【摘 要】
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为准确识别冰雪路面下高速公路事故致因因素及严重程度影响因素,构建了基于故障树和贝叶斯网络的综合模型.在转化后的贝叶斯网络中增设3条有向弧,并根据事故严重程度将叶节点分为3种状态,对叶节点的条件概率表进行更新,基于构建的综合模型进行贝叶斯网络逆向推理和敏感性分析.结果表明:能见度低、不良天气(雨、雪、雾)、货车、夜间无照明、驾驶经验不足、超速行驶、未保持安全距离等是诱发冰雪路面高速公路事故的高风险因素;超载、货车、违法上路等在冰雪路面条件下,更易加重事故严重程度.故障树和贝叶斯网络相结合的方法可为事故因素分
【机 构】
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哈尔滨工业大学 交通科学与工程学院,哈尔滨150090;哈尔滨工业大学(威海)汽车工程学院,山东 威海264209;哈尔滨工业大学(威海)汽车工程学院,山东 威海264209;陕西省公安厅交通管理局,
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为准确识别冰雪路面下高速公路事故致因因素及严重程度影响因素,构建了基于故障树和贝叶斯网络的综合模型.在转化后的贝叶斯网络中增设3条有向弧,并根据事故严重程度将叶节点分为3种状态,对叶节点的条件概率表进行更新,基于构建的综合模型进行贝叶斯网络逆向推理和敏感性分析.结果表明:能见度低、不良天气(雨、雪、雾)、货车、夜间无照明、驾驶经验不足、超速行驶、未保持安全距离等是诱发冰雪路面高速公路事故的高风险因素;超载、货车、违法上路等在冰雪路面条件下,更易加重事故严重程度.故障树和贝叶斯网络相结合的方法可为事故因素分析提供新视角.
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