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研究以港口干散货疏运过程中偷盗案例为基础,分析偷盗事件相关因素,进而从港口物流信息系统中提取有限数据集,以数据为驱动构建港口干散货偷盗风险贝叶斯网络推理模型,推理分析车辆提货活动中偷盗风险概率.实证结果表明,提货车辆抵港时间、车辆是否改装、非常规货重、费用结算方式与港口干散货偷盗风险直接相关,在给定证据条件下,模型可有效输出偷盗风险节点概率.本文提出的方法能克服传统风险分析方法对领域专家知识的过度依赖.