基于贝叶斯网络的船舶过闸风险评价研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| ·船舶过闸风险评价研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·采用贝叶斯网络方法研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·船舶过闸风险评价研究 | 第11-13页 |
| ·水上交通事故致因研究 | 第13-14页 |
| ·贝叶斯网络研究 | 第14-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 船舶过闸事故致因理论分析 | 第18-30页 |
| ·事故致因理论 | 第18-23页 |
| ·事故含义 | 第18-19页 |
| ·事故致因理论主要发展历程 | 第19-21页 |
| ·事故致因因素评定方法 | 第21-23页 |
| ·事故致因理论在船舶过闸中的应用 | 第23-29页 |
| ·主要事故类型 | 第23-24页 |
| ·船舶过闸事故致因因素辨识 | 第24-25页 |
| ·事故致因因素评定及指标量化 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 贝叶斯网络推理分析 | 第30-44页 |
| ·贝叶斯网络概述 | 第30页 |
| ·贝叶斯网络构造 | 第30-35页 |
| ·基于因果关系构造网络结构 | 第30-31页 |
| ·网络参数的确定 | 第31-35页 |
| ·贝叶斯网络参数学习 | 第35-38页 |
| ·完整数据学习方法 | 第35-37页 |
| ·缺值数据学习方法 | 第37-38页 |
| ·贝叶斯网络推理 | 第38-43页 |
| ·精确推理算法 | 第38-41页 |
| ·近似推理算法 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 船舶过闸风险预测模型构建 | 第44-68页 |
| ·船闸结构及潜在风险源特性介绍 | 第44-47页 |
| ·船闸结构 | 第44-46页 |
| ·船舶过闸风险源特性 | 第46-47页 |
| ·三峡大坝船闸概况及潜在风险源分析 | 第47-54页 |
| ·三峡船闸概况 | 第47-52页 |
| ·三峡船闸船舶过闸风险源分析 | 第52-54页 |
| ·船舶过闸贝叶斯网推理应用实例 | 第54-66页 |
| ·船舶过闸风险评价网络结构构建 | 第55-56页 |
| ·船舶过闸风险评价网络参数确定 | 第56-59页 |
| ·船舶过闸风险评价网络推理 | 第59-66页 |
| ·船舶过闸安全保障措施 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·结论 | 第68页 |
| ·创新点 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第74-75页 |
| 研究生期间参与的科研项目 | 第75页 |
