括乘客遭遇盜竊、搶劫、身體突發(fā)不適等情況的報(bào)警記錄，包含報(bào)警時(shí)間、乘客所在位置、報(bào)警內(nèi)容等。乘客報(bào)警數(shù)據(jù)能夠從乘客的角度反映公交運(yùn)營(yíng)中的安全問(wèn)題，為研究提供了獨(dú)特的視角。車載智能設(shè)備：現(xiàn)代公交車輛普遍配備車載智能設(shè)備，如車載監(jiān)控?cái)z像頭、GPS定位裝置、車輛故障診斷系統(tǒng)等。這些設(shè)備可實(shí)時(shí)采集車輛的運(yùn)行數(shù)據(jù)和圖像信息。通過(guò)車載監(jiān)控?cái)z像頭，可獲取車輛內(nèi)部和外部的視頻圖像，用于分析車廂內(nèi)的安全事件和車輛行駛過(guò)程中的周邊環(huán)境；GPS定位裝置能夠記錄車輛的行駛軌跡、速度、位置等信息，為研究公交車輛的位置提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持；車輛故障診斷系統(tǒng)則可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車輛的技術(shù)狀態(tài)，當(dāng)車輛出現(xiàn)故障時(shí)，及時(shí)發(fā)送報(bào)警信息。車載智能設(shè)備采集的數(shù)據(jù)具有實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，能夠?yàn)楣卉囕v位置風(fēng)險(xiǎn)研究提供豐富的細(xì)節(jié)信息。3.1.2制定數(shù)據(jù)收集計(jì)劃為確保公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)收集工作的順利進(jìn)行，制定了詳細(xì)的數(shù)據(jù)收集計(jì)劃，具體內(nèi)容如下：數(shù)據(jù)收集頻率：根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和研究需求，確定不同類型數(shù)據(jù)的收集頻率。對(duì)于公交公司數(shù)據(jù)庫(kù)中的報(bào)警數(shù)據(jù)，由于其更新頻率較高，且對(duì)實(shí)時(shí)性要求較強(qiáng)，采用實(shí)時(shí)采集的方式，確保能夠及時(shí)獲取最新的報(bào)警信息。通過(guò)與公交公司的技術(shù)人員合作，建立數(shù)據(jù)接口，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸。對(duì)于交通管理部門提供的數(shù)據(jù)，如道路交通事故數(shù)據(jù)、交通擁堵信息等，其更新頻率相對(duì)較低，采用定期收集的方式，每周收集一次，以保證數(shù)據(jù)的完整性和時(shí)效性。對(duì)于乘客報(bào)警平臺(tái)的數(shù)據(jù)，由于其隨機(jī)性較大，采用實(shí)時(shí)監(jiān)控與定期整理相結(jié)合的方式，實(shí)時(shí)監(jiān)控報(bào)警平臺(tái)，及時(shí)記錄報(bào)警信息，并在每天結(jié)束時(shí)對(duì)當(dāng)天的報(bào)警數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和匯總。收集人員職責(zé)：明確了數(shù)據(jù)收集人員的職責(zé)分工，確保數(shù)據(jù)收集工作的高效有序進(jìn)行。安排專門的數(shù)據(jù)采集人員負(fù)責(zé)與公交公司、交通管理部門等數(shù)據(jù)提供方進(jìn)行溝通協(xié)調(diào)，獲取數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限，并按照規(guī)定的頻率和方式收集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集人員需要熟悉數(shù)據(jù)收集流程和要求，具備良好的溝通能力和責(zé)任心。同時(shí)，設(shè)立數(shù)據(jù)審核人員，負(fù)責(zé)對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步審核，檢查數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性。數(shù)據(jù)審核人員需要具備一定的數(shù)據(jù)處理和分析能力，能夠識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值和錯(cuò)誤信息，并及時(shí)與數(shù)據(jù)采集人員溝通解決。數(shù)據(jù)傳輸方式：根據(jù)數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)安全性的要求，選擇合適的數(shù)據(jù)傳輸方式。對(duì)于公交公司數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)，采用安全可靠的網(wǎng)絡(luò)傳輸方式，如通過(guò)專線連接或加密的網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和安全性。在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中，設(shè)置數(shù)據(jù)校驗(yàn)機(jī)制，對(duì)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行完整性校驗(yàn)，防止數(shù)據(jù)丟失或損壞。對(duì)于交通管理部門和乘客報(bào)警平臺(tái)的數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)量相對(duì)較小，可采用電子郵件、移動(dòng)存儲(chǔ)設(shè)備等方式進(jìn)行傳輸。在使用移動(dòng)存儲(chǔ)設(shè)備傳輸數(shù)據(jù)時(shí)，需要對(duì)設(shè)備進(jìn)行病毒查殺，確保數(shù)據(jù)的安全性。同時(shí)，建立數(shù)據(jù)傳輸日志，記錄數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間、來(lái)源、接收方等信息，以便于追溯和管理。3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理流程與方法3.2.1數(shù)據(jù)清洗在公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)的收集過(guò)程中，由于數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛且復(fù)雜，不可避免地會(huì)混入噪聲數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)以及存在數(shù)據(jù)缺失的情況。這些問(wèn)題數(shù)據(jù)會(huì)嚴(yán)重影響后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此，數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)中至關(guān)重要的一步。噪聲數(shù)據(jù)通常是指那些錯(cuò)誤或異常的數(shù)據(jù)，它們可能是由于傳感器故障、數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤、人為誤操作等原因產(chǎn)生的。在公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)中，噪聲數(shù)據(jù)可能表現(xiàn)為不合理的報(bào)警時(shí)間，如報(bào)警時(shí)間顯示為凌晨非運(yùn)營(yíng)時(shí)段且無(wú)特殊情況說(shuō)明；或者是異常的報(bào)警位置，如報(bào)警位置顯示在水域或非公交行駛道路上；還可能是錯(cuò)誤的報(bào)警類型編碼，與實(shí)際情況不符。對(duì)于這些噪聲數(shù)據(jù)，首先采用統(tǒng)計(jì)分析的方法進(jìn)行識(shí)別。計(jì)算報(bào)警時(shí)間、報(bào)警位置等關(guān)鍵數(shù)據(jù)字段的均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量，設(shè)定合理的閾值范圍，將超出閾值范圍的數(shù)據(jù)視為噪聲數(shù)據(jù)。對(duì)于報(bào)警時(shí)間，若其與正常運(yùn)營(yíng)時(shí)間范圍相差過(guò)大，且無(wú)相關(guān)特殊情況記錄，則判定為噪聲數(shù)據(jù)。然后，通過(guò)與其他相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，如與公交車輛的GPS行駛軌跡數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)調(diào)度日志數(shù)據(jù)等進(jìn)行比對(duì)，進(jìn)一步確認(rèn)噪聲數(shù)據(jù)。對(duì)于顯示在非公交行駛道路上的報(bào)警位置，通過(guò)與GPS軌跡數(shù)據(jù)對(duì)比，若該位置不在車輛正常行駛路線上，且無(wú)道路臨時(shí)變更等相關(guān)記錄，則可確定為噪聲數(shù)據(jù)。對(duì)于確認(rèn)的噪聲數(shù)據(jù)，根據(jù)具體情況進(jìn)行處理。