【摘 要】
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伴随着我国内河航运的蓬勃发展,内河船舶的行驶安全受到了广泛的关注.将贝叶斯网络引入内河船舶交通事故分析,探究不同事故类型与航道、气候、船舶等方面影响因素之间的关系.首先,以芜湖海事局20132020年间上报的219条内河航运事故船舶数据为基础,抽取样本并使用贝叶斯可视化软件Netica训练得出内河船舶交通事故的贝叶斯网络模型;其次,运用贝叶斯推理提炼出不同事故类型发生的关键影响因素,并对模型训练结果的准确性进行验证;最后,将情景分析法引入到模型中,预测不同影响因素组合波动时最有可能发生的内河船舶交通事故类
【机 构】
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武汉理工大学交通与物流工程学院,湖北武汉430063
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伴随着我国内河航运的蓬勃发展,内河船舶的行驶安全受到了广泛的关注.将贝叶斯网络引入内河船舶交通事故分析,探究不同事故类型与航道、气候、船舶等方面影响因素之间的关系.首先,以芜湖海事局20132020年间上报的219条内河航运事故船舶数据为基础,抽取样本并使用贝叶斯可视化软件Netica训练得出内河船舶交通事故的贝叶斯网络模型;其次,运用贝叶斯推理提炼出不同事故类型发生的关键影响因素,并对模型训练结果的准确性进行验证;最后,将情景分析法引入到模型中,预测不同影响因素组合波动时最有可能发生的内河船舶交通事故类型,可为海事管理部门采取有针对性的防控措施提供理论支撑.
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