基于直觉模糊贝叶斯网络的高速铁路突发事故态势估计

摘要：

为了提高高速铁路应急部门针对突发事故进行应急决策的能力,通过建立直觉模糊贝叶斯网络(intuitionistic fuzzy Bayesian network,IFBN)对突发事故现场进行态势估计,为应急决策提供依据.首先,分析了高速铁路突发事件的诱因、事故分类及应急决策的特点和流程;其次,利用直觉模糊数表示贝叶斯网络节点的证据信息,给出了基于IFBN的态势估计方法;最后,以动车组(electric multiple units,EMU)在高架桥突发火灾事故为例分别用贝叶斯网络(Bayesian network,BN)和IFBN进行推理.经过多组推理比较,结果表明:当信息犹豫度较大时,BN推理会产生与实际情况相反的结论,而IFBN克服了此缺点,推理结果仍然准确,可见利用IFBN推理模型进行态势估计比经典贝叶斯方法更加准确可信.

关键词：高速铁路、直觉模糊贝叶斯网络、突发事故、态势估计

所属期刊栏目：22

分类号：U238(特种铁路)

资助基金：甘肃省自然科学基金20JR5RA398

在线出版日期：2022-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：13052-13057