如果是由于傳感器故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，在無(wú)法獲取準(zhǔn)確數(shù)據(jù)的情況下，將該數(shù)據(jù)刪除；若是數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤或人為誤操作導(dǎo)致的，可通過(guò)與數(shù)據(jù)來(lái)源方溝通，獲取正確的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。重復(fù)數(shù)據(jù)是指在數(shù)據(jù)集中存在內(nèi)容完全相同或部分關(guān)鍵信息重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄。在公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)中，重復(fù)數(shù)據(jù)可能是由于系統(tǒng)故障、多次觸發(fā)報(bào)警等原因產(chǎn)生的。重復(fù)數(shù)據(jù)不僅會(huì)占用存儲(chǔ)空間，還會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。為了識(shí)別重復(fù)數(shù)據(jù)，采用基于哈希算法的方法，對(duì)每條報(bào)警數(shù)據(jù)記錄的關(guān)鍵字段，如報(bào)警時(shí)間、報(bào)警地點(diǎn)、報(bào)警類型、車輛編號(hào)等，計(jì)算其哈希值。將哈希值相同的數(shù)據(jù)記錄初步認(rèn)定為重復(fù)數(shù)據(jù)，然后進(jìn)一步對(duì)這些初步認(rèn)定的重復(fù)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)比對(duì)，確保數(shù)據(jù)完全相同。對(duì)于重復(fù)數(shù)據(jù)，保留其中一條記錄，刪除其他重復(fù)記錄。在刪除重復(fù)數(shù)據(jù)時(shí)，為了確保數(shù)據(jù)的可追溯性，將刪除的重復(fù)數(shù)據(jù)備份到專門的存儲(chǔ)區(qū)域，以備后續(xù)查詢和分析。缺失數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)集中某些字段的值為空或未記錄的情況。在公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)中，缺失數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)在報(bào)警時(shí)間、報(bào)警地點(diǎn)、報(bào)警類型、車輛信息等關(guān)鍵字段上。缺失數(shù)據(jù)的存在會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析的不完整性，影響風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性。對(duì)于缺失數(shù)據(jù)的處理，首先根據(jù)數(shù)據(jù)缺失的比例和字段的重要性制定相應(yīng)的處理策略。如果某個(gè)字段的缺失比例較低，且該字段對(duì)后續(xù)分析至關(guān)重要，如報(bào)警時(shí)間、報(bào)警地點(diǎn)等，采用數(shù)據(jù)填充的方法進(jìn)行處理。對(duì)于報(bào)警時(shí)間缺失的數(shù)據(jù)，若該報(bào)警記錄有相關(guān)的事件描述或其他時(shí)間關(guān)聯(lián)信息，可通過(guò)分析這些信息來(lái)推斷報(bào)警時(shí)間，如根據(jù)事件描述中提到的與其他公交車輛的交匯時(shí)間、站點(diǎn)停靠時(shí)間等信息，結(jié)合公交運(yùn)營(yíng)的時(shí)間規(guī)律，估算出報(bào)警時(shí)間。對(duì)于報(bào)警地點(diǎn)缺失的數(shù)據(jù)，可利用公交車輛的GPS軌跡數(shù)據(jù)，結(jié)合報(bào)警時(shí)間，確定車輛在該時(shí)間點(diǎn)的大致位置，從而填充報(bào)警地點(diǎn)。如果某個(gè)字段的缺失比例較高，且該字段對(duì)分析的影響相對(duì)較小，可考慮直接刪除包含該缺失字段的記錄。在刪除記錄之前，同樣需要對(duì)刪除的數(shù)據(jù)進(jìn)行備份，以便后續(xù)分析。3.2.2數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)來(lái)源于多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源，包括公交公司數(shù)據(jù)庫(kù)、交通管理部門、乘客報(bào)警平臺(tái)和車載智能設(shè)備等。這些數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式、編碼方式、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等往往存在差異，為了能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的分析和處理，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)集成。在數(shù)據(jù)集成過(guò)程中，首先對(duì)不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式統(tǒng)一。對(duì)于公交公司數(shù)據(jù)庫(kù)中的報(bào)警數(shù)據(jù)，其時(shí)間格式可能采用“年-月-日時(shí)：分:秒”的形式，而交通管理部門提供的事故數(shù)據(jù)時(shí)間格式可能為“年/月/日時(shí)：分”。通過(guò)編寫數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換程序，將所有時(shí)間格式統(tǒng)一為“年-月-日時(shí)：分:秒”，以便后續(xù)的時(shí)間序列分析和關(guān)聯(lián)分析。對(duì)于報(bào)警地點(diǎn)的表示方式，不同數(shù)據(jù)源也可能存在差異，有的采用詳細(xì)的地址描述，有的則使用經(jīng)緯度坐標(biāo)。通過(guò)地址解析和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換工具，將所有報(bào)警地點(diǎn)統(tǒng)一為經(jīng)緯度坐標(biāo)表示，便于在地圖上進(jìn)行可視化展示和空間分析。數(shù)據(jù)編碼的統(tǒng)一也是數(shù)據(jù)集成的重要環(huán)節(jié)。不同數(shù)據(jù)源對(duì)報(bào)警類型的編碼可能不同，公交公司可能用數(shù)字編碼表示報(bào)警類型，如“1”表示車輛故障，“2”表示安全事件；而乘客報(bào)警平臺(tái)可能用文字描述報(bào)警類型。建立報(bào)警類型編碼映射表，將不同的編碼和描述統(tǒng)一映射到標(biāo)準(zhǔn)的報(bào)警類型編碼體系中，確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的整合同樣不容忽視。公交公司數(shù)據(jù)庫(kù)中的報(bào)警數(shù)據(jù)可能以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)表的形式存儲(chǔ)，包含車輛編號(hào)、報(bào)警時(shí)間、報(bào)警類型等字段；而車載智能設(shè)備采集的數(shù)據(jù)可能以JSON格式存儲(chǔ)，包含更多的車輛運(yùn)行狀態(tài)細(xì)節(jié)信息。通過(guò)數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）工具，將不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，提取出關(guān)鍵信息，存儲(chǔ)到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，形成一個(gè)結(jié)構(gòu)一致、內(nèi)容完整的公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)集。為了消除不同數(shù)據(jù)特征之間的量綱和尺度差異，使數(shù)據(jù)更適合后續(xù)的分析和建模，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化轉(zhuǎn)換。對(duì)于報(bào)警數(shù)據(jù)中的數(shù)值型特征，如公交車輛的行駛速度、載客量等，采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行處理。Z-score標(biāo)準(zhǔn)化是基于數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行的標(biāo)準(zhǔn)化處理，其公式為：Z=\frac{X-\mu}{\sigma}，其中X為原始數(shù)據(jù)值，\mu為數(shù)據(jù)的均值，\sigma為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。