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基于故障树贝叶斯网的山区高速公路事故成因分析

由冰玉,  廉福绵,  孟祥海

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由冰玉, 廉福绵, 孟祥海. 基于故障树贝叶斯网的山区高速公路事故成因分析[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(4): 44-51. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.04.006
引用本文: 由冰玉, 廉福绵, 孟祥海. 基于故障树贝叶斯网的山区高速公路事故成因分析[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(4): 44-51. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.04.006
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YOU Bingyu, LIAN Fumian, MENG Xianghai. An Analysis of Crash Factors for Freeways in Mountain Areas Based on Fault Tree and Bayesian Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(4): 44-51. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.04.006
Citation: YOU Bingyu, LIAN Fumian, MENG Xianghai. An Analysis of Crash Factors for Freeways in Mountain Areas Based on Fault Tree and Bayesian Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(4): 44-51. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.04.006
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基于故障树贝叶斯网的山区高速公路事故成因分析

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.04.006

  • 哈尔滨工业大学交通科学与工程学院 哈尔滨 150090

  • 中交公路规划设计研究院有限公司 北京 100088

  • 哈尔滨工业大学交通科学与工程学院 哈尔滨 150090

基金项目: 

国家自然科学基金项目

详细信息

  • 中图分类号: U491.31

An Analysis of Crash Factors for Freeways in Mountain Areas Based on Fault Tree and Bayesian Network

    摘要
  • 摘要: 为分析山区高速公路事故致因因素,采用故障树及贝叶斯网方法,分析各因素对事故的贡献率.建立以事故为顶事件,驾驶员、车辆、道路及环境为次顶事件,事故因素为基本事件的故障树模型;构建基于故障树的贝叶斯网模型,对人、车、路及环境各方面单独分析,定义证据节点的诊断方式计算4个方面的后验概率,找出各方面中最敏感的事件.结果表明,对事故影响较大的基本因素为"未保持安全距离""超限超载""长大下坡坡底"和"夜间无照明";驾驶员、车辆、道路及环境对事故的贡献率分别为54.4%,32.2%,48.1% 和4.5%;对人、车、路及环境最敏感的事件分别为"操作不当"、"超限超载"、"长大下坡坡底"和"能见度不足";基于故障树的贝叶斯网模型不仅可以更高效和简便地对基本因素进行概率推理,而且还能得出更可靠的推论.

     

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  • 刊出日期:  2019-08-28

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