《<行车安全类别>与行车安全实验数据研究》

<行车安全类别>实验数据统计研究图表及数据图表简释

《<行车安全类别>数据标准与表述列表》

<行车安全类别>与行车安全实验数据统计（类别数据标准与表述）列表

制表单位：TIRIA智库

【注】：评测<行车安全类别信息>实验结论的准确验证率：最低97.6%；最高100%。（详情请阅读：《驾驶员驾驶不同<安全度分数>车辆实验数据对比研究》实验专题。）

实验数据研究图表简释：

<行车安全类别>实验数据研究图表是TIRIA智库根据长期的研究数据与实验数据，以及评测动态车辆的<行车安全信息>（<预警信息>）的实践数据，TIRIA智库掌握了动态车辆发生交通事故<隐秘的客观规律>，再采用<DSRC数据技术>运用计算机模拟计算<预警信息>数据的方法对动态车辆的<行车安全类别>数据进行长期的实践评测与实际验证，而制作的《<行车安全类别>与行车安全实验数据统计（类别数据标准与表述）列表》。实验数据研究图表简释如下：

什么是<行车安全类别>？

<行车安全类别>是<行车安全类别信息>的简称，是TIRIA智库行车安全问题研究中心的专属学术理论名词。

<行车安全类别>是指动态车辆发生1级-6级轻度或轻中度或中度交通事故“频次”高低的<行车安全信息>（<预警信息>），即是<行车安全类别信息>，简称：<行车安全类别>。<行车安全类别>信息虽然反映的是动态车辆发生轻度或轻中度或中度（1级-6级）交通事故“频次”高低的<行车安全信息>，但<行车安全类别>数据具有很高的预警价值和预警作用，<行车安全类别>是很重要的<预警信息>，对驾驶员提前预警、主动预防动态车辆发生交通事故（含<“四类情形”交通事故>）具有非常重要的预警帮助作用。

<行车安全类别信息>应用研究、实验与数据表述简介：

<行车安全类别>数据是TIRIA智库根据长期的研究数据与实验数据，以及评测动态车辆的<行车安全信息>（<预警信息>）的实践数据，TIRIA智库掌握了动态车辆发生交通事故<隐秘的客观规律>，再采用<DSRC数据技术>运用计算机模拟计算<预警信息>数据的方法对动态车辆的<行车安全类别>数据进行长期的实践评测与实际验证，而最终确定的<行车安全类别>数据标准。

TIRIA智库在为客户的车辆实际评测<行车安全类别>（<预警信息>）数据时，TIRIA智库的计算机评测系统将根据不同车辆在不同行车环境中的不同行车信息等实际情况模拟车辆实际可以使用运行24年（模拟行驶总里程设定：将根据客户填写的待评测车辆的年均行驶公里数计算并设定），车辆每使用运行6年做为一个使用车辆周期进行数据统计，计算机共模拟车辆实际使用运行4个使用周期，最终统计、计算、确定某车辆的<行车安全类别>数据。

TIRIA智库的研究与实验数据显示：<行车安全类别>信息做为动态车辆所涉<危险敏感信息>之一，始终伴随着行车过程，对动态车辆发生交通事故具有至关重要的主导影响作用，<行车安全类别>信息做为重要的<预警信息>具有很高的预警价值和预警作用，是提前预警、主动预防动态车辆发生交通事故最为重要的<预警信息>，对行车安全至关重要。

<行车安全类别>共有6类：A1类； A2类； B1类； B2类 ；C1类 ；C2类。<行车安全类别>数据标准与表述列表如下：

《<行车安全类别>数据标准与表述列表》

<行车安全类别>与行车安全实验数据统计（类别数据标准与表述）列表

A1类车辆：车辆每6年发生0次-1次轻度或轻中度或中度（1级-6级）交通事故（交通事故“频次”表述：极低）。

A2类车辆：车辆每5年发生1次-2次轻度或轻中度或中度（1级-6级）交通事故（交通事故“频次”表述：比较低）。

B1类车辆：车辆每4年发生1次-2次轻度或轻中度或中度（1级-6级）交通事故（交通事故“频次”表述：中偏低）。

B2类车辆：车辆每3年发生1次-2次轻度或轻中度或中度（1级-6级）交通事故（交通事故“频次”表述：中等）。

C1类车辆：车辆每2年发生1次-4次轻度或轻中度或中度（1级-6级）交通事故（交通事故“频次”表述：中偏高）。

C2类车辆：车辆每1年发生1次-4次轻度或轻中度或中度（1级-6级）交通事故（交通事故“频次”表述：高）。

在实际应用中获取<行车安全类别>（<预警信息>）数据的方法和所运用的技术（<DSRC数据技术>）简述：

TIRIA智库在为客户的车辆实际评测<行车安全类别>（<预警信息>）数据时，TIRIA智库所使用的是<DSRC数据技术>，即运用计算机模拟计算<预警信息>数据的方法获取<行车安全类别>数据：TIRIA智库行车安全问题研究中心依据《行车安全信息理论》所揭示的动态车辆发生交通事故的原理，根据对动态车辆发生交通事故<隐秘客观规律>的研究数据与实验数据，运用信息科学的方法和技术对待评测车辆的车辆信息、行车信息及相关敏感信息进行多方位的信息采集，建立<DSRC>动态车辆数据分析模型，运用计算机模拟计算某车辆在<正常驾驶条件>下行驶时动态车辆所涉<危险敏感信息>的数据变化对动态车辆行车安全的影响作用，进行数据分析、评测、计算，最终确定某动态车辆的<行车安全类别>数据。

科学数据包括：<行车安全类别>数据。<DSRC数据技术>为驾驶员提供的<行车安全类别>数据是很重要的<预警信息>，对驾驶员提前预警、主动预防动态车辆发生交通事故（含<“四类情形”交通事故>）具有重要的预警帮助作用。

获取动态车辆<行车安全类别>实验数据的现实意义：

<行车安全类别>信息虽然反映的是动态车辆发生轻度或轻中度或中度（1级-6级）交通事故“频次”高低的<行车安全信息>，但<行车安全类别>数据具有很高的预警价值和预警作用，<行车安全类别>是很重要的<预警信息>，对驾驶员提前预警、主动预防动态车辆发生交通事故（含<“四类情形”交通事故>）具有非常重要的预警帮助作用，对驾驶员的行车安全具有非常重要的现实意义。

TIRIA智库长期的研究与实验数据显示：动态车辆每次发生的轻度或轻中度或中度（1级-6级）交通事故其实都是对严重交通事故的预警，因为轻度或轻中度或中度（1级-6级）交通事故与严重交通事故的发生原理是完全相同的，形成<事故引爆点>所需要的必要条件也是完全相同的，所不同的是在动态车辆的某个<节点>上所汇聚的<危险敏感信息>的信息能量场的强弱的区别，所以获取动态车辆<行车安全类别>的实验数据对研究解决提前预警、主动预防动态车辆发生交通事故（含<“四类情形”交通事故>）具有非常重要的现实意义。

实验数据图表制作：美国全球交通问题研究智库（TIRIA）

实验操作与实验数据统计：美国全球行车安全问题科学研究中心（DSRC）