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

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-...     

既有钢-混组合梁桥概率评估方法及应用

为准确评估既有钢-混组合梁桥的安全性,提出一种基于可靠性的概率评估方法.该方法首先结合使用荷载和极限荷载下的试验结果,采用非线性有限元法对全部结构响应进行参数敏感性分析,得到关键参数,进行模型识别,确定最佳模型;然后引入贝叶斯推断,结合补充试验结果,增加输入参数的可靠性,基于可靠性评估法对结构安全性进行评估.将该方法应...     

基于DBN的地铁隧道施工坍塌事故情景推演与应急处置优化研究

为充分利用历史事故的有效经验辅助应急决策,结合当前认知水平和技术水平优化历史事故的应急处置,提高决策的科学性和合理性,提出一种基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)的地铁隧道施工坍塌事故情景推演和应急处置优化方法。从情景分析角度出发,基于情景元理论描述事故情景状态和趋势,分析情景因素间的作用关系,构建情景演化基本单元;分析事故情景的演化规律和路径,构建动态贝叶斯网络,对事故情景进行推演,探讨事故演化路径和发展趋势;从最优路径、最劣路径、最可能路径和实际路径探讨应急处置的优化方法和实施建议;应用该方法对某地铁隧道坍塌事故进行分析,根据推演结果提出应急处置优化方法和实施建议。     

基于本体推理和BN的无人驾驶行为决策

相较于高速与高架路段,无人驾驶行为决策系统在城区路段要面对更为复杂和多变的交通道路环境。文章提出一种将本体知识推理和贝叶斯网络（BN）相结合的方法,通过对道路环境本体模型加以逻辑推理,迁移为BN的结构参数,并根据历史驾驶案例和专家经验构建完整的贝叶斯网络。最后通过BN判断当前场景的最佳驾驶模式。本方法能使车辆较好地判断当前最优驾驶行为。     

基于案例推理的铁路行车事故应急决策方法研究

为提高铁路行车事故应急处置能力,本文提出一种实用的行车事故应急决策方法,将案例推理(Casebased Reasoning,CBR)理论应用到铁路应急决策中。首先对铁路行车事故的案例表示、案例属性体系进行描述;其次,针对铁路行车事故案例属性值类型,考虑数值型、有序枚举型、无序枚举型、区间数型及模糊数型5种形式,给出不同形式属性值的局部相似度计算模型;然后,通过计算当前铁路行车事故与事故案例的各属性相似度,建立全局相似度计算模型;再次,提出当前铁路行车事故属性缺失时的全局相似度计算模型;最后,使用案例验证该方法可行且有效。     

基于案例推理的地铁盾构风险评估方法

针对地铁盾构施工风险评估的现状及相关事故案例未能有效利用的问题,提出基于案例推理(case-based reasoning,CBR)的地铁盾构风险评估应用方法并展开研究。对地铁盾构施工风险评估案例表示方式和修改方法进行设计,并阐述在制定事故案例过程中如何进行案例的修改、调整和应用,为建立智能化的盾构风险评估辅助系统,对更贴近实际的风险评估方法作探索性尝试,指出该系统在实现过程中存在案例表示、相似案例检索、评估体系确定及案例库维护等方面的关键难点,并提出相关的解决思路,为风险评估的智能化系统设计与实现提供指导和借鉴。     

基于概率决策的车辆导航系统地图匹配算法

针对城市道路网日益复杂的实际特点,提出基于P ign istic概率方法的地图匹配算法。采用D-S证据理论的多规则数据融合技术,建立了车辆位置信息和方向信息判决规则。引入P ign istic概率理论,有效地利用现有信息扩大各匹配道路之间的信度差异,提高了算法的鲁棒性。对实际行车数据仿真处理结果表明,应用该算法可以较好地解决城市复杂路网地图匹配问题。     

地铁信号系统车载设备维保策略优化

主要研究基于故障树的贝叶斯网络分析、基于状态的维修模型以及维保策略优化.在获取地铁信号系统车载设备故障数据的前提下,采用贝叶斯网络分析方法研究信号系统车载设备重要度的辨识方法;在周期预防性维修的基础上,采用基于状态的维修模型进行针对性优化,实现风险与成本双目标优化的目标,改善信号系统车载设备关键部件薄弱环节.     

基于贝叶斯知识库的牵引变电所故障诊断方法

介绍了一种基于贝叶斯知识库TBKB的牵引变电系统故障诊断方法,运用贝叶斯网络在处理不确定性和不完备性问题时的推理能力,处理实际报警信息中继电保护信息的不确定情况;利用TBKB的表达能力表示保护、断路器间的约束关系;利用保护与断路器的逻辑关系与约束关系确定故障元件,并通过算例验证了方法和模型的可行性。     

路网抗震可靠性及震后运输调度路径选择研究

道路交通网络在地震作用下会出现一定程度的结构损坏和功能失效,对震后运输调度路径选择产生了影响.为研究路网的抗震可靠性及震后运输调度的路径选择问题,以路网连通概率作为衡量路网抗震可靠性的指标,将贝叶斯网络理论应用于路网形态特征之中,构建量化路网抗震可靠性的贝叶斯网络模型并求解.将震后运输调度路径选择视作多属性决策问题,综合考虑运输时间、运输距离及路径可靠性这3种属性,构建运输调度路径选择的决策效用函数模型,对模型求解确定震后运输调度的路径选择方案.以宿迁市宿城区部分路网为实例,在设定地震影响下,定量分析路网抗震可靠性,选择震后运输调度路径.