基于模糊贝叶斯网络的地铁运营安全风险预测

为了量化地铁运营安全风险并识别相关风险的关键事件,从组织、人因错误的角度出发,利用贝叶斯网络构建了事故的致因关系.同时,基于模糊集理论,利用模糊语义及积分值法量化基本事件的条件概率.案例研究中,针对某地铁火灾事故,依据贝叶斯网络推理得出火灾事故的发生概率.研究结果表明,模糊贝叶斯网络对于地铁运营安全风险预测是切实可行的,计算得到的风险概率反映了地铁系统目前的安全状况.敏感性分析结果显示,车轴温度过高引起的敏感性因子最大,是引起火灾风险的关键事件.在引起这个关键事件的顶事件中,现场管理更为重要,因此加强现场管理能够更加有效地降低事故发生的概率.     

用于预测的贝叶斯网络

通过示例给出了贝叶斯网络的构造方法，概括了贝叶斯网络的特点及贝叶斯网络学习的内容与过程，同时给出了离散型贝叶斯网络的预测公式。贝叶斯网络学习主要有三个基本环节，其一是确定变量集和变量域；其二是确定贝叶斯网络结构；其三是确定局部概率分布。贝叶斯网络是描述变量之间定性与定量依赖关系的图形模式，是进行数据联合分析与预测的有力工具。     

动态贝叶斯网络在战争身份识别中的应用

在战争身份识别中运用贝叶斯网络时,系统参数不能做到及时调整,动态贝叶斯网络可以解决这一问题,通过建立网络模型,引入时间因素,对系统参数进行分析与后验概率推理,利用隐马尔科夫模型对推理进行仿真实验.通过动态贝叶斯网络在战争身份识别中的使用为指挥员在有限的时间内作出有效的评估识别提供了依据,具有重要的实战意义.     

管道腐蚀泄漏火灾的贝叶斯网络推理模型研究

为了研究长输管道腐蚀泄漏及蒸气云爆炸事故的演化规律,通过对埋地管道内(外)壁腐蚀失效、燃气泄漏、气体云团扩散及蒸气云爆炸等4阶段事件进行分析,构建埋地管线腐蚀泄漏火灾的贝叶斯网络模型。研究网络结构中节点变量的取值范围及离散化方法,并基于对事故统计和专家分析判断,设定节点变量的先验概率,量化节点关联的条件概率分布。在对贝叶斯网络推理策略研究的基础上,考察节点变量对推理结果的敏感性,验证模型的合理性。结果表明,长输管道腐蚀泄漏及次生灾害事件过程具有较大的不确定性,主要体现在中间事件均具有多种状态,事故演化路径概率受模型输入条件影响较大。贝叶斯网络方法用于描述事故过程中间节点事件间的依赖关系有较大的优势,可以定量衡量事故风险的不确定性。     

大型桥梁施工风险动态评估

针对大型桥梁施工风险动态评估问题，采用结构?风险分解识别法完成风险元初步识别，引入决策与实验室方法识别动态评估风险元并构建风险元传递网，最后结合贝叶斯网络及GeNIe软件对风险元传递网进行贝叶斯概率计算，并结合逆向推理和敏感性分析获得关键风险元及主要风险链。采用该方法开展五峰山长江大桥施工全过程风险动态评估。结果表明，全桥评估中共识别出234个动态评估风险元，辨析出104个关键风险元及相关主要风险链。计算出施工前及主梁完成后“高速铁路行车安全”风险概率值分别为0.065 2、0.009 1，对应的关键风险元为沉井不均匀沉降、主缆线形偏差等，主要风险链为：沉井不均匀沉降→锚体变位→锚固系统变位→主缆线形偏差→吊索不均匀变形→主梁线形变化→铁路桥面平顺性不足→高速铁路行车安全。     

供应链网络风险定量评估方法

从供应链网络结构出发,将网络中的风险分为"点中断风险"和"边中断风险";给出供应链网络向贝叶斯网络转换方法;对T企业供应链网络进行风险评估,计算该网络节点发生中断风险的概率和节点的重要度。     

自适应安全分析和监测系统机理分析

对探测具有低信噪比特征的恐怖分子活动问题,其中包括"恶性的"或("恐怖分子活动")交易和嘈杂的("良性的")交易,提出了以隐马尔可夫模型和动态贝叶斯网络为基础的自适应安全分析和监测系统,用于帮助情报人员识别恐怖威胁,预测恐怖分子的可能活动.作为一种以交易为基础的分析工具,类似于有噪声背景的目标跟踪问题,将一系列在现实交易中可疑的人、地方和事情作为数据输入,利用隐马尔可夫模型,在前置变量法和时序似然比探测算法的基础上,提供描述恐怖分子网络节点状态的部分(不完整)观测数据的软性证据;构建分层贝叶斯网络,软性证据以可能性信息形式从隐马尔可夫模型传送到贝叶斯网络进行信息融合,用于升级贝叶斯网络的推理.和反恐网络模型相结合,自适应安全分析和监测系统收集、共享、识别信息,并且评价和预测恐怖分子网络的状态,为抑制可能的恐怖威胁给出可行性建议.     

