【摘 要】
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为量化铁路超限货物运输安全风险并识别薄弱环节,提出一种基于事故树和模糊贝叶斯网络的超限货物运输风险评估方法。在确定超限货物运输影响因素的基础上构建事故树,并将其映
【机 构】
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北京交通大学交通运输学院,中国电信股份有限公司北京分公司
【基金项目】
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中文基金项目国家重点研发计划(2018YFB1201402)。
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为量化铁路超限货物运输安全风险并识别薄弱环节,提出一种基于事故树和模糊贝叶斯网络的超限货物运输风险评估方法。在确定超限货物运输影响因素的基础上构建事故树,并将其映射为贝叶斯网络。根据模糊集理论标定底事件的条件概率,将底事件的模糊失效概率(FFR)作为贝叶斯网络中根节点的先验概率。通过在仿真软件中利用贝叶斯网络建立铁路超限货物运输风险评估模型进行双向推理,获得叶节点发生概率与根节点的后验概率,定量分析各底事件的概率重要度和关键重要度。结果表明,建筑限界管理与线路质量是铁路超限货物运输安全风险的关键事件,加强
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