道路运输危险货物事故发生特性研究
【学位单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:U492.81
【部分图文】:
命题之间有因果关系(即不是条件独立的),就可以用箭头连接两个变量或命题。??当节点M和节点之间有某种关系时,并且M对#有影响,则用A/指向AT??的有向弧(A/,A〇表示M,#之间的关系,权值用条件概率P丨A^M;)表示,如图2-1所??7K?〇??一般研究系统中会存在多个节点元素,节点之间存在一定的关系,可以根据节??点之间关系绘制一个符合研宄对象的有向图。贝叶斯网络主要是用来描述随机变??量间是否存在相互依赖关系。在贝叶斯网络结构中,图形圈一般用来表示随机变量??(Random?Variables?),图形箭头用来表示条件之间的依赖关系(Conditional??Dependencies)。??12??
生事故数最多,其次是二季度、三季度,四季度发生事故数最少。??为了消除统计偏颇,将每个季度的最高事故数和最低事故数舍去,平均剩余三??年各个季度事故数,可知,一季度、二季度、三季度和四季度舍去最高和最低事故??数后获得的平均值分别为81起、92起、79起和51起。第二季度发生道路运输事??故数量最多,其次是一季度、三季度,第四季度发生事故数最少。??将所得的平均值、中位数和舍去最高最低事故数平均值所得的四个季度的道??路运输危险货物事故数进行再平均,可得一季度、二季度、三季度和四季度的道路??运输危险货物事故数分别为82起、87起、81起和52起。??综上所述,发生道路运输危险货物事故数最多的季度是二季度,其次是一季度、??三季度,发生道路运输危险货物事故数最少的季度是第四季度。??(2)发生月度分布??统计的危险货物道路运输事故中,发生事故最多的月份是5月和6月,发生??事故数各为158起,各古总发生量的11%。发生事故数最少的是12月,发生事故??数为65起,占总发生量的4%。平均每月发生事故123起。如图3-3所示。??200??—???—???——?12.00%??
22%??■凌晨0-4?_早晨4-8?■上午8-12?H下午12-16?■傍晚16-20?■夜间20-24??图34道路运输危险货物事故统计样本发生时间段分布??Fig.3-4?Time?distribution?of?statistical?samples?of?road?transport?accidents?of?dangerous?goods??发生道路运输危险货物事故发生最多的时间段是4-8点,占比25%,发生道路??运输危险货物事故第二多的时间段是8-12点,占比22%,发生道路运输危险货物??事故第三多的时间是凌晨0-4点,占比18%。接下来发生道路运输危险货物事故最??多的时间段是12-16点,占比16%。16-20点发生的道路运输危险货物事故占比为??10%,20-24点道路运输危险货物事故占比为9%。??为了分析在各个季度下,每个时间段发生事故数量特性,现对道路运输危险货??物事故中各个季度下各个时间段的事故数进行统计,如图3-5所示。??i::?1?3??1::?_?_?_?_??K-?〇%??一季度?二季度?三季度?四季度??□凌晨0-4?口早晨4-8?■上午8-12?0下午12-16?B傍晚16-20?Q夜间20-24??图3-5不同季度下各个时间段发生事故分布??Fig.3-5?Accident?distribution?at?different?time?periods?in?different?quarters??在第一季度中
【参考文献】
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本文编号:2851501
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