基于贝叶斯网络的实时行情预测算法

贝叶斯网络说明变量集合的联合条件概率分布为自然地表示因果信息提供了一种方法.用贝叶斯网络进行预测的核心问题是选择最符合样本数据的网络结构,即根据数据样本D和先验知识ζ找出后验概率户(Sh|D,ζ)最大的贝叶斯网络S.提出了一种基于贝叶斯网络的实时行情预测算法,并对其数据结构与实现方法进行了阐述.     

基于贝叶斯网络的企业社交网络招聘风险评价

伴随着社交网络平台的多样化发展,社交网络招聘已成为企业关注的热点.为了有效降低企业社交网络招聘的风险,采用流程图法,结合文献研究结果和专家意见,全面分析了社交网络招聘中的风险因素,进而建立企业社交网络招聘的风险评价指标体系.基于贝叶斯网络方法提出企业社交网络招聘风险的评价模型,将模型应用于企业社交招聘风险评价的实际算例,计算得出社交网络各招聘阶段风险及招聘总风险,按照风险发生概率的大小进行排序,并提出相应的防范对策及建议,验证了评价方法的有效性.     

基于粒子群算法的装配式建筑施工安全风险决策

为研究建设项目施工中各风险因素之间的错综复杂关系,采取科学的风险控制策略降低建设项目施工安全风险,通过在分析装配式建筑施工安全风险因素的基础上,利用马尔科夫链和贝叶斯网络相结合的方法对风险因素的发生概率进行估算,以条件概率描述各风险因素之间的相关性,并构建安全风险损失-控制投入双目标优化模型,设计相应的算法并运用R语言编程求解。结果表明考虑风险相关性的优化模型,结合实际情况给出合理的配置策略,对提高装配式建筑施工安全风险决策有良好推进作用。     

基于PERT的虚拟企业风险评价模型

提出了一种虚拟企业风险评价的有效方法.针对虚拟企业以项目为组织模式及信息具有不确定性的特点,为考虑项目时间因素对整体风险的影响,基于计划评审法建立了虚拟企业风险评价模型.在已知风险水平与各工序作业时间的对应关系、每个工序的模糊风险水平以及风险水平与项目完工时间的对应关系的基础上,通过项目不同风险水平的完工概率描述企业的整体风险状况,实例研究表明该方法为虚拟企业风险评价提供了一种有效的管理工具.     

基于贝叶斯网络的HAZOP-LOPA集成分析与应用

针对事件树、故障树等风险分析存在一定局限性的问题,提出了基于贝叶斯网络的HAZOP-LOPA集成风险评估新思路.编制系统故障树,利用GeNIe软件将其映射成贝叶斯网络,运用贝叶斯网络双向推理进行故障预测和诊断,快速识别系统薄弱环节并确定为风险贝叶斯故障节点,结合HAZOP与LOPA对其进行风险集成分析,提出相应的独立防护层,根据防护层失效概率并参照半定量风险矩阵确定剩余风险等级.该风险评估模型在辽河石化公司催化裂化装置的反应再生系统中进行应用,结果证实该模型在复杂工艺信息不确定条件下,能有效提高风险评估的针对性、客观性与准确性.     

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.     

基于Rough Set的贝叶斯网络结构学习研究

Rough Set理论与方法是处理复杂系统的一种有效方法,但未能包含处理不精确或不确定原始数据的机制,与贝叶斯网络等不确定性理论有很强的互补性.本文提出基于Rough Set理论的贝叶斯结构学习方法,把Rough Set理论与贝叶斯网络相结合,通过属性约简简化贝叶斯网络结构变量,更好满足条件属性间的独立性限制,降低结构复杂度;同时,条件属性之间的依赖性决定贝叶斯网络变量之间的依赖关系和弧的方向.最后,通过算例说明该方法的应用过程.     