通過(guò)Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布數(shù)據(jù)，這樣可以消除不同特征之間的量綱差異，使數(shù)據(jù)在同一尺度上進(jìn)行比較和分析。對(duì)于公交車輛的行駛速度數(shù)據(jù)，假設(shè)其均值為30公里/小時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)差為5公里/小時(shí)，某條記錄中的行駛速度為35公里/小時(shí)，則經(jīng)過(guò)Z-score標(biāo)準(zhǔn)化后的速度值為：Z=\frac{35-30}{5}=1。對(duì)于一些需要將數(shù)據(jù)映射到特定區(qū)間的情況，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入數(shù)據(jù)通常需要在[0,1]區(qū)間內(nèi)，采用Min-Max歸一化方法。Min-Max歸一化是將數(shù)據(jù)映射到指定的最小值和最大值之間，其公式為：Y=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}\times(Y_{max}-Y_{min})+Y_{min}，其中X為原始數(shù)據(jù)值，X_{min}和X_{max}為數(shù)據(jù)的最小值和最大值，Y_{min}和Y_{max}為目標(biāo)區(qū)間的最小值和最大值。對(duì)于公交車輛的載客量數(shù)據(jù)，假設(shè)其最小值為0，最大值為100，目標(biāo)區(qū)間為[0,1]，某條記錄中的載客量為60，則經(jīng)過(guò)Min-Max歸一化后的載客量值為：Y=\frac{60-0}{100-0}\times(1-0)+0=0.6。通過(guò)數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換，將不同來(lái)源、不同格式的公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)整合為一個(gè)統(tǒng)一、規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。四、基于報(bào)警數(shù)據(jù)的公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別4.1風(fēng)險(xiǎn)因素分析4.1.1基于報(bào)警數(shù)據(jù)的事故類型與原因分析對(duì)公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)中的事故報(bào)警進(jìn)行深入分析，總結(jié)出常見(jiàn)的公交事故類型主要包括碰撞、側(cè)翻、車輛故障引發(fā)的事故以及乘客相關(guān)事故等，這些事故類型對(duì)公交運(yùn)營(yíng)安全和乘客生命財(cái)產(chǎn)構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。碰撞事故是公交運(yùn)營(yíng)中較為常見(jiàn)的事故類型之一，其發(fā)生的原因復(fù)雜多樣。在與其他機(jī)動(dòng)車的碰撞事故中，駕駛員的違規(guī)操作是一個(gè)重要因素。駕駛員超速行駛，在遇到突發(fā)情況時(shí)，由于車速過(guò)快，制動(dòng)距離增加，無(wú)法及時(shí)剎車，從而導(dǎo)致與前車或其他車輛發(fā)生碰撞。在一些路段，駕駛員為了趕時(shí)間，忽視交通規(guī)則，超速行駛，當(dāng)遇到前方車輛突然減速或變道時(shí)，就容易發(fā)生追尾或刮擦事故。跟車過(guò)近也是導(dǎo)致碰撞事故的常見(jiàn)原因，駕駛員未能保持安全的跟車距離，一旦前車緊急制動(dòng)，后車就來(lái)不及反應(yīng)，進(jìn)而發(fā)生碰撞。在交通繁忙的路段，駕駛員為了爭(zhēng)搶道路資源，頻繁變道，且不注意觀察周圍車輛的行駛狀況，容易與其他車輛發(fā)生刮擦或碰撞。公交車與非機(jī)動(dòng)車和行人的碰撞事故同樣不容忽視。在一些路口和人行橫道，駕駛員未能注意觀察交通信號(hào)燈和行人動(dòng)態(tài)，在信號(hào)燈即將變紅時(shí)搶行通過(guò)，或者在行人正在通過(guò)人行橫道時(shí)未停車讓行，就可能與非機(jī)動(dòng)車或行人發(fā)生碰撞。在一些沒(méi)有設(shè)置交通信號(hào)燈的路口，駕駛員更應(yīng)該謹(jǐn)慎駕駛，減速慢行，確保安全通過(guò)。非機(jī)動(dòng)車和行人的違規(guī)行為也增加了碰撞事故的風(fēng)險(xiǎn)。非機(jī)動(dòng)車在機(jī)動(dòng)車道上行駛、闖紅燈、逆行等行為時(shí)有發(fā)生，行人不走人行橫道、隨意橫穿馬路等，這些都容易導(dǎo)致與公交車發(fā)生碰撞。在一些學(xué)校、商場(chǎng)等人流量較大的區(qū)域，非機(jī)動(dòng)車和行人的流量密集，駕駛員需要更加集中注意力，避免發(fā)生碰撞事故。側(cè)翻事故雖然發(fā)生的頻率相對(duì)較低，但一旦發(fā)生，往往會(huì)造成嚴(yán)重的后果。車輛行駛速度過(guò)快是導(dǎo)致側(cè)翻事故的重要原因之一，尤其是在急轉(zhuǎn)彎、避讓障礙物或路面狀況不佳的情況下。在一些彎道較多的道路上，駕駛員如果不減速慢行，車輛在離心力的作用下，就容易發(fā)生側(cè)翻。駕駛員操作不當(dāng)，如急打方向盤、急剎車等，也可能引發(fā)側(cè)翻事故。當(dāng)車輛遇到突發(fā)情況時(shí)，駕駛員如果不能冷靜應(yīng)對(duì)，采取正確的操作措施，就可能導(dǎo)致車輛失控側(cè)翻。路面狀況對(duì)側(cè)翻事故的發(fā)生也有重要影響，路面濕滑、坑洼不平、坡度較大等都可能降低車輛的穩(wěn)定性，增加側(cè)翻的風(fēng)險(xiǎn)。在雨天、雪天等惡劣天氣條件下，路面濕滑，車輛的制動(dòng)性能和操控性能都會(huì)受到影響，駕駛員需要特別小心駕駛。車輛故障引發(fā)的事故也是公交運(yùn)營(yíng)中的安全隱患之一。車輛的制動(dòng)系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、輪胎等關(guān)鍵部件的故障都可能導(dǎo)致事故的發(fā)生。制動(dòng)系統(tǒng)故障會(huì)導(dǎo)致車輛制動(dòng)失靈，無(wú)法及時(shí)停車，從而引發(fā)碰撞事故。轉(zhuǎn)向系統(tǒng)故障會(huì)使車輛失去轉(zhuǎn)向控制，容易偏離行駛路線，與其他物體發(fā)生碰撞。輪胎磨損嚴(yán)重、氣壓不足或爆胎等問(wèn)題，會(huì)影響車輛的行駛穩(wěn)定性，增加事故的風(fēng)險(xiǎn)。車輛的電器系統(tǒng)故障，如電路短路、起火等，不僅會(huì)影響車輛的正常運(yùn)行，還可能引發(fā)火災(zāi)事故，對(duì)乘客的生命安全構(gòu)成威脅。車輛的日常維護(hù)保養(yǎng)不到位是導(dǎo)致故障發(fā)生的主要原因之一，公交公司應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)車輛的定期檢查和維護(hù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和排除故障隱患。乘客相關(guān)事故主要包括乘客在車廂內(nèi)受傷和乘客與駕駛員發(fā)生沖突引發(fā)的事故。乘客在車廂內(nèi)受傷的原因多種多樣，公交車在行駛過(guò)程中急剎車、急轉(zhuǎn)彎或加速，乘客由于慣性作用，容易摔倒、碰撞受傷。在車輛起步或停車時(shí)，駕駛員沒(méi)有提前提醒乘客，乘客沒(méi)有做好準(zhǔn)備，也容易發(fā)生摔倒事故。車廂內(nèi)的設(shè)施不完善，如扶手松動(dòng)、座椅不牢固等，也可能導(dǎo)致乘客受傷。乘客與駕駛員發(fā)生沖突，如搶奪方向盤、毆打駕駛員等，會(huì)嚴(yán)重影響駕駛員的正常駕駛，導(dǎo)致車輛失控，引發(fā)嚴(yán)重的事故。重慶萬(wàn)州公交車墜江事件就是一起典型的因乘客與駕駛員發(fā)生沖突而導(dǎo)致的悲劇，給人們敲響了警鐘。為了避免乘客相關(guān)事故的發(fā)生，公交公司應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)乘客的安全教育，提高乘客的安全意識(shí)，同時(shí)，在車廂內(nèi)設(shè)置明顯的安全提示標(biāo)識(shí)，提醒乘客注意乘車安全。4.1.2影響公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素提取公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)受到多種因素的綜合影響，從報(bào)警數(shù)據(jù)中深入挖掘并提取這些關(guān)鍵因素，對(duì)于準(zhǔn)確評(píng)估和有效防控風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。駕駛員行為在公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)中起著關(guān)鍵作用。疲勞駕駛是一個(gè)不容忽視的問(wèn)題，長(zhǎng)時(shí)間的連續(xù)駕駛會(huì)導(dǎo)致駕駛員身體疲勞、注意力不集中、反應(yīng)遲鈍，從而增加事故發(fā)生的概率。根據(jù)相關(guān)研究，連續(xù)駕駛超過(guò)4小時(shí)的駕駛員，發(fā)生事故的風(fēng)險(xiǎn)是正常駕駛的2倍以上。在一些長(zhǎng)途公交線路上，駕駛員由于工作時(shí)間長(zhǎng)、任務(wù)重，容易出現(xiàn)疲勞駕駛的情況。