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基于复杂网络的内河船舶碰撞事故致因分析
被引量：
16
1
作者
郑霞忠
柯善钢
+3 位作者
陈星
邵波
王硕
赵金山
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期211-217,共7页
为了探明内河船舶碰撞事故致因内在联系,基于船舶碰撞事故调查报告,从人-机-环-管视角构建事故致因复杂网络模型。运用“2-4”模型从人-机-环-管视角识别和提取事故致因,采用事故树方法分析调查报告中碰撞事故过程,提取内河船舶碰撞事...
为了探明内河船舶碰撞事故致因内在联系,基于船舶碰撞事故调查报告,从人-机-环-管视角构建事故致因复杂网络模型。运用“2-4”模型从人-机-环-管视角识别和提取事故致因,采用事故树方法分析调查报告中碰撞事故过程,提取内河船舶碰撞事故致因链,利用复杂网络理论融合多事故致因链,构建包括36个节点、123条边在内的事故致因网络,计算致因网络拓扑特征参数,定量分析内河船舶碰撞事故致因之间相互作用。研究结果表明:疏忽瞭望、错误估计碰撞危险、安全管理不到位、船员不适任、船与船通信信息不足、未及时行动是内河船舶碰撞事故的关键致因。同时,内河船舶碰撞致因网络是1个无标度网络,且具有小世界特性,表明事故致因之间连锁效应明显,管控上述关键致因可有效预防碰撞事故。研究结果可为预防内河船舶碰撞事故、提高内河航运管理水平提供参考。
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关键词
内河船舶碰撞
复杂网络理论
关键致因
关键链路
事故分析
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职称材料
基于贝叶斯网络的内河船舶碰撞人的失误分析
被引量：
7
2
作者
陈亚东
张延猛
胡昊
《上海海事大学学报》
北大核心
2017年第3期41-46,共6页
为分析对船舶航行安全有显著影响的人的因素,引入Swain&Guttmann模型和贝叶斯网络分析内河船舶碰撞事故。依据Swain&Guttmann模型的信息处理过程(感知、决策和行动)梳理内河船舶碰撞形成机理。利用领域专家知识和小样本量数据...
为分析对船舶航行安全有显著影响的人的因素,引入Swain&Guttmann模型和贝叶斯网络分析内河船舶碰撞事故。依据Swain&Guttmann模型的信息处理过程(感知、决策和行动)梳理内河船舶碰撞形成机理。利用领域专家知识和小样本量数据学习法构建贝叶斯网络,计算网络节点间的条件概率。利用贝叶斯网络的不确定性知识推理方法,得出影响船舶航行安全的关键人的因素。该结果与真实事故案例统计结果相吻合,这说明Swain&Guttmann模型和贝叶斯网络适用于对内河船舶航行安全的综合分析。
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关键词
航运安全
内河船舶碰撞
贝叶斯网络
最大期望算法
安全风险
人的失误
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职称材料
题名
基于复杂网络的内河船舶碰撞事故致因分析
被引量：
16
1
作者
郑霞忠
柯善钢
陈星
邵波
王硕
赵金山
机构
三峡大学水利与环境学院
中国长江三峡集团有限公司流域枢纽运行管理中心
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期211-217,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51878385)
中国长江三峡集团有限公司员工科研项目(201903067)。
文摘
为了探明内河船舶碰撞事故致因内在联系,基于船舶碰撞事故调查报告,从人-机-环-管视角构建事故致因复杂网络模型。运用“2-4”模型从人-机-环-管视角识别和提取事故致因,采用事故树方法分析调查报告中碰撞事故过程,提取内河船舶碰撞事故致因链,利用复杂网络理论融合多事故致因链,构建包括36个节点、123条边在内的事故致因网络,计算致因网络拓扑特征参数,定量分析内河船舶碰撞事故致因之间相互作用。研究结果表明:疏忽瞭望、错误估计碰撞危险、安全管理不到位、船员不适任、船与船通信信息不足、未及时行动是内河船舶碰撞事故的关键致因。同时,内河船舶碰撞致因网络是1个无标度网络,且具有小世界特性,表明事故致因之间连锁效应明显,管控上述关键致因可有效预防碰撞事故。研究结果可为预防内河船舶碰撞事故、提高内河航运管理水平提供参考。
关键词
内河船舶碰撞
复杂网络理论
关键致因
关键链路
事故分析
Keywords
inland river collision
complex network theory
key cause
critical link
accident analysis
分类号
X951 [环境科学与工程—安全科学]
U694 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
基于贝叶斯网络的内河船舶碰撞人的失误分析
被引量：
7
2
作者
陈亚东
张延猛
胡昊
机构
上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院
上海交通大学海洋水下工程科学研究院
出处
《上海海事大学学报》
北大核心
2017年第3期41-46,共6页
文摘
为分析对船舶航行安全有显著影响的人的因素,引入Swain&Guttmann模型和贝叶斯网络分析内河船舶碰撞事故。依据Swain&Guttmann模型的信息处理过程(感知、决策和行动)梳理内河船舶碰撞形成机理。利用领域专家知识和小样本量数据学习法构建贝叶斯网络,计算网络节点间的条件概率。利用贝叶斯网络的不确定性知识推理方法,得出影响船舶航行安全的关键人的因素。该结果与真实事故案例统计结果相吻合,这说明Swain&Guttmann模型和贝叶斯网络适用于对内河船舶航行安全的综合分析。
关键词
航运安全
内河船舶碰撞
贝叶斯网络
最大期望算法
安全风险
人的失误
Keywords
navigation safety
inland ship collision
Bayesian network
expectation maximization algorithm
safety risk
human error
分类号
U698.6 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复杂网络的内河船舶碰撞事故致因分析
郑霞忠
柯善钢
陈星
邵波
王硕
赵金山
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于贝叶斯网络的内河船舶碰撞人的失误分析
陈亚东
张延猛
胡昊
《上海海事大学学报》
北大核心
2017
7
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职称材料
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参考文献
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