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地鐵項目運營安全風險預測方法及應用 版權信息
- ISBN：9787564157173
- 條形碼：9787564157173 ; 978-7-5641-5717-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
地鐵項目運營安全風險預測方法及應用 本書特色
地鐵系統是一個技術復雜、人口密集的交通系統，作為城市人口的重要運載體，一旦發生安全事故，將對個人生命及社會經濟造成巨大影響。如何保證地鐵系統的安全運行已成為各級政府及管理部門亟待解決的重要問題，同時也引起了社會的高度重視。陸瑩所*的《地鐵項目運營安全風險預測方法及應用/東南土木青年教師科研論叢》將把關注點集中到地鐵項目運營階段的安全風險預測方法上，并將現有的視角引入到地鐵項目運營安全風險的前兆信息，研究安全風險識別、安全風險概率測定的方法，為地鐵項目運營安全事故的防治打下良好的理論基礎。地鐵項目運營安全風險預測方法體系為開發地鐵項目運營安全風險管理系統提供了全新的思路，是系統的核心價值所在。在地鐵實際運行過程中，根據該系統識別、預測的結果，可采取積極的措施來預防地鐵運營事故的發生，*大程度地保證地鐵的安全使用，保障地鐵持續地發揮基礎效用。 本書可供地鐵運營安全風險相關研究人員和地鐵運營公司從業人員參考使用。
地鐵項目運營安全風險預測方法及應用 內容簡介
本書將把關注點集中到地鐵項目運營階段的安全風險預測方法上，并將現有的視角引入到地鐵項目運營安全風險的前兆信息，研究安全風險識別、安全風險概率測定的方法，為地鐵項目運營安全事故的防治打下良好的理論基礎。地鐵項目運營安全風險預測方法體系為開發地鐵項目運營安全風險管理系統提供了全新的思路，是系統的核心價值所在。在地鐵實際運行過程中，根據該系統識別、預測的結果，可采取積極的措施來預防地鐵運營事故的發生，*大程度地保證地鐵的安全使用，保障地鐵持續地發揮基礎效用。
地鐵項目運營安全風險預測方法及應用 目錄
**章 緒論 1.1 研究背景及研究意義 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意義 1.2 國內外研究現狀及不足 1.2.1 安全風險的研究現狀 1.2.2 預測方法的研究現狀 1.2.3 安全風險研究的發展階段 1.2.4 地鐵項目運營安全風險的研究現狀 1.2.5 現有研究的評論及不足 1.3 研究目標和內容 1.3.1 基本概念 1.3.2 研究目標 1.3.3 主要研究內容 1.3.4 研究內容框架結構 1.4 研究方法及技術路線 1.4.1 研究方法 1.4.2 技術路線 1.5 本章小結第二章 基于sts理論的地鐵項目運營安全風險形成機理 2.1 社會技術系統理論 2.1.1 社會技術系統理論概述 2.1.2 社會技術系統的失效機制 2.2 社會技術系統安全風險分析方法 2.2.1 技術系統的模型方法 2.2.2 社會系統的致因模型方法 2.2.3 社會技術系統的模型方法 2.3 基于soteria模型的地鐵項目運營安全風險形成機理 2.3.1 地鐵項目運營安全風險事件的分類 2.3.2 兩列車碰撞風險形成機理 2.4 本章小結第三章 地鐵項目運營安全風險前兆信息體系構建 3.1 前兆信息的理論研究 3.1.1 前兆信息的基本概念 3.1.2 前兆信息的重要性 3.2 基于人-機-環境的地鐵項目運營安全風險前兆信息體系構建 3.2.1 設備相關的前兆信息分析 3.2.2 環境相關的前兆信息分析 3.2.3 基于hfacs的人員相關前兆信息分析 3.3 地鐵項目運營事故案例paicfs調查模型 3.3.1 paicfs調查模型簡介 3.3.2 地鐵項目運營事故案例的paicfs調查模型應用示例 3.3.3 相關結論 3.4 本章小結第四章 基于sdt的地鐵項目運營安全風險前兆信息判別 4.1 信號檢測理論概述 4.1.1 信號檢測理論的基本原理 4.1.2 信號檢測理論的應用綜述 4.2 模糊集理論 4.2.1 模糊數 4.2.2 模糊數解模糊 4.3 基于信號檢測理論的前兆信息判別過程 4.3.1 選擇模糊語言隸屬函數 4.3.2 運用隱藏函數 4.3.3 計算擊中率及虛報率 4.3.4 計算辨別力指標與反應傾向性指標 4.4 實證分析 4.4.1 調查問卷設計及數據收集 4.4.2 研究結果及討論 4.5 本章小結第五章 基于案例推理的地鐵項目運營安全風險識別 5.1 基于案例推理的風險識別系統構建 5.1.1 案例推理的基本原理 5.1.2 基于案例推理的地鐵項目運營安全風險識別系統架構 5.2 案例表示 5.2.1 地鐵項目運營事故案例的內容 5.2.2 地鐵項目運營事故案例的表示 5.2.3 前兆信息的權值計算方法 5.3 案例檢索 5.3.1 前兆信息語義網絡的構建 5.3.2 概念相似度的計算方法 5.3.3 地鐵項目運營事故案例綜合相似度計算 5.3.4 驗證案例推理方法的有效性 5.4 實證分析 5.4.1 案例信息的輸入 5.4.2 案例信息的檢索 5.4.3 風險識別的結果 5.5 本章小結第六章 基于貝葉斯網絡的地鐵項目運營安全風險概率測定 6.1 貝葉斯網絡理論 6.2 貝葉斯網絡的構建方法 6.2.1 基于改進的mlcm模型的致因鏈分析 6.2.2 基于多案例集合的安全風險模型構建 6.2.3 貝葉斯網絡的條件概率確定 6.3 貝葉斯網絡的精確推理算法 6.3.1 離散貝葉斯網絡的精確推理算法 6.3.2 混合貝葉斯網絡的精確推理算法 6.4 實證分析 6.4.1 確定條件概率 6.4.2 貝葉斯網絡推理 6.4.3 敏感性分析 6.5 本章小結第七章 結論與展望 7.1 主要的研究工作及其結論 7.2 創新點 7.3 研究不足及研究展望參考文獻附錄 附錄1：關于地鐵運營安全風險前兆信息的調查問卷 附錄2：標準正態分布函數數值表 附錄3：利用hugin軟件計算邊際概率及后驗概率的界面示意
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