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常规公交风险的 SEM 与 Bayesian Network组合评估方法研究

宗芳,  于萍,  吴挺,  陈相茹

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2018 >  36(4): 22-28
宗芳, 于萍, 吴挺, 陈相茹. 常规公交风险的 SEM 与 Bayesian Network组合评估方法研究[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(4): 22-28. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.04.004
引用本文: 宗芳, 于萍, 吴挺, 陈相茹. 常规公交风险的 SEM 与 Bayesian Network组合评估方法研究[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(4): 22-28. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.04.004
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ZONG Fang, YU Ping, WU Ting, CHEN Xiangru. A Combination Assessment of SEM and Bayesian Network for Safety Risks of Regular Buses[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(4): 22-28. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.04.004
Citation: ZONG Fang, YU Ping, WU Ting, CHEN Xiangru. A Combination Assessment of SEM and Bayesian Network for Safety Risks of Regular Buses[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(4): 22-28. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.04.004
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常规公交风险的 SEM 与 Bayesian Network组合评估方法研究

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.04.004

  • 吉林大学交通学院 长春130022

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  • 吉林大学交通学院 长春130022

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基金项目: 

吉林省科技发展计划项目

国家自然科学基金

教育部人文社科规划基金

详细信息

  • 中图分类号: U491.31

A Combination Assessment of SEM and Bayesian Network for Safety Risks of Regular Buses

    摘要
  • 摘要: 常规公交系统具有载客量大、班次多、线路固定等特点,存在多种安全风险隐患.为综合评估常规公交风险,对国内外554条事故数据分析整理,构建了常规公交风险指标体系.建立了常规公交风险评估的结构方程模型,得到常规公交风险因素对事故的单向拓扑结构.在结构学习的基础上,利用信息熵理论研究风险因素对预测结果可信度的影响权重,从而进行变量筛选.以失火事故为例利用贝叶斯网络模型进行了城市常规公交风险评估参数学习.研究结果表明,失火事故的主要风险因素为油气泄漏、车内外温度均较高等.在风险因素组合作用下失火事故发生概率范围为 0 .002 1至0 .842 9 .所建模型预测精度高,验证了方法的科学性和准确性,可用于进行定量化的常规公交风险评估.

     

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  • 刊出日期:  2018-08-28

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