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基于贝叶斯网络的内河船舶碰撞人为失误分析
| 论文题名： | 基于贝叶斯网络的内河船舶碰撞人为失误分析 |
| 关键词： | 内河航运;航行安全;船舶碰撞;人为失误模型 |
| 摘要： | 由于具有运价低、运量大、环境污染小等优势，近年来内河航运重新受到重视，而日益繁忙的内河航运也导致船舶航行安全事故偶有发生。统计表明，船舶碰撞占各类内河船舶安全事故的绝大部分，而80%以上的内河船舶安全事故与人的因素有关。对内河船舶碰撞事故进行安全风险分析，发现船舶碰撞事故人为因素的致因机理，己成为内河航运安全研究的重点。 本文从对影响内河船舶航行安全的人为因素分析入手，在总结前人研究工作的基础上，将Swain& Guttmann人为失误模型和贝叶斯网络用于船舶碰撞事故安全分析中。本文收集并阅读了123起船舶碰撞事故案例，分析了导致船舶碰撞事故的人为失误，并依据Swain&Guttmann模型“感知-认知-行动”信息处理过程，梳理了内河船舶碰撞形成机理。根据其内部的因果关系，结合专家判断法和数据学习法，人工构建贝叶斯网路拓扑结构及机器计算网络间节点的条件概率，提出了船舶碰撞事故贝叶斯网络分析模型，并通过敏感性分析、真实事故案例分析来验证模型的可靠性。然后，借助GeNIe软件对所建立的网络模型进行贝叶斯推理，包括因果推理、诊断推理等，得出导致碰撞事故发生的最有可能的影响因素及最大可能致因链。最后，根据贝叶斯推理分析结果，找出了影响船舶航行安全最为关键的人为失误，有针对性地提出强化船员相关规则学习、加强驾驶员避碰操作能力培训、完善船舶航行服务等管理建议，以减少或避免船舶航行事故的发生。 本文的研究成果对于管理部门加强船舶碰撞事故预防具有一定的指导意义，同时，选用的人为失误模型和贝叶斯网络方法对于其他类型的交通安全风险分析也有一定的借鉴意义。 |
| 作者： | 陈亚东 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 张延猛 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 上海交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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