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内河水上交通险情应急干预建模方法研究

摘要第3-5页
abstract第5-7页
第1章 绪论第13-25页
    1.1 选题背景第13-15页
    1.2 选题来源第15-16页
    1.3 事故分析与应急干预研究现状与评价第16-22页
        1.3.1 水上交通险情应急管理第16页
        1.3.2 事故风险分析与评估第16-17页
        1.3.3 事故致因分析第17-18页
        1.3.4 事故过程建模第18页
        1.3.5 险情应急干预第18-20页
        1.3.6 研究现状评述第20-22页
    1.4 论文研究内容与框架第22-25页
        1.4.1 研究内容第22-23页
        1.4.2 论文框架第23-25页
第2章 基础理论与方法综述第25-39页
    2.1 相关基本概念第25-27页
    2.2 险情发展及应急特征第27-29页
    2.3 研究范围界定第29-30页
    2.4 事故分析基本方法第30-34页
        2.4.1 故障树第30-31页
        2.4.2 事件树第31-32页
        2.4.3 HFACS第32-33页
        2.4.4 贝叶斯网络第33-34页
    2.5 人因可靠性分析方法第34-36页
    2.6 决策理论与方法第36-38页
    2.7 小结第38-39页
第3章 水上交通险情发展模型与数据来源第39-52页
    3.1 情景和屏障的险情发展模型第39-43页
        3.1.1 事故发展模型概述第39-40页
        3.1.2 提出的险情发展模型框架第40-41页
        3.1.3 险情发展过程中的安全屏障系统第41-42页
        3.1.4 水上交通险情情景分析第42-43页
    3.2 人因可靠性数据第43-44页
        3.2.1 案例数据来源第43页
        3.2.2 不确定性信息处理方法第43-44页
        3.2.3 确定信息专家评价方法第44页
    3.3 长江失控船舶险情数据第44-48页
        3.3.1 长江失控船舶统计第45页
        3.3.2 失控船舶失效原因分类第45-46页
        3.3.3 失控船舶应急处置方法统计第46-47页
        3.3.4 失控船舶应急案例数据采集第47-48页
    3.4 多阶段动态应急决策数据第48-49页
        3.4.1 数据采集方法第48页
        3.4.2 问卷调查表第48-49页
    3.5 干预效果评价数据第49-51页
        3.5.1 数据来源第49-50页
        3.5.2 水上交通事故统计第50页
        3.5.3 通航环境信息第50-51页
    3.6 小结第51-52页
第4章 险情发展人因可靠性动态预测第52-72页
    4.1 经典CREAM模型介绍第52-54页
        4.1.1 通用性能因子介绍第52-53页
        4.1.2 获取人因失效概率第53页
        4.1.3 实现CPC效果与控制模式的转换第53-54页
    4.2 建立新的CREAM模型第54-60页
        4.2.1 定义CPC水平和效果第54-56页
        4.2.2 转换CPC等级评价结果第56页
        4.2.3 获取CPC的权重第56-57页
        4.2.4 合成CPC效果第57-58页
        4.2.5 估计人因失效风险第58-59页
        4.2.6 预测水上险情过程中的人因可靠性第59-60页
    4.3 模型验证第60-61页
    4.4 水上险情人因可靠性案例分析第61-70页
        4.4.1 水上险情过程描述第61-62页
        4.4.2 事故发展过程中的安全屏障识别第62-63页
        4.4.3 评价事故发展过程中安全屏障表现第63-64页
        4.4.4 量化CPC评价等级第64-65页
        4.4.5 评估不同CPC的效果第65-67页
        4.4.6 获取不同CPC的权重第67页
        4.4.7 计算事故过程中人因可靠性第67-69页
        4.4.8 敏感性分析第69-70页
    4.5 讨论第70-71页
    4.6 小结第71-72页
第5章 多部门协同的水上险情初始应急决策第72-103页
    5.1 多部门协同的应急决策问题描述第72-76页
        5.1.1 初始险情应急的特点第72-73页
        5.1.2 初始应急决策问题描述第73-76页
    5.2 不确定信息下的初始应急决策框架第76-81页
