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基于T-S模糊故障树和贝叶斯网络的重特大交通事故成因分析
被引量：
12
1
作者
郑来
顾鹏
卢健
《交通信息与安全》
CSCD
北大核心
2021年第4期43-51,59,共10页
重特大交通事故是最严重的交通事故类型,为了识别此类事故的主要致因,融合T-S模糊故障树和贝叶斯网络对其进行深入分析。建立了以重特大交通事故为顶事件,人、车、路、环境4个因素为中间事件,24个子因素为基本事件的T-S模糊故障树,将其...
重特大交通事故是最严重的交通事故类型,为了识别此类事故的主要致因,融合T-S模糊故障树和贝叶斯网络对其进行深入分析。建立了以重特大交通事故为顶事件,人、车、路、环境4个因素为中间事件,24个子因素为基本事件的T-S模糊故障树,将其转化为贝叶斯网络,进而双向推理基本事件的重要度和后验概率,确定主要致因。结果表明:融合T-S模糊故障树与贝叶斯网络的方法通过正、反向推理提高了重特大交通事故成因分析结果的准确性和可靠性,确定了操作不当、超速、防护设施不完善、弯坡组合、路面湿滑、未按规定行驶为重特大交通事故的6个主要致因,并对这6个主要致因之间的组合关系进一步分析,得到了操作不当和超速对于重特大交通事故更为关键。
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关键词
交通安全
重特大交通事故
事故成因分析
T-S模糊故障树
贝叶斯网络
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题名
基于T-S模糊故障树和贝叶斯网络的重特大交通事故成因分析
被引量：
12
1
作者
郑来
顾鹏
卢健
机构
哈尔滨工业大学交通科学与工程学院
公安部交通管理科学研究所
出处
《交通信息与安全》
CSCD
北大核心
2021年第4期43-51,59,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目(52072097)
国家自然科学基金青年基金项目(71701055)资助。
文摘
重特大交通事故是最严重的交通事故类型,为了识别此类事故的主要致因,融合T-S模糊故障树和贝叶斯网络对其进行深入分析。建立了以重特大交通事故为顶事件,人、车、路、环境4个因素为中间事件,24个子因素为基本事件的T-S模糊故障树,将其转化为贝叶斯网络,进而双向推理基本事件的重要度和后验概率,确定主要致因。结果表明:融合T-S模糊故障树与贝叶斯网络的方法通过正、反向推理提高了重特大交通事故成因分析结果的准确性和可靠性,确定了操作不当、超速、防护设施不完善、弯坡组合、路面湿滑、未按规定行驶为重特大交通事故的6个主要致因,并对这6个主要致因之间的组合关系进一步分析,得到了操作不当和超速对于重特大交通事故更为关键。
关键词
交通安全
重特大交通事故
事故成因分析
T-S模糊故障树
贝叶斯网络
Keywords
traffic
safety
extraordinarily
severe
traffic
crashes
cause
analysis
of
crashes
T-S
fuzzy
fault
tree
Bayesian
network
分类号
U491.31 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
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被引量
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1
基于T-S模糊故障树和贝叶斯网络的重特大交通事故成因分析
郑来
顾鹏
卢健
《交通信息与安全》
CSCD
北大核心
2021
12
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