當(dāng)前,我國危險化學(xué)品道路運輸事故頻發(fā),事故后果嚴(yán)重使之不同于一般交通事故。為了減少危險化學(xué)品道路運輸事故,合理控制事故風(fēng)險,提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的危險化學(xué)品道路運輸事故風(fēng)險預(yù)測模型。利用事故致因理論和D-S證據(jù)理論融合專家意見建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以2016—2018年發(fā)生的447起數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,通過EM算法進行參數(shù)學(xué)習(xí)。對2020年1月發(fā)生的15起事故案例進行了情景模擬,事故后果類型、事故等級的預(yù)測準(zhǔn)確率達到80%。經(jīng)因果推理發(fā)現(xiàn),環(huán)境條件為最常見的情況下,事故后果中發(fā)生泄漏的可能性最大;進一步推理發(fā)現(xiàn),當(dāng)司機狀態(tài)為"疲勞駕駛"而其他節(jié)點狀態(tài)為最常見時,易發(fā)生"油箱泄漏"和"爆炸"事故。 

【文章來源】：安全與環(huán)境學(xué)報. 2020,20(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

危化品道路運輸風(fēng)險的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

收集了2020年1月我國發(fā)生的15起�；返缆愤\輸事故案例作為驗證的數(shù)據(jù)樣本，分別將環(huán)境、人、車、物作為證據(jù)變量輸入概率模型中，觀察事故后果類型、事故等級、事故處理時間這3個節(jié)點狀態(tài)的概率分布情況。將預(yù)測結(jié)果(最大概率狀態(tài)值)與實際結(jié)果進行對比，考察預(yù)測準(zhǔn)確性，依據(jù)式(10)計算模型準(zhǔn)確率，結(jié)果見表5。事故后果類型、事故等級節(jié)點的預(yù)測準(zhǔn)確率達到80%，表明模型預(yù)測效果非常好[15];而事故處理時間的預(yù)測準(zhǔn)確率為60%，一是由于有關(guān)事故處理時間的數(shù)據(jù)很難收集詳盡，模型在參數(shù)學(xué)習(xí)階段的這部分樣本數(shù)據(jù)較少;二是因為每個地區(qū)的救援能力、救援水平都直接影響救援效果，而救援效果的好壞導(dǎo)致事故處理時間長短不一。3 結(jié)果討論

【參考文獻】：
期刊論文
[1]2013-2017年我國危險化學(xué)品運輸事故統(tǒng)計分析及預(yù)防對策[J]. 羅丹,廖嬋娟,余欣柔.  中國公共安全(學(xué)術(shù)版). 2019(01)
[2]基于GM（1,1）-Markov的�；返缆愤\輸事故與交通事故預(yù)測及關(guān)系研究[J]. 曹建,施式亮,曹華娟,李巖,王陽,陳曉勇.  中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù). 2019(01)
[3]基于互信息和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的船舶碰撞風(fēng)險預(yù)測研究[J]. 李子強,杜利娥.  交通節(jié)能與環(huán)保. 2017(05)
[4]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的危險化學(xué)品道路運輸事故分析[J]. 朱婷,趙來軍,王旭磊.  安全與環(huán)境學(xué)報. 2016(02)
[5]基于危險屬性的事故致因理論綜述[J]. 樊運曉,盧明,李智,裴晶晶.  中國安全科學(xué)學(xué)報. 2014(11)

博士論文
[1]鐵路運輸事故致因及安全風(fēng)險分析方法研究[D]. 周進.北京交通大學(xué) 2018

碩士論文
[1]化工園區(qū)危險化學(xué)品儲存風(fēng)險管控模型研究[D]. 玄軍偉.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 2017



本文編號：3218395