水上交通风险成因耦合作用诊断
本文关键词:水上交通风险成因耦合作用诊断
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【摘要】:为有效降低水上交通风险、提高安全管理效率,对风险的成因及因素间的耦合作用进行诊断和研究。在对水上交通风险的成因及因素间的耦合机理进行分析的基础上,引入贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)构建水上交通风险成因耦合作用的诊断模型。结合水上交通事故数据进行算例应用,推理人员因素、船舶因素和环境因素等不同因素间的耦合作用对风险的影响,并根据事故后果诊断风险成因间的耦合作用。结果表明:不同风险因素间的耦合对水上交通风险的影响程度不同,多因素的耦合作用比单因素强;环境因素与其他因素的耦合作用对水上交通风险的影响比较突出,且船舶因素对水上交通事故后果的影响较大。
【作者单位】: 南通航运职业技术学院航海系;上海海事大学商船学院;
【关键词】: 水上交通 风险成因 耦合作用 贝叶斯网络 诊断
【基金】:上海海事大学校基金(20120057) 广东省交通运输厅科技项目(201202004)
【分类号】:U698
【正文快照】: 随着我国水路运输业迅猛发展,船舶呈现出大型化、高速化和专业化的趋势,水上交通事故带来的人员伤亡和经济损失逐年增长,受到相关部门的高度关注。[1]因此,采取科学的方法对水上交通风险成因和因素间的耦合作用进行研究尤为重要。 近年来已有很多学者[24]对水上交通事故的成
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,本文编号:716843
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