【摘 要】
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现实情形中,由于致灾因子和作用对象的相似性,初始突发事件的发生易引发多个次生事件并发及耦合,致使事件的演化发展及可能造成的损失具有更大的不确定性.然而,现有的突发事件链式演化分析多运用串发型事件链,对于并发型突发事件存在适用性较低的问题.针对上述问题,本文将突发事件抽象描述为以输入、状态和输出属性为组成要素,通过属性要素间的作用关系构成的复杂系统,进而从属性层面分析事件间的关联关系;以贝叶斯网络为建模工具,识别并发型突发事件间具有的因果关系和耦合关系,给出事件贝叶斯网络关联方法,构建并发型突发事件链模型;
【机 构】
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大连理工大学经济管理学院,辽宁大连 116024
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现实情形中,由于致灾因子和作用对象的相似性,初始突发事件的发生易引发多个次生事件并发及耦合,致使事件的演化发展及可能造成的损失具有更大的不确定性.然而,现有的突发事件链式演化分析多运用串发型事件链,对于并发型突发事件存在适用性较低的问题.针对上述问题,本文将突发事件抽象描述为以输入、状态和输出属性为组成要素,通过属性要素间的作用关系构成的复杂系统,进而从属性层面分析事件间的关联关系;以贝叶斯网络为建模工具,识别并发型突发事件间具有的因果关系和耦合关系,给出事件贝叶斯网络关联方法,构建并发型突发事件链模型;基于历史数据获取网络节点间的先验概率信息,运用贝叶斯网络推理算法实现并发型突发事件的演化分析;最后,通过实例验证本文方法在实际应用中的科学性及可行性,并通过对比分析阐明其在提高灾害损失预测精度方面具有一定的优势.
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