改进贝叶斯网络模型的高速公路交通设施风险评估

在软件项目生存周期早期或创新型项目的研发过程中,可用的案例数据很少或很不完整,项目风险多由专家经验进行主观评估,给风险的客观度量带来了很大的困难。提出了一种基于贝叶斯网络的软件项目风险评估方法,不仅可度量风险影响程度的风险当量,还能度量出多种风险对某种风险后果的组合影响以及单个风险对整体后果的综合影响,从而增强了软件项目风险的预测和应变能力,为有效地降低风险发生概率、提高软件开发成功率提供了一种新的途径。

从安全管理、人、设备设施和环境等4个方面确定18个地铁运营安全影响因素。采用解释结构模型分析影响因素之间的关系,构建结构模型,并将其转换为多态贝叶斯网络结构。同时,引入模糊集理论,将专家给出的自然语言变量转化为概率信息,输入到多态贝叶斯网络并进行风险评估。案例研究说明,该风险评估方法应用于地铁运营安全分析中切实可行。

以宏观动态交通流模型为基础,分析了模型中各个参数之间的函数关系.给出了基于bp神经网络理论的高速公路交通流预测模型建立的方法,对高速公路进行建模.该模型可以通过对高速公路交通流信息的实时采集对参数进行动态的修正,达到交通流信息预测的准确性要求.

高速公路交通量预测过程涉及众多的输入因素,其中许多因素的不确定性将导致预测结果存在一定程度的风险。该文运用风险分析方法,对影响交通量的风险因素进行了分类和识别,阐述了风险的产生及其特性,估计了主要风险因素的概率分布,并用蒙特卡罗方法对未来交通量进行了模拟,得到了交通量的概率分布曲线,为合理计算高速公路建设规模与制定投资决策提供了可靠依据。

施工报告 施工单位：广州市公路实业发展公司月份：11编号：2012-01 一、工程概况 广州增从高速公路sjt04合同段由广州市公路实业发展公司承建，合同价为48450876万元，线路起止 桩号为k11+130,终止桩号为k40+260，含街口支线，,全长66.768km。主线起于增城市增江街周山 村，与从莞高速公路惠州段顺接，途经正果镇、小楼镇、派潭镇、从化市温泉镇，终于从化市温泉 镇卫东村，通过卫东枢纽立交与大广高速公路（原街东高速公路）t字相接，路线全长47.160km。主 线与广河高速公路、国道g105、省道s119、省道s256、省道s355等多条高速公路及国、省公路相交 。 街口支线起点位于增城市派谭镇，通过坳背立交与主线相接，经从化市江浦街，通过白田岗互通立 交与已建的街（口）北（兴）高速公路相接，路线全长

我国高速公路存在着运行效率低下、收费标准较高、管理混乱、浪费严重、投资成本居高不下、财务状况难以为继等问题,不少项目存在着十分严重的银行金融风险和地方财政隐患,而高速公路投资的风险评估却基本上还是空白,因此,对高速公路投资风险进行评估具有重要意义。笔者认真分析了收费高速公路投资风险的特点,重点提出了风险评价指标体系,并建立了收费高速公路投资模糊综合评价模型。

本文根据高速公路公司财务风险的特点,设计了我国高速公路公司财务风险综合评价指标,构建了基于模糊层次分析法的高速公路公司财务风险评估模型。

本文参考人、机、环境和管理理论，并根据民航相关标准和规则建立航空公司风险评估指标体系。对航空公司实际调查数据进行有效性、归一化处理，用genie软件构建相应的贝叶斯网络模型，对参数进行学习，获取了各节点的cpt，据此对模型进行正向推理和反向推理，找出了风险致因较大的因素即人的因素和管理及信息因素。最终对该航空公司风险评估的结果为76．6％。实验结果证明该方法是可行有效的。

为提高建筑火灾风险评估的准确性,建立1种智能化的动态风险评估方法。针对具体建筑的风险评估,以物联网技术为基础,构建智能消防监测系统,在建筑日常使用过程中通过动态风险评估,实现火灾风险要素的实时监测、数据传输,充分发挥大数据、云计算的支撑作用,将贝叶斯网络方法引入火灾风险定量评估过程,构建火灾动态风险评估模型；结合具体的应用实例,分析不确定因素对风险评估结果的影响。研究结果表明:基于贝叶斯网络的动态风险评估方法能较准确地反映建筑火灾风险的可能性,达到实时监测、动态评估的效果。

依照信息安全风险评估流程,结合威胁、脆弱性和控制措施等风险评估基本要素,以加强要素关联性分析和提高评估结果客观性为目标,提出一种层次分析法与贝叶斯网络相结合的信息安全风险态势分析模型。该模型通过层次分析法计算出各威胁指标的权重,根据各风险评估要素之间的因果关系构造贝叶斯网络,结合贝叶斯网络计算出的风险发生概率得出系统风险等级。针对威胁分析,利用贝叶斯推理,通过定义威胁、脆弱性概率的变化量,进行系统的综合风险分析,从全局角度把握风险态势并给出有效解决方案,实现风险的可控性。该方法可以有效地降低评价主观性,实现更准确的风险态势分析。实例表明,该方法不仅可以针对控制措施提供有效的建议,还能在降低并转移风险上给出合理的判断,为信息安全风险态势分析提供了一个新的思路。

