| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景、意义及目的 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义及目的 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 贝叶斯网络故障分析研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 多式联运可靠性研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 多式联运路径选择研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容及技术路线 | 第15-17页 |
| 2 多式联运系统可靠性概述 | 第17-28页 |
| 2.1 各种运输方式可靠性分析 | 第17-22页 |
| 2.1.1 公路货物运输可靠性分析 | 第17-19页 |
| 2.1.2 铁路货物运输可靠性分析 | 第19-20页 |
| 2.1.3 水上货物运输可靠性分析 | 第20-22页 |
| 2.2 多式联运系统可靠性分析 | 第22-27页 |
| 2.2.1 多式联运基本概念及特点 | 第22-23页 |
| 2.2.2 多式联运系统构成分析 | 第23-25页 |
| 2.2.3 多式联运系统可靠性分析 | 第25-27页 |
| 2.3 小结 | 第27-28页 |
| 3 贝叶斯网络的构建及概率推理 | 第28-42页 |
| 3.1 贝叶斯网络 | 第28-33页 |
| 3.1.1 概率论及贝叶斯方法 | 第28-29页 |
| 3.1.2 贝叶斯网络的概念 | 第29-31页 |
| 3.1.3 贝叶斯网络学习 | 第31-32页 |
| 3.1.4 贝叶斯网络推理 | 第32-33页 |
| 3.1.5 贝叶斯网络的常用工具和软件 | 第33页 |
| 3.2 联合树算法（Junction Tree Algorithm） | 第33-38页 |
| 3.2.1 算法概述 | 第33页 |
| 3.2.2 联合树结构的确定 | 第33-35页 |
| 3.2.3 基于联合树的消息传播 | 第35-37页 |
| 3.2.4 联合树算法的计算复杂度 | 第37-38页 |
| 3.3 贝叶斯网络的确定 | 第38-41页 |
| 3.3.1 贝叶斯网络构造方法 | 第38-40页 |
| 3.3.2 FT到贝叶斯网络的转化算法 | 第40-41页 |
| 3.3.3 贝叶斯网络分析的优势 | 第41页 |
| 3.4 小结 | 第41-42页 |
| 4 基于贝叶斯网络的多式联运可靠性分析 | 第42-59页 |
| 4.1 多式联运可靠性影响因素确定 | 第42-43页 |
| 4.1.1 多式联运运输环节影响因素识别 | 第42页 |
| 4.1.2 多式联运中转及仓储环节影响因素识别 | 第42-43页 |
| 4.2 多式联运系统故障的FT及贝叶斯网络 | 第43-48页 |
| 4.2.1 FT模型构建 | 第43-46页 |
| 4.2.2 贝叶斯网络模型的构建 | 第46-48页 |
| 4.3 多式联运BN模型推理计算及分析 | 第48-57页 |
| 4.3.1 运输环节可靠性概率推理及结果分析 | 第48-53页 |
| 4.3.2 中转及仓储环节可靠性概率推理及结果分析 | 第53-55页 |
| 4.3.3 多式联运系统的可靠性概率推理及结果分析 | 第55-57页 |
| 4.3.4 改善多式联运系统可靠性的措施 | 第57页 |
| 4.4 贝叶斯网络在多式联运系统分析中的优越性 | 第57-58页 |
| 4.5 小结 | 第58-59页 |
| 5 多式联运运输路径选择研究 | 第59-68页 |
| 5.1 多式联运路径选择模型 | 第59-62页 |
| 5.1.1 问题描述及符号定义 | 第59-60页 |
| 5.1.2 基本假设 | 第60页 |
| 5.1.3 运输路径可靠性函数 | 第60-61页 |
| 5.1.4 运输路径成本函数 | 第61页 |
| 5.1.5 运输路径时间函数 | 第61页 |
| 5.1.6 路径选择模型 | 第61-62页 |
| 5.2 多式联运网络 | 第62-64页 |
| 5.2.1 多式联运网络的变换 | 第62-63页 |
| 5.2.2 最短路算法的应用 | 第63-64页 |
| 5.3 多式联运路径选择算例 | 第64-67页 |
| 5.3.1 算例的描述 | 第64-65页 |
| 5.3.2 算例求解 | 第65-67页 |
| 5.4 小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第73页 |
