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基于贝叶斯网络的重特大交通事故影响研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 研究背景与意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 道路交通安全研究第12-13页
        1.2.2 事故影响因素分析第13-15页
        1.2.3 贝叶斯网络模型第15-16页
        1.2.4 研究现状评述第16-17页
    1.3 研究内容与方法第17-18页
        1.3.1 研究内容第17页
        1.3.2 研究方法第17-18页
    1.4 技术路线第18-19页
第2章 重特大道路交通事故特征分析第19-36页
    2.1 重特大交通事故概述第19-20页
        2.1.1 重特大交通事故概念界定第19页
        2.1.2 事故数据来源第19-20页
    2.2 重特大交通事故分布特征第20-27页
        2.2.1 事故时间分布特征第20-24页
        2.2.2 事故空间分布特征第24-25页
        2.2.3 事故形态分布特征第25-27页
        2.2.4 事故车型分布特征第27页
    2.3 重特大交通事故与一般事故对比第27-35页
        2.3.1 事故特征对比第27-32页
        2.3.2 驾驶员特征对比第32页
        2.3.3 道路特征对比第32-33页
        2.3.4 环境特征对比第33-35页
    2.4 本章小结第35-36页
第3章 基于灰色关联方法的事故关键影响因素识别第36-58页
    3.1 影响因素选取及分类第36-38页
    3.2 重特大交通事故影响因素统计分析第38-47页
        3.2.1 单车事故统计分析第38-43页
        3.2.2 多车事故统计分析第43-47页
    3.3 基于改进灰色关联方法的关键影响因素识别第47-57页
        3.3.1 灰色关联分析基本理论第48-49页
        3.3.2 改进的灰色关联分析方法第49-51页
        3.3.3 单车事故关键影响因素识别第51-54页
        3.3.4 多车事故关键影响因素识别第54-57页
    3.4 本章小结第57-58页
第4章 基于贝叶斯网络的事故影响程度建模第58-77页
    4.1 贝叶斯网络建模理论基础第58页
    4.2 贝叶斯网络建模方法第58-61页
        4.2.1 基于搜索评分的结构学习第59-60页
        4.2.2 基于贝叶斯估计的节点概率学习第60-61页
    4.3 单车事故影响程度模型第61-69页
        4.3.1 单车事故网络节点选取及取值第61-62页
        4.3.2 单车事故网络结构确定第62-65页
        4.3.3 死亡和受伤人数网络结构分析第65-66页
        4.3.4 死亡人数条件概率分布及模型验证第66-68页
        4.3.5 受伤人数条件概率分布及模型验证第68-69页
    4.4 多车事故影响程度模型第69-75页
        4.4.1 多车事故网络节点选取及取值第69-70页
        4.4.2 多车事故网络结构确定第70-71页
        4.4.3 死亡和受伤人数网络结构分析第71-72页
        4.4.4 死亡人数条件概率分布及模型验证第72-74页
        4.4.5 受伤人数条件概率分布及模型验证第74-75页
    4.5 本章小结第75-77页
第5章 重特大交通事故因素危险性分析与主动预防第77-98页
    5.1 贝叶斯网络推理基本理论第77-79页
    5.2 单车事故因素危险性分析第79-87页
        5.2.1 单一因素对事故的影响第79-83页
        5.2.2 基于区间数理论的单一因素危险性排序第83-85页
        5.2.3 基于区间数理论的因素组合链危险性排序第85-87页
    5.3 多车事故因素危险性分析第87-94页
        5.3.1 单一因素对事故的影响第87-91页
        5.3.2 基于区间数理论的单一因素危险性排序第91-92页
        5.3.3 基于区间数理论的因素组合链危险性排序第92-94页
    5.4 单车和多车事故因素危险性对比第94-95页
    5.5 危险性分析结果在事故主动预防中的应用第95-96页
    5.6 本章小结第96-98页
结论与展望第98-100页
    论文主要结论第98-99页
    研究展望第99-100页
参考文献第100-104页
附录第104-111页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第111-112页
致谢第112页

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