基于贝叶斯结构方程模型的疲劳驾驶行为意图研究

论文摘要

为了深入探究影响驾驶员疲劳驾驶行为意图的心理因素,提高道路安全性,在计划行为理论的基础上,新增行为经验解释变量,形成扩展计划行为理论（Ex-TPB）,构建了基于Ex-TPB的疲劳驾驶行为意图心理影响因素贝叶斯结构方程模型（Bayesian-SEM）,并对比了传统结构方程模型（Traditional-SEM）与Bayesian-SEM的参数估计结果。最后,为有效防范疲劳驾驶行为提出了建议。结果表明:Ex-TPB可以有效解释和预测疲劳驾驶行为意图;在小样本的条件下Bayesian-SEM与Traditional-SEM相比,能得到更好的结果;对疲劳驾驶行为意图影响最大的因素为知觉行为控制,最小的是行为经验,且4种因素都显著正向影响疲劳驾驶行为意图。

论文目录

• 0 引言
• 1 理论框架
• 2 贝叶斯结构方程模型
•   2.1 测量模型
•   2.2 结构模型
•   2.3 SEM的贝叶斯估计
• 3 实证分析
•   3.1 数据来源
•   3.2 样本描述性分析
•   3.3 因素指标
•   3.4 结构方程模型参数估计
•   3.5 模型结果分析
•   3.6 结果讨论
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邓院昌,史晨军

关键词: 安全管理工程,贝叶斯结构方程模型,扩展计划行为理论,问卷调查,疲劳驾驶行为意向

来源: 安全与环境学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业

单位: 中山大学智能工程学院

基金: 广东省科技计划项目(2016A010101015)

分类号: U467.14

DOI: 10.13637/j.issn.1009-6094.2019.02.024

页码: 520-526

总页数: 7

文件大小: 554K

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