駕駛員的違規(guī)駕駛行為，如超速行駛、闖紅燈、違規(guī)變道等，嚴(yán)重違反交通規(guī)則，擾亂交通秩序，極大地增加了公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)。在一些交通繁忙的路段，駕駛員為了趕時(shí)間，可能會(huì)超速行駛或違規(guī)變道，這不僅會(huì)對(duì)自身車輛的安全造成威脅，還會(huì)影響其他車輛和行人的正常通行。駕駛員的應(yīng)急處理能力也是影響風(fēng)險(xiǎn)的重要因素，當(dāng)遇到突發(fā)情況時(shí)，駕駛員能否冷靜、迅速、有效地采取應(yīng)對(duì)措施，直接關(guān)系到事故的后果。在車輛突然發(fā)生故障或遇到緊急情況時(shí)，駕駛員如果能夠及時(shí)采取正確的措施，如緊急制動(dòng)、疏散乘客等，就可以降低事故的損失。道路狀況是影響公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的重要外部因素。道路的設(shè)計(jì)和建設(shè)對(duì)公交車輛的行駛安全有著直接影響，道路的彎道半徑過(guò)小、坡度較大、視線不良等，都會(huì)增加車輛行駛的難度和風(fēng)險(xiǎn)。在一些山區(qū)道路或老舊城區(qū)道路，由于道路設(shè)計(jì)不合理，公交車輛在行駛過(guò)程中需要頻繁轉(zhuǎn)彎、爬坡，容易發(fā)生事故。道路的平整度和損壞程度也會(huì)影響車輛的行駛穩(wěn)定性，路面坑洼不平、有裂縫或凸起等，會(huì)導(dǎo)致車輛顛簸，影響駕駛員的操作，同時(shí)也會(huì)對(duì)車輛的零部件造成損壞，增加故障發(fā)生的概率。在一些城市的道路上，由于長(zhǎng)期的交通磨損和維護(hù)不及時(shí)，路面出現(xiàn)了大量的坑洼，公交車輛在行駛過(guò)程中容易受到顛簸，影響乘客的舒適度，同時(shí)也增加了安全隱患。交通標(biāo)志和標(biāo)線的設(shè)置是否合理、清晰，對(duì)駕駛員的判斷和操作也至關(guān)重要。如果交通標(biāo)志和標(biāo)線不清晰、不準(zhǔn)確或被遮擋，駕駛員就可能無(wú)法及時(shí)獲取正確的交通信息，從而導(dǎo)致違規(guī)行駛或發(fā)生事故。在一些道路施工路段，交通標(biāo)志和標(biāo)線可能會(huì)被臨時(shí)更改或遮擋，駕駛員需要特別注意觀察，確保安全行駛。天氣條件對(duì)公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的影響也不容忽視。惡劣天氣，如暴雨、暴雪、大霧、冰凍等，會(huì)對(duì)駕駛員的視線、車輛的操控性能和路面狀況產(chǎn)生嚴(yán)重影響。在暴雨天氣下，路面容易積水，車輛行駛時(shí)容易發(fā)生打滑、失控的情況，同時(shí)，暴雨還會(huì)導(dǎo)致駕駛員視線受阻，無(wú)法清晰地觀察道路情況。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在暴雨天氣下，公交車輛發(fā)生事故的概率比正常天氣高出30%以上。在暴雪天氣下，道路積雪結(jié)冰，車輛的制動(dòng)性能會(huì)大幅下降，容易發(fā)生側(cè)滑、追尾等事故。大霧天氣會(huì)使能見(jiàn)度降低，駕駛員難以看清前方道路和其他車輛，增加了碰撞事故的風(fēng)險(xiǎn)。在冰凍天氣下，路面結(jié)冰，車輛的輪胎與地面的摩擦力減小，行駛穩(wěn)定性變差，容易發(fā)生事故。公交公司應(yīng)該根據(jù)不同的天氣條件，制定相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案，加強(qiáng)對(duì)駕駛員的安全提示和培訓(xùn)，確保車輛在惡劣天氣下的安全行駛。交通流量是影響公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的又一重要因素。在交通高峰期，道路上車輛密集，交通擁堵嚴(yán)重，公交車輛行駛緩慢，頻繁啟停，駕駛員需要頻繁換擋、剎車和加速，容易產(chǎn)生疲勞和煩躁情緒，從而增加操作失誤的概率。交通擁堵還會(huì)導(dǎo)致車輛之間的間距減小，一旦發(fā)生突發(fā)情況，駕駛員很難有足夠的時(shí)間和空間進(jìn)行應(yīng)對(duì)，容易引發(fā)事故。在一些城市的主干道上，早晚高峰期間交通擁堵嚴(yán)重，公交車輛在行駛過(guò)程中經(jīng)常被堵在車流中，不僅影響了乘客的出行效率，還增加了安全風(fēng)險(xiǎn)。交通流量的不均衡分布也會(huì)對(duì)公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響，在一些商業(yè)中心、學(xué)校、醫(yī)院等人員密集區(qū)域，交通流量在特定時(shí)間段內(nèi)會(huì)急劇增加，公交車輛在這些區(qū)域行駛時(shí)，需要更加小心謹(jǐn)慎，避免發(fā)生事故。車輛狀況是公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在因素之一。車輛的技術(shù)性能直接關(guān)系到其行駛安全，車輛的制動(dòng)系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、動(dòng)力系統(tǒng)等關(guān)鍵部件的性能是否良好，對(duì)車輛的操控性和穩(wěn)定性起著決定性作用。制動(dòng)系統(tǒng)的制動(dòng)效能不足，會(huì)導(dǎo)致車輛制動(dòng)距離延長(zhǎng)，在緊急情況下無(wú)法及時(shí)停車，從而引發(fā)事故。轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的靈活性和準(zhǔn)確性差，會(huì)使車輛轉(zhuǎn)向不靈敏，容易偏離行駛路線，增加事故的風(fēng)險(xiǎn)。車輛的動(dòng)力系統(tǒng)故障，如發(fā)動(dòng)機(jī)熄火、動(dòng)力不足等，會(huì)影響車輛的正常行駛，在一些路況復(fù)雜的路段，還可能導(dǎo)致車輛失控。車輛的使用年限也是影響風(fēng)險(xiǎn)的因素之一，隨著車輛使用年限的增加，車輛的零部件逐漸磨損老化，性能下降，故障發(fā)生的概率也會(huì)相應(yīng)增加。公交公司應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)車輛的定期檢測(cè)和維護(hù)，及時(shí)更換老化、損壞的零部件，確保車輛處于良好的技術(shù)狀態(tài)。通過(guò)對(duì)公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)的分析，提取出駕駛員行為、道路狀況、天氣條件、交通流量和車輛狀況等影響公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素，為后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和防控提供了重要依據(jù)。在實(shí)際運(yùn)營(yíng)中，公交公司應(yīng)該針對(duì)這些關(guān)鍵因素，采取有效的措施，加強(qiáng)對(duì)駕駛員的管理和培訓(xùn)，改善道路條件，提高車輛的安全性，以降低公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)，保障乘客的生命財(cái)產(chǎn)安全。4.2風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型構(gòu)建4.2.1選擇合適的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型在公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中，模型的選擇至關(guān)重要，它直接影響到風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性和有效性。根據(jù)公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)特點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)因素，決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型在該領(lǐng)域展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和適用性。決策樹模型以其直觀易懂、可解釋性強(qiáng)的特點(diǎn)，在公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。該模型基于一系列的條件判斷，將數(shù)據(jù)逐步劃分成不同的類別或決策結(jié)果，形成一個(gè)樹形結(jié)構(gòu)。在公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中，決策樹模型可以根據(jù)報(bào)警數(shù)據(jù)中的各種特征，如報(bào)警時(shí)間、報(bào)警地點(diǎn)、車輛行駛速度、駕駛員行為等，構(gòu)建決策樹。若報(bào)警時(shí)間處于凌晨時(shí)段，且車輛行駛速度異常，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)中該時(shí)段和速度條件下事故發(fā)生的概率，決策樹模型可以判斷車輛是否處于高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。