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基于TOPSIS和贝叶斯网络的高速铁路客运站安全评价及风险管控研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第12-24页
    1.1 研究背景第12-13页
    1.2 研究意义第13-14页
    1.3 国内外研究现状第14-20页
        1.3.1 高速铁路客运站安全监管现状第14-15页
        1.3.2 高速铁路客运站安全研究现状第15-16页
        1.3.3 TOPSIS研究与应用现状第16-18页
        1.3.4 贝叶斯网络研究与应用现状第18-20页
    1.4 本文创新点第20页
    1.5 研究内容与技术路线第20-24页
2 高速铁路客运站安全风险评价管控基础第24-38页
    2.1 高速铁路客运站安全评价理论基础第24-29页
        2.1.1 传统TOPSIS理论第24-26页
        2.1.2 多专家评价指标处理——云模型理论第26-29页
    2.2 高速铁路客运站安全管控理论基础第29-32页
        2.2.1 贝叶斯网络理论第29-31页
        2.2.2 网络根节点相对概率标定理论——梯形模糊数第31-32页
    2.3 高速铁路客运站风险辨识与安全评价方法选择第32-37页
        2.3.1 高速铁路客运站安全问题第32-33页
        2.3.2 高速铁路客运站风险辨识方法选择第33-35页
        2.3.3 高速铁路客运站安全评价方法选择第35-37页
    2.4 本章小结第37-38页
3 高速铁路客运站安全评价指标体系构建第38-56页
    3.1 高速铁路客运站风险源第38-41页
        3.1.1 风险源概述第38页
        3.1.2 高速铁路客运组织作业安全风险因素分析第38-39页
        3.1.3 高铁客运站安全事故第39-41页
    3.2 基于事故树的高铁站客运安全风险源辨识第41-50页
        3.2.1 事故树的描述第41页
        3.2.2 事故树的编制原则第41-42页
        3.2.3 事故树的编制流程第42-43页
        3.2.4 基于事故树的高铁客运站安全风险源辨识第43-50页
    3.3 基于风险源的高铁客运站客运安全风险指标分析第50-52页
        3.3.1 高铁客运站安全风险指标体系的构建原则第50-51页
        3.3.2 高铁客运站安全风险指标体系的构建第51-52页
    3.4 高速铁路客运站安全风险评估方法第52-55页
        3.4.1 定性指标的量化及分级第52-54页
        3.4.2 定量指标的量化及分级第54-55页
    3.5 本章小结第55-56页
4 基于最优组合赋权的TOPSIS的高速铁路客运站安全评价第56-62页
    4.1 基于云模型的评价信息处理第56-57页
    4.2 最优组合赋权的TOPSIS方法优化第57-61页
        4.2.1 利用熵权法确定指标的客观权重第57-58页
        4.2.2 利用最小二乘方法确定指标的主观权重第58-59页
        4.2.3 主客观权重的合成第59页
        4.2.4 运用最优组合赋权法对多个高速铁路客运站进行安全评价第59-61页
    4.3 高速铁路客运站安全评价方法与步骤第61页
    4.4 本章小结第61-62页
5 基于贝叶斯网络的高速铁路客运站风险管控第62-76页
    5.1 基于事故树的贝叶斯网络化第62-70页
    5.2 梯形模糊数与Buckley法确定节点相对先验概率第70-71页
    5.3 Netica软件计算节点相对后验概率第71-72页
    5.4 高速铁路客运站安全风险评价及管控实现第72-74页
    5.5 本章小结第74-76页
6 北京铁路局高速铁路客运站安全评价及风险管控第76-88页
    6.1 北京铁路局集团有限公司简介第76页
    6.2 A、B、C三个高速铁路客运站的安全风险评价第76-80页
        6.2.1 高速铁路客运站安全指标评价值第76-78页
        6.2.2 指标权重的确定第78-80页
        6.2.3 安全评价结果第80页
    6.3 高铁站C的风险管控第80-86页
        6.3.1 评价指标计算根节点的相对先验概率第81-82页
        6.3.2 Netica软件计算相对后验概率第82-85页
        6.3.3 C高铁站风险管控及建议措施第85-86页
    6.4 本章小结第86-88页
7 结论与展望第88-90页
    7.1 研究结论第88页
    7.2 研究展望第88-90页
参考文献第90-94页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第94-98页
学位论文数据集第98页

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