基于AHP耦合度的危化品道路运输风险因素耦合特征

为分析危化品在道路运输过程中的风险因素相互耦合情况,构建以人、物、环境、管理4大风险因素为准则层的危化品道路运输安全风险因素指标体系,将层次分析法(AHP)和耦合度模型有机结合起来,建立了危化品道路运输耦合度评价模型,通过实例应用研究表明,该评价方法能够用来分析评价危化品承运企业道路运输的风险等级,为企业预防和控制危化品道路运输安全事故提供理论支持与决策依据.     

基于模糊集-证据理论-层次分析法的车辆运行风险评估

为研究车辆运行风险等级,通过模糊集理论和DS证据融合算法,研究不同因素在不同风险等级的概率隶属值,运用层次分析法计算不同因素对车辆运行风险系统的权重值,通过加权计算车辆运行综合因素发生不同等级风险的概率和综合风险值。通过对湖南省高速公路某一路段作为实例分析,研究表明：该路段整体车辆运行风险是中等等级风险。因此,模糊集-DS证据理论-AHP的方法对车辆运行风险评估是行之有效的。     

一种基于贝叶斯网络的威胁估计方法

为有效处理地面战场威胁估计问题,提出了一种基于贝叶斯网络的威胁估计方法。根据专家知识建立贝叶斯网络模型,通过匹配算法实现态势估计记录与贝叶斯网络中态势节点的匹配,并根据证据可信度及先验概率动态实现态势节点的概率赋值,利用Pearl消息传播算法计算威胁等级节点各取值的概率值,最终获得威胁等级决策。针对一个简化的贝叶斯网络模型,采用该方法进行了不同先验概率及态势下威胁等级的仿真评估,所得结论与人工判定结论基本吻合,表明该方法可有效地应用于地面战场威胁估计领域。     

盾构法施工风险的多态贝叶斯网络模型分析

地铁隧道具有投资规模大、风险因素多、社会影响大等特点,这决定了在施工过程中进行风险管理的必要性.鉴于风险的模糊性,很难用一个具体的概率值或概率区间来描述其发生概率,由此提出了用多个概率区间来分析盾构法施工过程中的风险.以划分地铁及地下工程风险概率等级的5个概率区间为度量标准,设计出风险因素概率等级调查表,通过专家调查法可统计出盾构法施工风险因素概率等级的概率分布;基于调查表,采用贝叶斯网络建立了分析风险事故概率等级概率分布的多态系统.利用该系统对某地铁隧道工程进行风险评估,得到了该工程的风险概率等级,并分析出相应风险概率等级下进出洞洞口密封效果不好、中轴线偏离过大造成管片破裂以及管片密封材料损伤、破坏等因素为重点控制因素.     

基于故障树和贝叶斯网络的危化品罐式运输车道路运输系统的可靠性分析

为保障危化品罐式运输车道路运输系统的可靠性,提出一种基于故障树分析法和贝叶斯网络的系统可靠性研究方法.首先,根据道路运输系统故障树模型向贝叶斯网络转化的方法确定贝叶斯网络模型和条件概率表;其次,结合贝叶斯网络双向推理算法对危化品道路运输系统进行推理计算;最后,分析得出危化品罐式运输车道路运输系统的可靠度.研究发现:该方法可以根据根节点故障的先验概率正向推理系统失效的可能性,并且可以通过根节点的概率重要度分析结果排查故障,同时可以通过反向推理计算根节点的后验概率诊断故障.在结论中,提出了针对系统中关键风险事件的应对策略.     

危险货物道路运输风险概率模型及应用

针对危险货物道路运输风险概率评估方法的不足,在运用事故致因理论深入分析危险货物道路运输事故机理及其风险影响因素的基础上,提出了一种新的危险货物道路运输风险概率评估模型,给出了模型的数学计算公式及各参数确定的方法.该模型在危险货物道路运输风险概率一般方法计算的基础上,从事前预防和事中行驶2个方面,将企业的安全管理水平、道路条件、气象条件、交通流量、行驶时段及危险货物特性等因子引入模型中作为修正系数,使模型更趋实际和完整.实例应用表明,该模型能很好的评估危险货物道路运输风险概率,客观的反映危险货物道路运输风险大小实际状况,避免了风险概率评估结果过高或过低的问题,并为风险概率的降低提供参考和决策依据.     

