| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11页 |
| 1.2.3 两轮车事故研究存在的问题 | 第11-12页 |
| 1.3 本课题研究目标和内容 | 第12-13页 |
| 第2章 汽车与两轮车碰撞事故统计及致因分析 | 第13-28页 |
| 2.1 两轮车事故数据统计及分析方法 | 第13-15页 |
| 2.1.1 描述统计方法 | 第13页 |
| 2.1.2 圆形分布统计法 | 第13-14页 |
| 2.1.3 相关性分析方法 | 第14-15页 |
| 2.2 贝叶斯网络及 Matlab-FullBNT 工具箱 | 第15-18页 |
| 2.2.1 贝叶斯网络的基本原理 | 第15-16页 |
| 2.2.2 贝叶斯网络的构建及算法函数 | 第16-18页 |
| 2.3 数据分析 | 第18-25页 |
| 2.3.1 数据来源 | 第18-19页 |
| 2.3.2 两轮车事故严重程度 | 第19-20页 |
| 2.3.3 事故环境信息 | 第20-22页 |
| 2.3.4 事故道路信息 | 第22-24页 |
| 2.3.5 事故人员信息 | 第24页 |
| 2.3.6 事故车辆信息 | 第24-25页 |
| 2.4 两轮车事故致因参数设置 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 汽车与自行车碰撞事故的贝叶斯网络建模 | 第28-36页 |
| 3.1 模型参数及相关性分析 | 第28-30页 |
| 3.1.1 模型基本参数设置 | 第28-29页 |
| 3.1.2 变量参数的相关性分析 | 第29-30页 |
| 3.2 自行车事故贝叶斯网络模型的建立 | 第30-34页 |
| 3.2.1 模型结构学习 | 第30-32页 |
| 3.2.2 模型参数学习 | 第32-34页 |
| 3.3 模型的有效性验证 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 汽车与电动两轮车碰撞事故的贝叶斯网络建模 | 第36-44页 |
| 4.1 模型参数及相关性分析 | 第36-38页 |
| 4.1.1 模型基本参数设置 | 第36-37页 |
| 4.1.2 参数变量的相关性分析 | 第37-38页 |
| 4.2 电动两轮车事故贝叶斯网络模型的建立 | 第38-42页 |
| 4.2.1 模型结构学习 | 第38-40页 |
| 4.2.2 模型参数学习 | 第40-42页 |
| 4.3 模型的有效性验证 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于贝叶斯网络模型的骑车人损伤风险推理 | 第44-51页 |
| 5.1 贝叶斯网络模型推理方法 | 第44页 |
| 5.1.1 贝叶斯网络模型推理 | 第44页 |
| 5.1.2 推理证据的设置 | 第44页 |
| 5.2 自行车事故的贝叶斯推理 | 第44-46页 |
| 5.2.1 环境情况对骑车人损伤的风险推理 | 第45页 |
| 5.2.2 道路情况对骑车人损伤的风险推理 | 第45-46页 |
| 5.2.3 事故人员年龄对骑车人损伤的风险推理 | 第46页 |
| 5.2.4 事故骑车人骑车状态对其损伤的风险推理 | 第46页 |
| 5.3 电动两轮车事故的贝叶斯推理 | 第46-48页 |
| 5.3.1 环境情况对电动两轮车骑车人损伤的风险推理 | 第47页 |
| 5.3.2 道路情况对骑车人损伤的风险推理 | 第47-48页 |
| 5.3.3 事故人员年龄对骑车人损伤的风险推理 | 第48页 |
| 5.3.4 事故骑车人骑车状态对其损伤的风险推理 | 第48页 |
| 5.4 两轮车事故骑车人损伤风险总结与分析 | 第48-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 附录 A 自行车事故贝叶斯模型参数学习及检验结果 | 第55-62页 |
| 附录 B 电动两轮车事故贝叶斯模型参数学习及检验结果 | 第62-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
