一、推理统计法对某建筑企业伤亡事故的统计分析（论文文献综述）
赵明静[1]（2021）在《基于公共安全视角的城市物流风险分析及预测研究》文中研究指明我国城镇化人口超过60%,城市成为人口的主要聚集地,城市中各类要素高频流动的需求带动城市物流的蓬勃发展,同时城市物流公共安全事件呈现出多样性、复杂性、紧迫性和不确定性等特点,城市公共安全、经济社会运行秩序和人民生命财产安全受到严重威胁。为实现城市物流公共安全风险的有效治理,一方面需要认清城市物流运营对公共安全影响较大的风险因素,完善治理方案,另一方面需要对现实困境进一步分析,归纳当前城市物流公共安全事件的发生特征及规律,进而构建高效且精细的城市物流公共安全风险治理方案。以前的物流企业为保证物流运营安全,大多采取加强监管、安全宣传等传统手段。但是,巨大的人力和物力等资源的耗费给物流企业增加较大的经济负担。虽然目前物流风险研究领域已存在大量的理论思想与方法,但是仍亟需解决很多现实问题。目前的物流风险管理研究过度依赖经验判断和专家知识,风险分析方法理论研究需要继续完善;此外,由于事故数据记录没有统一的规范,导致数据的结构化程度不同,如何对非结构化以及半结构化的数据进行风险分析成为当前研究的热点问题之一。基于以上问题,本文依据风险管理理论的流程,完成的主要工作有:（1）统计分析2008～2020年城市物流公共安全事故。分别对事故类型、事故时间、风险源、后果等多个角度作统计,并结合死亡人数、事故等级等指标对事故特征进行分析,详细梳理事故风险因素及相关规律,使后续风险因素集的建立有据可依;（2）利用文献法与业务流程分析法对事故风险因素进行识别,建立风险因素候选集,采用NASA-TXL量表法得到各因素权重,在风险发生概率和风险损失程度两个属性下利用逼近于理想值的排序法对候选风险因素的重要性程度进行筛选梳理,建立最终的关键风险因素集。并对风险因素的独立性进行检验,为后续建立贝叶斯网络评估模型奠定基础;（3）提出了改进的Apriori算法快速挖掘频繁项集,设计出标准化的公共安全视角下的城市物流风险因素关联规则挖掘流程,运用数据分析和处理等手段,基于建立的关键风险因素集,对统计的235起事故进行分析,共得到374条风险因素关联规则,并对高支持度关联规则、高置信度关联规则以及所有关联规则进行可视化展示。通过可视化结果可以得出城市物流风险因素关联规则呈现显着的聚集特征;（4）基于解释结构模型建立贝叶斯网络的初始结构,通过因果映射方法进行改进建立最终的贝叶斯网络动态风险评估模型。利用贝叶斯网络的推理功能对风险进行结果评估及原因推理,通过敏感度分析,揭示了“人-车-货”是造成事故的重要因素,结果表明贝叶斯网络在提升城市快递物流作业能力、规避公共安全风险方面是有效的。（5）提出了粒子群算法与广义回归神经网络算法相结合的风险等级预测模型优化方法。将模型预测结果与BP神经网络算法预测结果对比,结果显示PSOGRNN模型具有预测准确率高、稳定性高、误差较小的优点,对风险等级进行预测并提前相应的风险防控机制,降低事故造成的人民生命财产损失。本文共有图53幅,表49个,参考文献144篇。
李艾霖[2]（2021）在《建筑工程项目安全应急能力评价及对策研究》文中研究说明近年我国建筑业迅速发展,但也存在着十分严重的施工安全应急能力问题。据统计,世界建筑业伤亡事故发生率仅次于采矿行业而远超其他行业的平均水平。建筑业作为我国的支柱产业,具备很强的就业容纳能力,而目前我国建筑业主要采用的是粗放式发展,安全事故频发,因此加强建筑业的安全应急能力十分必要。目前工程项目的应急能力还较为欠缺。对于工程项目的现场安全管理我们不应只注重于常规化的安全管理,更应注重出现紧急状况时的应急管理。然而当前的工程项目安全应急能力缺陷有:安全责任不落实、项目施工现场安全应急管理不到位、安全教育培训不足以及事故应急管理机制不完善等。针对以上现状,本文以工程项目现场安全应急能力的制约因素为切入点,将应急能力方面的研究融入至工程项目施工现场安全管理中,构建了一套可用于建筑工程项目现场安全应急能力评价的指标体系,并结合指标体系构建评价模型。通过实际案例进行评价最后得出评价结果,结合项目实际状况分析产生此结果的原因并给出相应的建议。本文主要研究内容及成果有以下几点:（1）对建筑工程项目现场安全应急能力的概念进行界定,并对建筑工程项目安全应急能力现场安全应急管理的制约因素进行分析。将制约因素进行提炼总结,从静态能力和动态能力出发构建出建筑工程项目现场安全应急能力的初始指标体系。（2）针对初始指标体系构建结构方程模型,运用模型中的信度检验和效度检验对指标进行筛选,并建立修正模型对调整后的指标体系进行多次验证,使指标体系更为合理科学,最终建立了包括2个一级指标,7个二级指标以及23个三级指标的工程项目安全应急管理能力指标体系。（3）基于以上所构建的指标体系,本文运用模糊综合评价法、乘法合成组合权重方法、熵值法构建相应的评价模型。完成评价模型的构建后,本文选取实际案例进行相应的评价,并对评价结果进行分析。最终提出建议,工程项目现场安全应急管理应从完善项目现场安全应急管理方案、配备安全应急防护设施、提升人员应急意识、强化检查监督力度几方面进行能力的提升。
