本文關(guān)鍵詞：基于解釋圖的概率多規(guī)劃識別事故分析方法研究　出處：《中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)》2016年10期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 事故分析 多規(guī)劃識別 解釋圖 解釋集合重要度

【摘要】：基于多規(guī)劃識別在行為分析的多目標(biāo)性、過程性與結(jié)果解釋性方面的優(yōu)勢,提出了一種改進的概率多規(guī)劃識別事故分析法,并將其應(yīng)用于井下電機車撞、壓人事故行為分析。通過構(gòu)建事故規(guī)劃庫和基本事件解釋圖,找出頂層事故致因的所有解釋集合,并定義解釋集合重要度對解釋集合路徑進行重要程度排序,從而找到導(dǎo)致頂層事件發(fā)生的最佳解釋集合;通過臨界重要度系數(shù)驗算,對解釋集合重要度的排序結(jié)果進行論證,兩者計算結(jié)果基本一致且后者優(yōu)勢明顯,說明了基于解釋圖的多規(guī)劃識別算法應(yīng)用于事故分析的可行性和優(yōu)越性;最后指出了此算法對處理邏輯結(jié)構(gòu)復(fù)雜的大樣本事故分析存在的不足及擬解決辦法。
【作者單位】： 中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51474252)
【分類號】：X928
【正文快照】： 0引言行為分析在國家與社會公共安全、商業(yè)管理、決策評估等領(lǐng)域都有十分廣泛的應(yīng)用[1-3],它是通過歷史行為合理解釋或未來行為預(yù)測從而實現(xiàn)有效決策的過程,傳統(tǒng)行為分析方法主要基于Markov[4]或Bayesian模型[5-7],但在行為深層分析及其結(jié)果解釋性方面存在不足。而基于規(guī)劃知

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