基于云D-S证据理论的山区高速公路路段风险评判

为保障山区高速公路运营期间的行车安全,提出基于云模型和Dempster-Shafer (D-S)证据理论的山区高速公路路段风险性综合评判方法。结合以往研究和标准构建了包括道路线形、路面状况、安全设施、路桥隧情况、交通环境和服务水平6个指标的路段风险性评价体系。在此基础上,将路段风险性划分为5级并提出了指标的风险等级标准。以测点实测数据和专家评价值为依据确定指标特征值,采用云模型构建指标基本信度分配。基于D-S证据理论,利用融合规则将定性与定量指标多次融合,得到路段整体风险等级。将该模型应用到奉溪高速公路K46+800～K47+400标段风险评判中,得到路段整体风险等级隶属度向量为T=(0. 022,0. 947,0. 025,0,0,0),融合不确定度为0. 007。评价结果表明:该评测路段风险性为较低风险;基于云模型与证据理论的综合评判方法具有较好的可行性与适用性,实例评价结果与实际情况基本一致。     

基于贝叶斯网络的物流无人机碰撞风险评估

为降低城市物流无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）碰撞风险,识别关键风险因素,构建贝叶斯网络模型进行风险评估。在收集7个真实无人机碰撞事故案例和文献调研的基础上,提炼出15个主要风险因素,并通过问卷调查将风险集划分为低、中、高三个等级对风险发生概率数据进行收集与评估,随后运用解释结构模型（interpretative structural modeling,ISM）对风险因素进行层级划分构建贝叶斯网络模型。根据所构建的贝叶斯网络,将收集数据导入GeNIe,对贝叶斯网络模型进行参数学习,得到无人机碰撞风险不同等级的概率分布。最后对贝叶斯网络模型进行逆向推理、敏感性分析和影响强度分析,明确导致无人机发生碰撞事故的关键因素和敏感因素,依据分析结果提出风险防控建议。     

基于贝叶斯网络的地铁项目施工风险管理研究

收集近年来我国施工安全风险事故发生的数据并进行整理,通过专家调查法确定出大连市地铁一期工程西安路站中存在的主要风险因素;根据各风险因素之间的因果关系,确定出相应的贝叶斯网络模型;该项目施工风险发生概率可以运用以贝叶斯网络为基础的正向因果推理技术进行预测,运用反向推理技术进行施工风险诊断.结果表明:该地铁项目施工安全风险发生概率为0.530,该数据表明地铁项目施工安全整体风险水平为中等等级.确定使大连市地铁一期工程处于危险状态的关键因素为:施工测量数据不准确、施工组织或施工方案不详细及操作过程连接不合理.     

山区高速公路隧道群路段危化品运输风险评价体系研究

以湖南雪峰山隧道群路段为研究对象,针对其严峻的危化品运输安全管理形势,调研事故路段特征、危化品运输信息及交通事故特征,构建交通安全评价模型。以该模型为基础,通过建立各要素修正因子库,构建危化品运输风险识别和风险值评价模型,提出危化品运输风险评价体系。研究结果表明:事故预测结果与实际结果较一致,事故识别与评价模型、评价原则共同构建的危化品运输风险评价体系具有一定的现实指导意义。     

基于博弈论组合赋权云物元模型的城市道路交通系统风险评价

为保障城市道路交通系统安全运行,降低城市交通事故发生概率,提出一种基于博弈论组合赋权云物元城市道路交通系统风险评价模型。从城市道路交通系统风险因素出发,结合《城市道路交通管理评价指标体系》,选取实习期驾驶员比例等15个风险评价指标,构建“人-车-道-环”评价指标体系。基于云物元模型,解决评价指标中存在模糊性与随机性的问题,同时采用博弈论将C-OWA有序加权算子处理的专家打分值和改进熵权法求出的权重进行组合优化,围绕待评物元与风险等级之间的隶属度,计算得出风险等级。将该模型应用于我国西部某城市A道路交通系统,展开风险评价,同时将该模型的评价结果与C-OWA云物元模型和熵权云物元模型的评价结果进行对比。结果表明:该模型得出城市A道路交通系统中各指标风险评价结果与实地走访调研结果及实际情况基本一致,且博弈论组合赋权云物元城市道路交通系统风险评价模型更加具有实用性和有效性,可为城市道路交通系统风险评价提供新思路。     

模糊综合评价法在危险化学品道路运输风险评价中的应用

采用科学合理的评价方法来评估危险化学品道路运输的安全风险程度，对提高道路运输的安全管理水平具有十分重要的现实意义。引入了模糊综合评判的方法，结合事故树分析确定事故发生的可能性；并将数学计算模型与模糊综合评价方法相结合，从人员伤亡、财产损失、影响范围、环境影响、信誉损失5个方面量化事故后果严重度，建立一套完整的危险化学品道路运输的风险评价体系。并通过实例说明该方法的可行性。     

