基于贝叶斯网络的内河船舶碰撞致因分析

发布时间：2017-04-14 13:11

  本文关键词：基于贝叶斯网络的内河船舶碰撞致因分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在当今中国经济保持高速增长的时期,内河航运这个运输方式开始逐渐受到人们广泛的关注,它污染小、运力大的特点也在运输的过程中给人们提供了很大的便利。但是随着内河航运的发展,船舶数量开始增多、航道内船舶密度开始增大,船舶碰撞也开始成为一种常见事故,如何有效提高船舶行驶的安全度,降低碰撞事故发生率成为了内河航运中亟待解决的问题。因此,必须对我国内河航运的现状有一个清晰的了解,有必要使用一种有效的研究方法对造成内河船舶碰撞事故的原因进行分析,并对其进行更进一步的探讨,从而可以为相关部门、相关企业提供一定的决策依据,达到有效降低内河航运事故率的最终目的。!本文首先对船舶碰撞事故、事故致因分析理论以及贝叶斯网络等相关概念进行了完整的概述。在此基础上,通过对所搜集的事故样本进行系统的分析,提取出造成各个事故发生的影响因素,并分析各个因素之间的关联关系,构建事故的致因链。其次,对所获得的致因链进行整合,构建出了内河船舶碰撞事故的贝叶斯网络模型结构,并通过数理统计等方法,获得了网络中各个节点的条件概率表,进而构建出了完整的贝叶斯网络模型。最后,在所构建的贝叶斯网络模型的基础上,运用实际案例对该模型进行了验证,证明该模型的实用性与可靠性,并在该基础上对案例进行了推测,分析事故中各个因素的影响程度。!本研究发现:(1)内河航运日常管理的薄弱,是造成内河航运事故频发的主要因素。(2)值班不当是造成内河船舶碰撞事故的另一大原因。最后,根据这些研究结果,本文提出了有效降低内河船舶碰撞事故的对策与建议。
【关键词】：内河船舶 碰撞事故 致因分析 贝叶斯网络 影响因素
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U698
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-20
• 1.1 研究背景及意义10-12
• 1.1.1 研究背景10-12
• 1.1.2 研究意义12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 国外研究现状13-14
• 1.2.2 国内研究现状14-16
• 1.3 研究目的、内容与方法16-19
• 1.3.1 研究目的16
• 1.3.2 研究内容16-18
• 1.3.3 研究方法18-19
• 1.4 本章小结19-20
• 2 相关理论20-30
• 2.1 船舶碰撞概述20-24
• 2.1.1 船舶碰撞的概念20-21
• 2.1.2 船舶碰撞发生过程21-24
• 2.2 事故致因理论概述24-26
• 2.3 贝叶斯网络理论概述26-29
• 2.4 本章小结29-30
• 3 基于贝叶斯网络的事故致因模型的构建30-47
• 3.1 船舶碰撞事故样本选择30-31
• 3.2 贝叶斯网络节点的确定31-37
• 3.2.1 贝叶斯网络节点的确定原则31-32
• 3.2.2 贝叶斯网络节点及各节点定义的确定32-36
• 3.2.3 贝叶斯网络节点的值域的确定36-37
• 3.3 贝叶斯网络结构的确定37-43
• 3.3.1 贝叶斯网络的模型与构成37-39
• 3.3.2 贝叶斯网络学习39-40
• 3.3.3 贝叶斯网络结构构建方式的确定40-41
• 3.3.4 本文贝叶斯网络结构的确定41-43
• 3.4 贝叶斯网络条件独立性检验43-44
• 3.5 贝叶斯网络的条件概率表的确定44-45
• 3.5.1 贝叶斯网络的条件概率计算方法44-45
• 3.5.2 贝叶斯网络的条件概率表的确定45
• 3.6 内河船舶交通事故贝叶斯网络模型的最终确定45
• 3.7 本章小结45-47
• 4 贝叶斯网络模型的验证与应用47-62
• 4.1 贝叶斯网络模型的验证47-52
• 4.1.1 Ge NIe软件的应用47-48
• 4.1.2 使用样本进行验证48-52
• 4.2 内河船舶碰撞事故贝叶斯网络模型的灵敏度分析52-53
• 4.3 基于Ge NIe软件的内河船舶碰撞事故贝叶斯网络模型的致因分析53-61
• 4.3.1 贝叶斯网络推理54-55
• 4.3.2 导致事故发生的最高概率致因链的确定55-57
• 4.3.3 对单起船舶碰撞事故的致因分析57-61
• 4.4 本章小结61-62
• 5 结论与展望62-67
• 5.1 研究结论62-63
• 5.2 建议63-65
• 5.2.1 针对船舶驾驶人员的建议63-64
• 5.2.2 针对船舶安全监管部门的建议64-65
• 5.2.3 针对船舶公司的建议65
• 5.3 研究不足与展望65-67
• 参考文献67-71
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果71-72
• 致谢72-73

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本文编号：306068