決策樹模型的構(gòu)建過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單，易于理解和解釋，決策者可以根據(jù)決策樹的結(jié)構(gòu)，清晰地了解風(fēng)險(xiǎn)判斷的依據(jù)和邏輯。這使得公交運(yùn)營(yíng)管理人員能夠根據(jù)模型的輸出結(jié)果，迅速采取相應(yīng)的措施，如對(duì)駕駛員進(jìn)行提醒、調(diào)整車輛行駛路線等。決策樹模型也存在一些局限性，它對(duì)數(shù)據(jù)的噪聲較為敏感，容易產(chǎn)生過(guò)擬合現(xiàn)象，即模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)或?qū)嶋H應(yīng)用中表現(xiàn)不佳。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，尤其是多層感知器（MLP）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），在處理復(fù)雜的非線性關(guān)系和大規(guī)模數(shù)據(jù)方面具有強(qiáng)大的能力，為公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別提供了新的思路和方法。多層感知器是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱藏層和輸出層組成，各層之間通過(guò)權(quán)重連接。在公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中，多層感知器可以將公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)中的各種特征作為輸入，通過(guò)隱藏層的非線性變換，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律，最終輸出車輛的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。將報(bào)警時(shí)間、報(bào)警地點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)、車輛的行駛速度、加速度、載客量以及駕駛員的疲勞程度等特征作為輸入，多層感知器可以自動(dòng)學(xué)習(xí)這些特征與公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。通過(guò)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，多層感知器能夠捕捉到數(shù)據(jù)中的細(xì)微變化和復(fù)雜的非線性關(guān)系，從而提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則特別適用于處理具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如公交車輛的行駛軌跡數(shù)據(jù)和地圖數(shù)據(jù)。它通過(guò)卷積層、池化層和全連接層等組件，能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的局部特征和全局特征。在公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將公交車輛的行駛軌跡數(shù)據(jù)看作是一種具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，通過(guò)卷積操作提取軌跡中的關(guān)鍵特征，如軌跡的曲率、轉(zhuǎn)向角度等，結(jié)合地圖數(shù)據(jù)中的道路信息、交通設(shè)施信息等，判斷車輛在不同位置的風(fēng)險(xiǎn)狀況。在識(shí)別公交車輛在復(fù)雜路口的位置風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)對(duì)路口的地圖數(shù)據(jù)和車輛在該區(qū)域的行駛軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，準(zhǔn)確判斷車輛是否存在與其他車輛碰撞的風(fēng)險(xiǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過(guò)程相對(duì)復(fù)雜，需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，模型的可解釋性較差，難以直觀地理解模型的決策過(guò)程。在實(shí)際應(yīng)用中，為了充分發(fā)揮不同模型的優(yōu)勢(shì)，提高公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性，可采用集成學(xué)習(xí)的方法，將多個(gè)不同的模型進(jìn)行組合。將決策樹模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行融合，利用決策樹模型的可解釋性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力，對(duì)公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合判斷。通過(guò)對(duì)多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均或投票等方式，得到最終的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果，從而提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。4.2.2模型訓(xùn)練與驗(yàn)證利用預(yù)處理后的公交運(yùn)營(yíng)報(bào)警數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，是實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的關(guān)鍵步驟。在訓(xùn)練過(guò)程中，首先將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。通常，將70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，用于模型的參數(shù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化；20%的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集，用于調(diào)整模型的超參數(shù)，如決策樹的深度、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)等，以防止模型過(guò)擬合；剩下10%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，用于評(píng)估模型的最終性能。以決策樹模型為例，在訓(xùn)練過(guò)程中，基于訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，采用信息增益、信息增益比或基尼指數(shù)等指標(biāo)，選擇最優(yōu)的特征和分裂點(diǎn)，逐步構(gòu)建決策樹。在每次分裂時(shí)，計(jì)算每個(gè)特征的信息增益，選擇信息增益最大的特征作為分裂特征，將數(shù)據(jù)集劃分為不同的子集。不斷重復(fù)這個(gè)過(guò)程，直到滿足停止條件，如節(jié)點(diǎn)中的樣本數(shù)小于某個(gè)閾值、所有樣本屬于同一類別或決策樹的深度達(dá)到預(yù)設(shè)值等。在構(gòu)建決策樹的過(guò)程中，驗(yàn)證集起著重要的作用。通過(guò)在驗(yàn)證集上評(píng)估模型的性能，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等，調(diào)整決策樹的參數(shù)，如限制樹的深度、進(jìn)行剪枝操作等，以避免模型過(guò)擬合。若發(fā)現(xiàn)決策樹在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在驗(yàn)證集上性能下降，說(shuō)明模型可能過(guò)擬合，此時(shí)可對(duì)決策樹進(jìn)行剪枝，去除一些不必要的分支，提高模型的泛化能力。對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，訓(xùn)練過(guò)程通常采用反向傳播算法。以多層感知器為例，將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)輸入到模型中，通過(guò)前向傳播計(jì)算模型的輸出，然后根據(jù)輸出與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異，利用損失函數(shù)（如交叉熵?fù)p失函數(shù)）計(jì)算損失值。通過(guò)反向傳播算法，將損失值從輸出層反向傳播到輸入層，計(jì)算每個(gè)神經(jīng)元的梯度，根據(jù)梯度下降法更新模型的權(quán)重參數(shù)，使損失值逐漸減小。在訓(xùn)練過(guò)程中，還需要設(shè)置學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)等超參數(shù)，這些超參數(shù)的選擇會(huì)影響模型的訓(xùn)練效果和收斂速度。