基于甘肃高等级公路收费年收入的统计数据,结合其收入和交通量之间的粗略关系,运用bp神经网络预测高等级公路各收费站年收入,从而间接地对高等级公路交通流量进行预测,为提高高速公路的管理与服务水平,对提高高等级公路管理部门的信息感知能力和应急处置能力、提高路网运行效率、建设和谐高等级公路具有极其重要的意义。

引言高速公路交通量预测是高速公路建设项目可行性研究报告的一项重要内容,它是进行交通量现状评价、综合分析建设项目的必要性和可行性的基础,是确定高速公路建设项目的技术等级、工程规模、效益分析的主要依据。同时,其准确率直接关系高速公路投资回报率,甚至影响项目国民经济评价及财务评价。根据调查资料和工程项目的性质选用不同的预测方法,国内、外已提出的各种预测方法多达200种左右,但用于实际操作的较少,如头脑风暴法、专家预测法、

本文依托重安江隧道工程,研究隧道施工坍塌风险评估,建立了风险评估模型,进行了后果估计,并构建了动态风险评估模型。

本文着重于建立高速公路交通工程设施的一整套评估模型,并从经济分析,给出效益成本比及回收年限等经济参数,为主管部门制定建设规划提供决策依据。

为了提高高速公路交通安全评价的准确性及可靠性,在遵循评价基本原理及相关要求的基础上,提出基于bp神经网络的高速公路交通安全评价方法,建立了高速公路交通安全评价模型,并对新疆s045线交通安全状况进行实例分析。结果表明:新疆s045线交通安全状况良好。基于bp神经网络的高速公路交通安全评价准确性较高,其涉及参数较少,操作简便,评价科学。

为了评价高速公路交通安全的水平,使高速公路的管理者能获得交通安全状况的动态信息,在对国内外交通安全评价的方法进行研究的基础上,提出了bp神经网络评价模型进行高速公路交通安全评价.在对交通事故进行调查分析的基础上,从影响高速公路交通安全的6个方面,建立了相应的评价指标体系,共计18个指标.每个指标有确定的指数等级划分依据、评价要求、调查方法.采用c++语言开发了基于bp神经网络模型的综合评价软件,在江西省梨温和昌泰2条高速公路进行实际应用.对评价结果进行了分析,表明该方法操作性强、结果可靠.

利用果蝇优化算法的快速搜索能力和全局最优能力,结合贝叶斯网络的结构特点,运用果蝇优化算法优化贝叶斯网络结构,提出一种基于果蝇优化算法优化贝叶斯网络的高速公路机电设备故障预测研究.

鉴于在整体上进行智能变电站风险自动分析对日渐复杂的电力系统安全运行有着十分重要的意义,提出并设计了基于贝叶斯网络的智能变电站风险关联模型。首先,基于专家群决策方法确定智能变电站的设备风险及风险诱发因素,建立风险分析决策表,利用粗糙集求取最佳风险约简组合;然后,根据约简决策表自动建立风险关联贝叶斯网络图,提出了采用伽玛分布函数联合专家知识并融入监测数据来更新模型的条件概率分布的方法。最后,对220kv变电站进行实例分析,利用贝叶斯网络的反向推理功能实现风险诱发概率推理,实验结果证明了该模型的有效性和适用性。

为研究梯级水库漫坝连溃的风险,并探索贝叶斯网络在水库连溃风险分析中的可行性,通过构建洪水作用下双库连溃的贝叶斯网络模型,并选取四川省大渡河上两相邻梯级水库进行分析,以推求水库漫(溃)坝概率及评估连溃风险。分析过程表明贝叶斯网络方法能直观、简便地分析多风险源共同作用下的水库群连溃风险问题。结果表明,两水库天然洪水漫坝条件概率的数量级均为10-6,洪水引发单库漫坝风险较小；正常蓄水位以上,上游水库溃坝洪水致下游水库漫坝条件概率超0.8,即上游水库溃坝导致水库连溃的风险很大。

针对具有跳跃性的中长时数据预测,提出一种改进加权灰色gm(1,1)模型对高速公路收费站交通量进行预测.将原始交通量数据经过1阶弱化和1-ago处理后,利用灰色关联度对初始值的取值进行加权优化,同时对背景值采取光滑优化处理,从而组合成新型灰色gm(1,1)模型.应用某收费站实际交通量统计数据来验证新型灰色gm(1,1)模型算法预测准确性,结果表明:改进加权灰色gm(1,1)模型具有更好的适用性和准确性.

为了使金属矿山安全管理人员能更有效地对矿山进行风险管理。通过对采矿区间事故数据的统计,依据事故后果严重程度确定其权重值,建立矿山事故灾害事故树模型,并将其转换为贝叶斯网络,对各类生产事故条件概率进行计算。将计算结果与矿山其后几年生产事故数据进行比较,该风险分析模型能有效对矿山事故进行分析。

基于量化理论的高速公路交通安全评价模型——选取济青高速公路七个路段作为典型事故多发地段，用量化理论原理建立了断面事故率分析模型，用以鉴别出事故多发点发生事故的原因，为高速公路交通安全的评价提供了新的思路。