【摘 要】
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为有效降低水上交通风险、提高安全管理效率,对风险的成因及因素间的耦合作用进行诊断和研究。在对水上交通风险的成因及因素间的耦合机理进行分析的基础上,引入贝叶斯网络（Ba
【机 构】
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南通航运职业技术学院航海系,上海海事大学商船学院
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为有效降低水上交通风险、提高安全管理效率,对风险的成因及因素间的耦合作用进行诊断和研究。在对水上交通风险的成因及因素间的耦合机理进行分析的基础上,引入贝叶斯网络（Bayesian Network,BN）构建水上交通风险成因耦合作用的诊断模型。结合水上交通事故数据进行算例应用,推理人员因素、船舶因素和环境因素等不同因素间的耦合作用对风险的影响,并根据事故后果诊断风险成因间的耦合作用。结果表明：不同风险因素间的耦合对水上交通风险的影响程度不同,多因素的耦合作用比单因素强;环境因素与其他因素的耦合作用对水上交通
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