學(xué)習(xí)率過(guò)大，模型可能無(wú)法收斂，甚至?xí)l(fā)散；學(xué)習(xí)率過(guò)小，模型的訓(xùn)練速度會(huì)非常緩慢。通過(guò)在驗(yàn)證集上進(jìn)行多次試驗(yàn)，調(diào)整超參數(shù)，找到最優(yōu)的參數(shù)組合，使模型在驗(yàn)證集上具有較好的性能。模型訓(xùn)練完成后，需要通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法評(píng)估模型性能。交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評(píng)估方法，它將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，每次使用其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余子集作為訓(xùn)練集，進(jìn)行多次訓(xùn)練和測(cè)試，然后將多次測(cè)試的結(jié)果進(jìn)行平均，得到模型的性能指標(biāo)。常用的交叉驗(yàn)證方法有K折交叉驗(yàn)證，即將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)大小相等的子集，進(jìn)行K次訓(xùn)練和測(cè)試。在公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中，采用5折交叉驗(yàn)證，將數(shù)據(jù)集劃分為5個(gè)子集，依次將每個(gè)子集作為測(cè)試集，其余4個(gè)子集作為訓(xùn)練集，進(jìn)行5次訓(xùn)練和測(cè)試，最后將5次測(cè)試的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)進(jìn)行平均，得到模型的綜合性能評(píng)估結(jié)果。除了交叉驗(yàn)證，還可以使用其他性能指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的性能，如精確率、召回率、F1值、均方誤差（MSE）等。精確率表示模型預(yù)測(cè)為正樣本且實(shí)際為正樣本的樣本數(shù)占模型預(yù)測(cè)為正樣本的樣本數(shù)的比例；召回率表示實(shí)際為正樣本且被模型預(yù)測(cè)為正樣本的樣本數(shù)占實(shí)際正樣本的樣本數(shù)的比例；F1值是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合反映了模型的性能；均方誤差則用于衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差。在公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中，若模型的精確率較高，說(shuō)明模型對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的預(yù)測(cè)較為準(zhǔn)確；若召回率較高，說(shuō)明模型能夠較好地識(shí)別出所有的高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。通過(guò)對(duì)這些性能指標(biāo)的綜合評(píng)估，可以全面了解模型的性能，判斷模型是否滿足公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的需求。若模型的性能指標(biāo)不理想，可進(jìn)一步分析原因，如數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題、模型結(jié)構(gòu)不合理、超參數(shù)設(shè)置不當(dāng)?shù)?，采取相?yīng)的措施進(jìn)行改進(jìn)，如重新清洗和預(yù)處理數(shù)據(jù)、調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、優(yōu)化超參數(shù)等，以提高模型的性能。五、公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估5.1風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建5.1.1確定評(píng)估指標(biāo)基于風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果，本研究確定了一系列公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)，旨在全面、準(zhǔn)確地衡量公交車輛在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的位置風(fēng)險(xiǎn)。這些指標(biāo)涵蓋了多個(gè)關(guān)鍵方面，包括事故發(fā)生概率、事故嚴(yán)重程度以及其他與公交車輛位置密切相關(guān)的因素。事故發(fā)生概率是評(píng)估公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)之一。它反映了公交車輛在特定位置和運(yùn)營(yíng)條件下發(fā)生事故的可能性大小。為了準(zhǔn)確衡量事故發(fā)生概率，本研究從多個(gè)角度進(jìn)行分析。通過(guò)對(duì)歷史報(bào)警數(shù)據(jù)和事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的深入挖掘，統(tǒng)計(jì)不同位置、不同時(shí)間段內(nèi)公交車輛事故的發(fā)生次數(shù)，并結(jié)合公交車輛在這些區(qū)域的運(yùn)營(yíng)里程，計(jì)算事故發(fā)生率。某路段在過(guò)去一年中公交車輛共發(fā)生事故5起，該路段公交車輛的總運(yùn)營(yíng)里程為100萬(wàn)公里，則該路段的事故發(fā)生率為5÷1000000×100%=0.0005%。還考慮了駕駛員行為、道路狀況、天氣條件、交通流量等因素對(duì)事故發(fā)生概率的影響。駕駛員疲勞駕駛、違規(guī)駕駛行為會(huì)顯著增加事故發(fā)生的概率；道路彎道多、坡度大、路面狀況差等會(huì)使車輛行駛難度增加，從而提高事故風(fēng)險(xiǎn)；惡劣天氣條件，如暴雨、暴雪、大霧等，會(huì)影響駕駛員視線和車輛操控性能，增加事故發(fā)生的可能性；交通流量大、道路擁堵時(shí)，車輛之間的相互干擾增加，事故發(fā)生的概率也會(huì)相應(yīng)提高。事故嚴(yán)重程度是評(píng)估公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的另一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。它主要衡量事故發(fā)生后所造成的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失的嚴(yán)重程度。在人員傷亡方面，根據(jù)事故中受傷乘客和駕駛員的數(shù)量、受傷程度（如輕傷、重傷、死亡）等因素進(jìn)行評(píng)估。某起事故造成3名乘客輕傷、1名乘客重傷，駕駛員輕微擦傷，可根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)人員傷亡嚴(yán)重程度進(jìn)行量化評(píng)估。在財(cái)產(chǎn)損失方面，考慮公交車本身的損壞程度、維修費(fèi)用、車內(nèi)設(shè)施的損毀情況以及對(duì)其他車輛和路邊設(shè)施的賠償費(fèi)用等因素。公交車與其他車輛發(fā)生碰撞，導(dǎo)致公交車車身嚴(yán)重變形，維修費(fèi)用高達(dá)10萬(wàn)元，車內(nèi)座椅、扶手等設(shè)施損壞，維修和更換費(fèi)用為2萬(wàn)元，同時(shí)還需對(duì)對(duì)方車輛進(jìn)行賠償5萬(wàn)元，則該事故的財(cái)產(chǎn)損失為10+2+5=17萬(wàn)元。通過(guò)綜合考慮人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失情況，確定事故的嚴(yán)重程度等級(jí)，如輕微、較小、中等、嚴(yán)重、災(zāi)難性等。除了事故發(fā)生概率和事故嚴(yán)重程度外，本研究還考慮了其他與公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)的指標(biāo)。車輛行駛速度與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系密切，過(guò)高或過(guò)低的行駛速度都可能增加風(fēng)險(xiǎn)。在交通繁忙的路段，車速過(guò)快容易導(dǎo)致車輛失控，增加碰撞事故的風(fēng)險(xiǎn)；而車速過(guò)慢則可能影響交通流暢性，引發(fā)其他車輛的不滿和違規(guī)行為，也會(huì)間接增加風(fēng)險(xiǎn)。公交車輛在某路口的限速為60公里/小時(shí)，若車輛以80公里/小時(shí)的速度行駛，就屬于超速行駛，此時(shí)發(fā)生事故的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著增加。車輛與周邊障礙物的距離也是一個(gè)重要指標(biāo)，距離過(guò)近容易發(fā)生碰撞事故。在狹窄的道路上，公交車與路邊的電線桿、樹木等障礙物距離過(guò)近，稍有不慎就可能發(fā)生刮擦或碰撞。