本文主要研究内容
作者韩思思（2019）在《道路运输危险货物事故发生特性研究》一文中研究指出：随着国家经济的增长,道路运输危险货物需求的增加,道路运输危险货物事故层出不穷。道路运输危险货物事故往往会衍生出燃烧、爆炸和腐蚀等情况,对人民和社会造成巨大的安全隐患。为进一步研究道路运输危险货物事故发生特性,进而降低事故发生率,避免事故危害的发生。本文首先在道路运输危险货物事故国内外研究现状的基础上,对2013年-2017年统计的道路运输危险货物事故发生时间、事故发生地区、事故车辆运载货物类别、事故发生形态、造成事故产生原因、事故发生严重程度和事故发生时天气状况等多种因素进行综合研究分析,通过定性与定量、交叉分析法得出道路运输危险货物事故的发生时间、发生形态特性、造成原因等特性,并首次结合城市群概念对道路运输危险货物事故发生的地区分布特性进行研究。其次本文将从道路运输危险货物事故发生致人死亡数量特征和发生原因两方面展开进一步研究。在研究道路运输危险货物事故发生致人死亡数量特征方面,本文统计了道路运输危险货物事故发生致人死亡人数和相应的累积概率,通过对获得的死亡人数类别和累计概率在对数坐标中进行非线性拟合,改进了传统F-N曲线,并对比传统F-N曲线、基于正态分布函数的F-N曲线和基于ECS(Edgeworth-Cramer Series)函数的F-N曲线的拟合效果,发现基于ECS函数的F-N曲线拟合效果更好,更能代表道路运输危险货物致人死亡情况,进一步研究相对准确地得到道路运输危险货物的事故致人死亡特性。在研究道路运输危险货物事故发生的原因特性方面,本文分析了导致道路运输事故产生的原因。通过贝叶斯网络知识建立道路运输危险货物事故模型,对事故原因进行贝叶斯网络结构学习和参数学习,进而获得造成事故发生原因的后验概率。在已知事故发生的情况下,该模型可以推断各个事故原因导致事故发生的可能性。结果发现驾驶员因素导致道路运输危险货物事故发生的概率最大,后验概率为0.504,是导致事故发生的主要因素。其次是外部因素导致事故发生的可能性最大,后验概率为0.270。导致事故发生影响因素相对较小的是设备因素和管理因素,后验概率分别为0.147和0.027。本文结果可为决策者提供决策支持。
Abstract
sui zhao guo jia jing ji de zeng chang ,dao lu yun shu wei xian huo wu xu qiu de zeng jia ,dao lu yun shu wei xian huo wu shi gu ceng chu bu qiong 。dao lu yun shu wei xian huo wu shi gu wang wang hui yan sheng chu ran shao 、bao zha he fu shi deng qing kuang ,dui ren min he she hui zao cheng ju da de an quan yin huan 。wei jin yi bu yan jiu dao lu yun shu wei xian huo wu shi gu fa sheng te xing ,jin er jiang di shi gu fa sheng lv ,bi mian shi gu wei hai de fa sheng 。ben wen shou xian zai dao lu yun shu wei xian huo wu shi gu guo nei wai yan jiu xian zhuang de ji chu shang ,dui 2013nian -2017nian tong ji de dao lu yun shu wei xian huo wu shi gu fa sheng shi jian 、shi gu fa sheng de ou 、shi gu che liang yun zai huo wu lei bie 、shi gu fa sheng xing tai 、zao cheng shi gu chan sheng yuan yin 、shi gu fa sheng yan chong cheng du he shi gu fa sheng shi tian qi zhuang kuang deng duo chong yin su jin hang zeng ge yan jiu fen xi ,tong guo ding xing yu ding liang 、jiao cha fen xi fa de chu dao lu yun shu wei xian huo wu shi gu de fa sheng shi jian 、fa sheng xing tai te xing 、zao cheng yuan yin deng te xing ,bing shou ci jie ge cheng shi qun gai nian dui dao lu yun shu wei xian huo wu shi gu fa sheng de de ou fen bu te xing jin hang yan jiu 。ji ci ben wen jiang cong dao lu yun shu wei xian huo wu shi gu fa sheng zhi ren si wang shu liang te zheng he fa sheng yuan yin liang fang mian zhan kai jin yi bu yan jiu 。zai yan jiu dao lu yun shu wei xian huo wu shi gu fa sheng zhi ren si wang shu liang te zheng fang mian ,ben wen tong ji le dao lu yun shu wei xian huo wu shi gu fa sheng zhi ren si wang ren shu he xiang ying de lei ji gai lv ,tong guo dui huo de de si wang ren shu lei bie he lei ji gai lv zai dui shu zuo biao zhong jin hang fei xian xing ni ge ,gai jin le chuan tong F-Nqu xian ,bing dui bi chuan tong F-Nqu xian 、ji yu zheng tai fen bu han shu de F-Nqu xian he ji yu ECS(Edgeworth-Cramer Series)han shu de F-Nqu xian de ni ge xiao guo ,fa xian ji yu ECShan shu de F-Nqu xian ni ge xiao guo geng hao ,geng neng dai biao dao lu yun shu wei xian huo wu zhi ren si wang qing kuang ,jin yi bu yan jiu xiang dui zhun que de de dao dao lu yun shu wei xian huo wu de shi gu zhi ren si wang te xing 。zai yan jiu dao lu yun shu wei xian huo wu shi gu fa sheng de yuan yin te xing fang mian ,ben wen fen xi le dao zhi dao lu yun shu shi gu chan sheng de yuan yin 。tong guo bei xie si wang lao zhi shi jian li dao lu yun shu wei xian huo wu shi gu mo xing ,dui shi gu yuan yin jin hang bei xie si wang lao jie gou xue xi he can shu xue xi ,jin er huo de zao cheng shi gu fa sheng yuan yin de hou yan gai lv 。zai yi zhi shi gu fa sheng de qing kuang xia ,gai mo xing ke yi tui duan ge ge shi gu yuan yin dao zhi shi gu fa sheng de ke neng xing 。jie guo fa xian jia shi yuan yin su dao zhi dao lu yun shu wei xian huo wu shi gu fa sheng de gai lv zui da ,hou yan gai lv wei 0.504,shi dao zhi shi gu fa sheng de zhu yao yin su 。ji ci shi wai bu yin su dao zhi shi gu fa sheng de ke neng xing zui da ,hou yan gai lv wei 0.270。dao zhi shi gu fa sheng ying xiang yin su xiang dui jiao xiao de shi she bei yin su he guan li yin su ,hou yan gai lv fen bie wei 0.147he 0.027。ben wen jie guo ke wei jue ce zhe di gong jue ce zhi chi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自北京交通大学的韩思思，发表于刊物北京交通大学2019-09-27论文，是一篇关于道路运输论文,危险货物论文,曲线论文,贝叶斯网络论文,后验概率论文,北京交通大学2019-09-27论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自北京交通大学2019-09-27论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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