        5.2.1 建立通用三层评价模型第77-79页
        5.2.2 多影响因素证据合成第79-81页
    5.3 偏好决策下的决策准则权重获取第81-84页
        5.3.1 区间效用值偏好决策第82页
        5.3.2 直觉模糊数偏好决策第82-83页
        5.3.3 区间乘法偏好关系决策第83页
        5.3.4 目标规划模型第83-84页
    5.4 多部门协同下的各部门权重获取第84-88页
        5.4.1 归一化决策矩阵第84-85页
        5.4.2 确定正负理想点第85-87页
        5.4.3 获得各部门权重第87-88页
    5.5 最优应急方案选择第88-90页
        5.5.1 重新确定正负理想点第88-89页
        5.5.2 应急方案排序第89-90页
    5.6 主机失控险情案例分析第90-101页
        5.6.1 险情情景描述第90-91页
        5.6.2 影响因素评价第91-94页
        5.6.3 决策准则评价第94-95页
        5.6.4 决策准则权重专家评价第95页
        5.6.5 最优化决策准则权重第95-96页
        5.6.6 分配各部门权重第96-98页
        5.6.7 区间群决策矩阵第98-99页
        5.6.8 协同信息下的决策比较第99-101页
    5.7 小结第101-103页
第6章 水上险情/事故多阶段动态应急决策方法第103-122页
    6.1 多阶段应急决策框架第103-105页
    6.2 确定险情发展情景第105-106页
    6.3 建立多阶段决策矩阵第106-108页
        6.3.1 决策矩阵的基本定义第106-107页
        6.3.2 建立当前状态决策矩阵第107-108页
        6.3.3 建立未来状态决策矩阵第108页
    6.4 合成多阶段决策矩阵第108-109页
        6.4.1 当前风险矩阵转换第108-109页
        6.4.2 重新定义决策矩阵第109页
        6.4.3 利用多阶段合成算子进行融合第109页
    6.5 选择最优方案第109-110页
        6.5.1 确定正负理想点第109-110页
        6.5.2 计算正负理想点与决策矩阵距离第110页
        6.5.3 最终决策第110页
    6.6 海事应急案例分析:失控险情第110-119页
        6.6.1 失控船舶应急情景描述第110-111页
        6.6.2 险情发展情景事件树分析第111-112页
        6.6.3 确定应急处置方案第112-113页
        6.6.4 建立应急决策准则第113-114页
        6.6.5 确定当前状态决策矩阵第114-115页
        6.6.6 确定未来状态决策矩阵第115-116页
        6.6.7 获得应急决策方案第116-118页
        6.6.8 单阶段决策方法比较第118-119页
        6.6.9 多阶段权重敏感性分析第119页
    6.7 海事应急案例分析:搁浅事故第119-121页
        6.7.1 建立多阶段的决策矩阵第119-120页
        6.7.2 获得合成后决策矩阵第120-121页
        6.7.3 最终应急方案决策第121页
    6.8 小结第121-122页
第7章 水上交通险情/事故应急干预效果评价第122-142页
    7.1 应急干预效果评价问题描述第122-125页
    7.2 建立空间序列数据包络方法第125-131页
        7.2.1 基本数据包络方法第125-126页
        7.2.2 空间序列包络方法第126-129页
        7.2.3 事故应急干预效果评价方法第129-131页
    7.3 应急干预效果评价数据第131-133页
        7.3.1 五项指标事故数据第132-133页
        7.3.2 通航环境信息数据第133页
    7.4 应急干预效果评价模型验证第133-140页
        7.4.1 包络面建模和分析第133-136页
        7.4.2 相对效率合成第136-137页
        7.4.3 与传统方法比较第137-139页
        7.4.4 敏感性分析第139-140页
    7.5 小结第140-142页
第8章 结论第142-145页
    8.1 总结第142-143页
    8.2 创新点第143页
    8.3 未来工作展望第143-145页
致谢第145-146页
参考文献第146-159页
攻读博士学位期间的科研成果及参加的科研项目第159-160页

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