道路的曲率和坡度對(duì)公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)也有影響，曲率大的彎道和坡度大的路段會(huì)增加車輛行駛的難度和風(fēng)險(xiǎn)。在山區(qū)道路上，彎道多且曲率大，坡度也較大，公交車輛在行駛過(guò)程中需要頻繁轉(zhuǎn)彎和爬坡，對(duì)駕駛員的操作要求較高，一旦操作不當(dāng)，就容易發(fā)生事故。通過(guò)綜合考慮事故發(fā)生概率、事故嚴(yán)重程度以及其他相關(guān)指標(biāo)，構(gòu)建了全面、科學(xué)的公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，為后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。這些指標(biāo)能夠從不同角度反映公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的大小，有助于準(zhǔn)確識(shí)別和評(píng)估公交車輛在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)狀況，為制定有效的風(fēng)險(xiǎn)防控策略提供有力支持。5.1.2指標(biāo)權(quán)重確定為了準(zhǔn)確體現(xiàn)不同指標(biāo)對(duì)公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的影響程度，本研究運(yùn)用層次分析法（AHP）和熵權(quán)法來(lái)確定各評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重。層次分析法是一種將與決策有關(guān)的元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行定性和定量分析的決策方法。熵權(quán)法則是根據(jù)指標(biāo)變異性的大小來(lái)確定客觀權(quán)重，指標(biāo)的信息熵越小，表明指標(biāo)值的變異程度越大，提供的信息量越多，在綜合評(píng)價(jià)中所能起到的作用也越大，其權(quán)重也就越大。運(yùn)用層次分析法確定權(quán)重時(shí)，首先構(gòu)建公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的層次結(jié)構(gòu)模型。將公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估作為目標(biāo)層，將事故發(fā)生概率、事故嚴(yán)重程度、車輛行駛速度、車輛與周邊障礙物距離、道路曲率、道路坡度等指標(biāo)作為準(zhǔn)則層。邀請(qǐng)公交運(yùn)營(yíng)管理專家、交通安全專家、駕駛員代表等組成專家小組，采用1-9標(biāo)度法對(duì)準(zhǔn)則層各指標(biāo)相對(duì)于目標(biāo)層的重要性進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)造判斷矩陣。若認(rèn)為事故發(fā)生概率比車輛行駛速度相對(duì)重要性為3，則在判斷矩陣中相應(yīng)位置賦值為3，反之則賦值為1/3。對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，計(jì)算判斷矩陣的最大特征根λmax和一致性指標(biāo)CI，公式分別為：\lambda_{max}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\frac{(AW)_i}{W_i}CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}其中，A為判斷矩陣，W為權(quán)重向量，n為判斷矩陣的階數(shù)。計(jì)算一致性比例CR，CR=CI/RI，RI為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，可通過(guò)查表得到。當(dāng)CR<0.1時(shí)，認(rèn)為判斷矩陣具有滿意的一致性，否則需要重新調(diào)整判斷矩陣。通過(guò)計(jì)算得到各準(zhǔn)則層指標(biāo)相對(duì)于目標(biāo)層的權(quán)重向量，例如事故發(fā)生概率的權(quán)重為0.35，事故嚴(yán)重程度的權(quán)重為0.30，車輛行駛速度的權(quán)重為0.15，車輛與周邊障礙物距離的權(quán)重為0.10，道路曲率的權(quán)重為0.05，道路坡度的權(quán)重為0.05。運(yùn)用熵權(quán)法確定權(quán)重時(shí)，首先對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱和數(shù)量級(jí)的影響。假設(shè)給定了m個(gè)指標(biāo)，n個(gè)樣本，第i個(gè)樣本的第j個(gè)指標(biāo)值為xij，標(biāo)準(zhǔn)化后的值為yij，標(biāo)準(zhǔn)化公式為：y_{ij}=\frac{x_{ij}-x_{jmin}}{x_{jmax}-x_{jmin}}其中，xjmin和xjmax分別為第j個(gè)指標(biāo)的最小值和最大值。計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的信息熵Ej，公式為：E_j=-k\sum_{i=1}^{n}p_{ij}\lnp_{ij}其中，k=\frac{1}{\lnn}，p_{ij}=\frac{y_{ij}}{\sum_{i=1}^{n}y_{ij}}。若p_{ij}=0，則定義p_{ij}\lnp_{ij}=0。計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重wj，公式為：w_j=\frac{1-E_j}{\sum_{j=1}^{m}(1-E_j)}將層次分析法和熵權(quán)法得到的權(quán)重進(jìn)行組合，得到綜合權(quán)重。可以采用加法合成法，將兩種方法得到的權(quán)重按照一定比例進(jìn)行相加，如層次分析法權(quán)重占0.6，熵權(quán)法權(quán)重占0.4。假設(shè)層次分析法得到的事故發(fā)生概率權(quán)重為0.35，熵權(quán)法得到的事故發(fā)生概率權(quán)重為0.32，則綜合權(quán)重為0.35×0.6+0.32×0.4=0.338。通過(guò)層次分析法和熵權(quán)法確定各評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重，能夠充分考慮專家的經(jīng)驗(yàn)判斷和指標(biāo)數(shù)據(jù)的客觀信息，使權(quán)重的確定更加科學(xué)合理，準(zhǔn)確反映不同指標(biāo)對(duì)公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的影響程度，為公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供可靠的依據(jù)。5.2風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型應(yīng)用5.2.1基于選定模型的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估將構(gòu)建好的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系和選定的模糊綜合評(píng)價(jià)模型應(yīng)用于公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，具體步驟如下：確定評(píng)價(jià)因素集：根據(jù)前文構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，將事故發(fā)生概率、事故嚴(yán)重程度、車輛行駛速度、車輛與周邊障礙物距離、道路曲率、道路坡度等作為評(píng)價(jià)因素，構(gòu)成評(píng)價(jià)因素集U={u1,u2,u3,u4,u5,u6}。確定評(píng)價(jià)等級(jí)集：將公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)劃分為五個(gè)等級(jí)，即低風(fēng)險(xiǎn)、較低風(fēng)險(xiǎn)、中等風(fēng)險(xiǎn)、較高風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)成評(píng)價(jià)等級(jí)集V={v1,v2,v3,v4,v5}。確定權(quán)重集：運(yùn)用層次分析法和熵權(quán)法確定各評(píng)價(jià)因素的權(quán)重，得到權(quán)重集W={w1,w2,w3,w4,w5,w6}，其中w1表示事故發(fā)生概率的權(quán)重，w2表示事故嚴(yán)重程度的權(quán)重，以此類推。構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣：通過(guò)專家評(píng)價(jià)、數(shù)據(jù)分析等方法，確定各評(píng)價(jià)因素對(duì)不同評(píng)價(jià)等級(jí)的隸屬度，構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣R。