基于贝叶斯网络的公交车事故外因分析

为了系统的探究车、路和环境共同作用下的公交车事故致因,利用A市259条公交车事故数据,基于专家知识与数据融合方法建立贝叶斯网络结构;利用服从Dirichlet分布的贝叶斯方法进行参数学习。在验证了模型的有效性后,结合贝叶斯网络模型,运用团树传播算法推理了各变量之间的关系。研究结果表明：天气、时间、道路线形、地点都可能导致公交车事故;根据概率由大到小,导致的事故类型依次为非碰撞事故、与小汽车、非机动车、公交车碰撞;且每一事故类型的伤亡情况及最强致因因素都不尽相同。除此之外,各致因因素在不同情况下,导致的事故类型及伤亡情况概率也有差异。相关结果可以为政府及企业建立事故管理制度,减少公交车事故的发生提供一定的依据。