软件项目进度风险的贝叶斯网络模型研究

为研究软件项目进度风险,给出了进度贝叶斯网络的定义,引入工作节点、时间节点和资源节点等,并在工作节点之间的弧上添加时距;同时为进度安排中的工作不确定性、时间资源不确定性以及资源不确定性等建模。给出了进度贝叶斯网络中的相关计算,提出采用进度贝叶斯网络评估,控制软件项目的进度风险,并就一个简单示例说明了进度贝叶斯网络的应用。     

Exploring Attack Graphs for Security Risk Assessment: A Probabilistic Approach

The attack graph methodology can be used to identify the potential attack paths that an attack can propagate. A risk assessment model based on Bayesian attack graph is presented in this paper. Firstly, attack graphs are generated by the MULVAL (Multi-host, Multistage Vulnerability Analysis) tool according to sufficient information of vulnerabilities, network configurations and host connectivity on networks. Secondly, the probabilistic attack graph is established according to the causal relationships among sophisticated multi-stage attacks by using Bayesian Networks. The probability of successful exploits is calculated by combining index of the Common Vulnerability Scoring System, and the static security risk is assessed by applying local conditional probability distribution tables of the attribute nodes. Finally, the overall security risk in a small network scenario is assessed. Experimental results demonstrate our work can deduce attack intention and potential attack paths effectively, and provide effective guidance on how to choose the optimal security hardening strategy.     

基于贝叶斯网络的林业碳汇项目风险评价

【目的】发展林业碳汇是应对气候变化的重要途径,随着我国碳交易市场的逐步建立与完善,林业碳汇项目开发受到广泛关注,发展前景良好,但也面临诸多不确定性与风险。基于贝叶斯网络原理,对林业碳汇项目进行系统风险评价,为项目风险管理提供参考。【方法】以中国核证自愿减排(China certified emission reduction,CCER)林业碳汇项目为研究对象,利用多领域林业碳汇专家知识,通过确定网络结构与计算风险参数,构建基于贝叶斯网络的林业碳汇项目风险评价模型。结合专家访谈和实地调研信息,确定林业碳汇项目风险清单,并在此基础上确定风险贝叶斯网络结构;根据专家对各类风险因子发生概率及影响大小的打分,利用熵权法计算风险因子权重,以此获得每位专家对于风险源及总风险的评价结果,得到贝叶斯网络运行的全部参数。利用构建的风险评价模型,测度CCER林业碳汇项目整体风险水平并判断各类风险的主要风险因子;考虑不同类型CCER林业碳汇项目的特征差异,对该风险评价模型进行适应性调整,纳入项目类型节点,通过贝叶斯网络的节点概率模拟功能,计算4类CCER林业碳汇项目的风险值,比较不同类型CCER林业碳汇项目的风险差异。【结果】①CCER林业碳汇项目整体风险值为1.932,四大类风险的风险水平由高到低分别为政策风险、市场风险、技术风险和自然风险,风险值分别为2.150、2.022、1.925、1.546;②CCER林业碳汇项目中政策风险的主要风险因子为林业碳汇交易规则变化、国家减排政策变化;市场风险的主要风险因子为劳动力价格上涨、土地租金上涨;技术风险的主要风险因子为项目未能获得签发、项目未能获得备案;自然风险的主要风险因子为病虫害、森林火灾;③不同类型CCER林业碳汇项目风险水平由高到低分别为碳汇造林项目、竹子造林项目、森林经营项目、竹林经营项目,风险值分别为2.221、2.121、1.954、1.705。【结论】贝叶斯网络能够综合考虑风险水平及风险影响关系两方面信息,在项目风险评价方面具有一定优势。当前条件下CCER林业碳汇项目风险水平中等,政策风险与市场风险相对较高,企业主体参与林业碳汇项目投资决策时,应密切关注碳汇市场相关政策变化,对项目风险进行科学评估;有关部门应注重降低政策不确定性引发的系统性风险,并提高碳汇市场的稳定性与活跃性;简化林业碳汇项目开发程序,以降低项目开发的交易成本。     

基于马尔可夫过程的虚拟企业动态风险评价方法的研究

针对虚拟企业风险具有不确定性的特点,提出了基于马尔可夫过程的风险评价模型,模型考虑了完工和失败概率、生产成本和完工质量系数;并用实例说明运用该模型对企业生产进行风险评价的过程带来的效果。     

基于供应链网络的风险分析与评估方法

从供应链中各企业内部、企业间合作关系及外部环境三个方面来考察供应链的风险,并分析了各类风险的出现概率和对整个供应链的影响程度.采用模糊评价的方法确定风险出现的概率以及影响程度,并用两者的乘积来表示该风险因素的大小,最后,将上述各值相加之和作为整个供应链的可靠度.采用这种方法,可以比较客观地比较不同供应链之间风险的大小,为企业供应链管理提供支持.