假設(shè)事故發(fā)生概率對(duì)低風(fēng)險(xiǎn)的隸屬度為0.1，對(duì)較低風(fēng)險(xiǎn)的隸屬度為0.3，對(duì)中等風(fēng)險(xiǎn)的隸屬度為0.4，對(duì)較高風(fēng)險(xiǎn)的隸屬度為0.1，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)的隸屬度為0.1，則模糊關(guān)系矩陣R中對(duì)應(yīng)元素為[0.1,0.3,0.4,0.1,0.1]。按照同樣的方法，確定其他評(píng)價(jià)因素對(duì)各評(píng)價(jià)等級(jí)的隸屬度，完成模糊關(guān)系矩陣R的構(gòu)建。進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)：利用模糊合成運(yùn)算，將權(quán)重集W與模糊關(guān)系矩陣R進(jìn)行合成，得到綜合評(píng)價(jià)向量B=WoR，其中“o”表示模糊合成算子，可采用扎德算子（∧,∨）等。通過(guò)模糊合成運(yùn)算，得到公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)在各評(píng)價(jià)等級(jí)上的隸屬度，從而確定公交車輛的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。5.2.2評(píng)估結(jié)果分析與解讀對(duì)公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域、不同時(shí)間段公交車輛的風(fēng)險(xiǎn)水平存在明顯差異。在城市中心區(qū)域，由于交通流量大、道路狀況復(fù)雜，公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。在一些商業(yè)繁華地段，如[具體商業(yè)中心名稱]周邊道路，公交車輛在高峰時(shí)段的事故發(fā)生概率較高，且一旦發(fā)生事故，由于人員密集，事故嚴(yán)重程度往往較大，導(dǎo)致該區(qū)域公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)處于較高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。而在城市郊區(qū)，交通流量相對(duì)較小，道路狀況相對(duì)簡(jiǎn)單，公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。在一些偏遠(yuǎn)的郊區(qū)線路，公交車輛在非高峰時(shí)段的事故發(fā)生概率較低，且事故嚴(yán)重程度相對(duì)較小，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)多為低風(fēng)險(xiǎn)或較低風(fēng)險(xiǎn)。從時(shí)間段來(lái)看，早晚高峰時(shí)段公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)普遍高于平峰時(shí)段。在早晚高峰時(shí)段，道路擁堵嚴(yán)重，公交車輛行駛緩慢，頻繁啟停，駕駛員容易疲勞，操作失誤的概率增加，導(dǎo)致事故發(fā)生概率上升。同時(shí)，由于車輛密集，一旦發(fā)生事故，容易引發(fā)連鎖反應(yīng)，造成更嚴(yán)重的后果。在[具體城市名稱]的[某條主干道名稱]上，早晚高峰時(shí)段公交車輛與其他車輛的刮擦、追尾事故時(shí)有發(fā)生，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)多為中等風(fēng)險(xiǎn)或較高風(fēng)險(xiǎn)。而在平峰時(shí)段，交通流量較小，公交車輛行駛較為順暢，駕駛員的注意力相對(duì)集中，事故發(fā)生概率較低，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)多為較低風(fēng)險(xiǎn)或中等風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)對(duì)評(píng)估結(jié)果的分析，還可以發(fā)現(xiàn)不同風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的影響程度不同。事故發(fā)生概率和事故嚴(yán)重程度是影響公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素，其權(quán)重相對(duì)較大。車輛行駛速度、車輛與周邊障礙物距離等因素也對(duì)風(fēng)險(xiǎn)有重要影響。在一些路段，車輛行駛速度過(guò)快，超過(guò)了道路限速，導(dǎo)致事故發(fā)生概率增加，進(jìn)而提高了公交車輛位置風(fēng)險(xiǎn)。車輛與周邊障礙物距離過(guò)近，如在狹窄的街道上行駛時(shí)，容易發(fā)生刮擦事故，也會(huì)增加風(fēng)險(xiǎn)水平。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，公交公司可以有針對(duì)性地采取風(fēng)險(xiǎn)防控措施。對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和時(shí)段，增加車輛安全檢查頻次，加強(qiáng)對(duì)駕駛員的安全教育和培訓(xùn)，提高駕駛員的安全意識(shí)和應(yīng)急處理能力；優(yōu)化運(yùn)營(yíng)調(diào)度方案，合理調(diào)整發(fā)車時(shí)間間隔，減少車輛在高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的停留時(shí)間；加強(qiáng)與交通管理部門的合作，共同維護(hù)交通秩序，降低事故發(fā)生概率。對(duì)于低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和時(shí)段，也不能放松警惕，應(yīng)持續(xù)加強(qiáng)車輛維護(hù)保養(yǎng)和駕駛員管理，確保公交車輛的安全運(yùn)營(yíng)。六、案例分析6.1案例選取與數(shù)據(jù)介紹6.1.1具體城市公交系統(tǒng)案例本研究選取[具體城市名稱]的公交系統(tǒng)作為案例進(jìn)行深入分析。該城市作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)、文化和交通的中心，擁有龐大且復(fù)雜的公交運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)，其公交系統(tǒng)在城市交通中占據(jù)著舉足輕重的地位。在運(yùn)營(yíng)規(guī)模方面，截至[具體時(shí)間]，該城市公交公司擁有各類公交營(yíng)運(yùn)車輛[X]輛，公交線路[X]條，線路總長(zhǎng)度達(dá)[X]公里，覆蓋了城市的各個(gè)區(qū)域，包括主城區(qū)、新城區(qū)以及周邊的部分郊區(qū)。這些公交線路不僅連接了城市的主要商業(yè)區(qū)、住宅區(qū)、工作區(qū)和學(xué)校，還與火車站、汽車站等交通樞紐緊密銜接，為市民提供了便捷的出行服務(wù)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，該城市公交系統(tǒng)的日均客流量達(dá)到[X]萬(wàn)人次，在高峰時(shí)段，部分熱門線路的客流量更是遠(yuǎn)超平均水平，充分體現(xiàn)了公交在城市交通中的重要作用。從線路分布來(lái)看，該城市的公交線路呈現(xiàn)出多樣化的特點(diǎn)。在主城區(qū)，公交線路密集，縱橫交錯(cuò)，形成了一個(gè)高效的交通網(wǎng)絡(luò)。多條公交線路貫穿城市的主要干道，連接了多個(gè)重要的商業(yè)中心和辦公區(qū)域，如[具體商業(yè)中心名稱1]、[具體商業(yè)中心名稱2]和[具體辦公區(qū)域名稱]等，滿足了市民在工作日的通勤和購(gòu)物需求。在新城區(qū)，隨著城市的發(fā)展和建設(shè)，公交線路也在不斷完善，逐漸覆蓋了新開發(fā)的住宅區(qū)和產(chǎn)業(yè)園區(qū)，為新城區(qū)的居民和工作人員提供了便利的出行條件。郊區(qū)線路則主要圍繞城市周邊的鄉(xiāng)鎮(zhèn)和村落展開，加強(qiáng)了城市與周邊地區(qū)的聯(lián)系，促進(jìn)了城鄉(xiāng)一體化發(fā)展。一些郊區(qū)線路還與旅游景點(diǎn)相連，為游客提供了便捷的交通服務(wù)，推動(dòng)了當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)的發(fā)展。該城市公交車輛類型豐富多樣，以滿足不同的運(yùn)營(yíng)需求。其中，傳統(tǒng)的柴油公交車在數(shù)量上仍占據(jù)一定比例，這類車輛動(dòng)力強(qiáng)勁，適用于各種路況，但在環(huán)保性能方面相對(duì)較弱。隨著環(huán)保要求的不斷提高，新能源公交車的數(shù)量逐漸增加，包括純電動(dòng)公交車和混合動(dòng)力公交車。純電動(dòng)公交車具有零排放、低噪音的優(yōu)點(diǎn)，能夠有效減少對(duì)城市環(huán)境的污染，提升城市空氣質(zhì)量；混合動(dòng)力公交車則結(jié)合了傳統(tǒng)燃油發(fā)動(dòng)機(jī)和電動(dòng)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)，在提高能源利用效率的同時(shí)，也降低了尾氣排放。此外，還有部分快速公交（BRT）車輛，它們運(yùn)行在專用的快速公交道上，具有速度快、運(yùn)量大、準(zhǔn)點(diǎn)率高的特點(diǎn)，能夠快速疏散大量乘客，緩解城市交通擁堵。該城