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基于模糊贝叶斯网络的地铁运营安全风险预测

文档作者: 陆莹 李启明 周志鹏       
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更新时间: 2013年08月31日
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为了量化地铁运营安全风险并识别相关风险的关键事件,从组织、人因错误的角度出发,利用贝叶斯网络构建了事故的致因关系。同时,基于模糊集理论,利用模糊语义及积分值法量化基本事件的条件概率。案例研究中,针对某地铁火灾事故,依据贝叶斯网络推理得出火灾事故的发生概率。研究结果表明,模糊贝叶斯网络对于地铁运营安全风险预测是切实可行的,计算得到的风险概率反映了地铁系统目前的安全状况。敏感性分析结果显示,车轴温度过高引起的敏感性因子最大,是引起火灾风险的关键事件。在引起这个关键事件的顶事件中,现场管理更为重要,因此加强现场管理能够更加有效地降低事故发生的概率。

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