A novel risk assessment model for privacy security in Internet of Things

Aiming at the issues of privacy security in Internet of Things （IoT） applications, we propose an effective risk assessment model to handle probabilistic causality of evaluation factors and derive weights of influence-relation of propagation paths. The model undertakes probabilistic inference and generates values of risk probability for assets and propagation paths by using Bayesian causal relation-network and prior probability. According to Bayes- ian network （BN） structure, the risk analysts can easily find out relevant risk propagation paths and calculate weight values of each path by using decision-making trial and evaluation laboratory （DEMATEL）. This model is applied to determine the risk level of assets and each risk propagation path as well as implement countermeasure of recommendation in accordance with evaluation results. The simulation analysis shows that this model efficiently revises recommendation of countermeasures for decision-makers and mitigates risk to an acceptable range, in addition, it provides the theoretical basis for decision-making of privacy security risk assessment （PSRA） for further development in lot area.     

城市道路网布局结构对公交线网密度的影响

定义了描述道路网整体结构中心化程度的道路网结构集聚度指标,用于描述路网中道路之间的衔接关系,定义了描述道路网综合布局特性的道路网布局结构指数,结合实例分析了路网布局结构对公交线网密度的影响因素和影响机理,通过对实例数据的回归分析验证了公交线网密度与道路网密度和道路网结构集聚度之间的相关关系,并指出道路网布局结构指数与公交线网密度之间具有显著的线性正相关关系.     

信息系统脆弱性被利用概率计算方法

针对现有信息系统风险评估工作中对脆弱性的评估未考虑各脆弱性间的相关性,评估结果受到较多人为主观因素的影响,提出"被利用难易程度"和"被选择概率"两个指标将现有对脆弱性的"被利用难易程度"评价转换为更为科学的"被利用概率"评价,并用贝叶斯网络的正向推理计算脆弱性节点的累积"被选择概率"。通过理论和实验分析,与相关的研究成果相比,提出的脆弱性被利用概率计算方法更准确、合理。     

经济全球化环境下的企业网络采购风险评价

在经济全球化环境下进行网络采购，企业首先要研究的就是风险规避问题．本文从网络采购模式的特点出发，探讨并建立了企业网络采购的风险评价指标体系，运用突变理论对采购风险进行分析并建立评价模型．算例分析表明，该评价模型具有需要的原始数据少且评价的结果更直观，更精确的特点，使风险评价更具客观性和科学性．     

基于生态风险的土壤重金属贝叶斯综合污染评价法

考虑到确定性土壤污染评价中较大的参数不确定性,将贝叶斯理论应用于土壤重金属污染评价中,并考虑到不同重金属在生态风险上的差异,建立了生态风险权重系数,提出了基于生态风险权重的土壤重金属污染贝叶斯评价法.将提出的贝叶斯综合污染评价法与现行的确定性方法、商权贝叶斯评价法和灰色评价法进行实例研究对比.研究表明,基于生态风险的土壤重金属贝叶斯综合污染评价结果分别为各采样点土壤环境质量隶属于各污染级别的概率,降低了常用评价法中人为主观因素的作用,构建的生态风险权重系数代替统计数理方法所得到的权重,使本方法更具土壤学意义,为土壤重金属污染防控决策提供了更科学的筛选级参考,具较高的评价分辨力.     

基于组合赋权的暴恐转向风险预测研究

研究群体性事件演变过程中的冲突升级引发暴恐转向的风险，对维护国家安全和社会稳定具有重要意义。本文提出基于词频-逆文档频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)及三角模糊数(Triangular Fuzzy Number, TFN)的组合赋权法，并融合贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)构建风险转向预测模型。首先，通过分析促使事件态势演变的影响因素，建立暴恐转向指标体系，利用TF-IDF方法对社交媒体文本数据中的代表性高频词汇进行筛选和分类，计算对应指标的客观权重。其次，结合TFN和德尔菲法设计调查问卷，采用全积分值法对专家小组评判结果进行解模糊化处理，得到指标的主观权重。再次，根据博弈论组合赋权法得到综合权重，融合BN概率推理模型，预测发生暴恐转向的概率。最后，利用反向推理得出影响因素的后验概率，分析引发暴恐转向的主要因素，为相关部门采取针对性措施提供理论参考。实例结果显示暴恐转向风险的预测概率为81%,与实际事件态势发展情况相符，验证了本文模型对群体性事件态势发生暴恐转向风险具有可行、准确的预测。