邓彩霞[3]（2021）在《基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究》文中进行了进一步梳理自然灾害风险一直以来威胁着人类生存与安全,也一直学术界关注的焦点问题和政府治理的重要内容。随着科技的进步以及灾害治理经验的积累,人类的减灾能力得到较大的提升,然而,随着全球气候变化以及人类社会生活对自然环境干预范围和深度的增加,人与自然的关系也日益变得紧张,灾害风险日益加剧。青海省位于青藏高原,是一个集西部地区、民族地区、高原地区和欠发达地区所有特点于一体的省份,各种传统和非传统、自然和社会的安全风险时刻威胁着社会的可持续发展。青海特定的环境条件决定了当地灾害频发,同时也是全国自然灾害较为严重的省份之一,具有灾害种类多、分布地域广、发生频率高、造成损失重等特点。社区作为社会构成的基本单元,是防灾减灾的前沿阵地和基础。青海农牧社区基础设施落后,生态系统脆弱,受到自然灾害损害的可能性和严重性程度较高,被认为是防灾减灾工作的最薄弱地区。青海气象灾害多发,雪灾是青海省畜牧业的主要灾害,全省牧业区每年冬春期间不同程度遭受雪灾,“十年一大灾,五年一中灾,年年有小灾”已成为规律。在全球气候变暖以及极端天气现象的影响下,“黑天鹅”型雪灾不但对农牧民安全生产生活造成威胁,对区域经济社会全面协调可持续发展等形成挑战,而且还考验着地方政府的自然灾害的综合治理能力,思考如何提升农牧社区减灾能力刻不容缓。随着情景分析法在危机管理领域的应用,情景分析和构建被认为是提升应急能力的有效工具,对于农牧社区雪灾的减灾而言,在情景构建基础上所形成的实践分析结果对于现实问题的解决具有一定的战略指导意义。本研究聚焦于提升青海农牧社区减灾能力这一核心问题,以情景分析理论、危机管理理论、极值理论、复杂系统理论为研究的理论基础,运用实地调查法、情景分析法、德尔菲法、层次分析法等具体的研究方法,以“情景—任务—能力”分析框架为理论分析工具,首先从致灾因子的分析着手,对青海省农牧社区典型灾害进行识别;其次通过情景要素分析、关键要素选择、情景描述等方面着手对识别的典型灾害进行“最坏可信”情景构建,然后基于典型灾害的情景构建梳理出相应减灾任务,总结归纳出农牧社区不同减灾主体完成减灾任务所应该具备的能力条件,并结合现实对农牧社区减灾能力进行了定量与定性相结合的评估,最终分别从规则准备、资源准备、组织准备、知识准备、行动规划等方面提出农牧社区减灾能力提升的策略。本研究认为随着应急管理体系从“以体系建构”向“以能力建设”为重点的转变,着眼于全方位的能力建设,提升灾害治理的制度化、规范化、社会化水平是农牧社区减灾的必由之路。作为一种支撑应急全过程,以及应急管理中基础性行动的应急准备是能力建设的抓手。意识是行动的先导,要做好这一基础性行动其关键在于一个具备战略能力、拥有良好灾害价值观的领导体系,运用情景构建做好全面应急准备。完善的规则体系是应急准备、乃至采取应急行动所应遵循的的法定依据和行为准则;完善相应的法律法规,加强危机应急法规建设是做好农牧社区减灾工作的前提;良好的组织架构是提升农牧社区减灾能力的关键,加强各级政府部门在农牧区减灾中的核心地位和主导责任,坚持村社本位,实现以农牧民群众为主体,多元主体有效整合,形成灾害治理的协同格局。完备的知识准备是激发农牧社区减灾能力提升的内在动力,通过各种正式和非正式的渠道获取和累积灾害知识,形成正确的灾害价值观,占据减灾的主动地位;有针对性的借助信息技术,培养专门人才推动减灾专业化,助推农牧社区减灾能力提升。资源准备是农牧社区的减灾保障,构建合理的社区公共应急资源体系关键在于资源结构的优化。优先准备风险级别较高的减灾资源,优化资源存储数量和公共应急资源存储点,做好潜在资源共享平台,从而实现有限资源效用最大化。农牧社区减灾,规划先行,一套科学合理、行之有效的减灾指标体系是青海农牧区减灾管理的“指挥棒”,一项科学周密的专项减灾规划,是农牧区减灾任务实施的“路线图”和“控制表”。总之,在青海农牧社区灾害治理中,灾害情景构建与分析为灾害治理提供了一个全新的思路和发展方向。通过构建典型灾害具象化的“最坏可信情景”,让应急决策者、社区及其成员通过了解当前灾害态势,明确自身管理薄弱点,掌握可控干预节点,做好工作安排和充分的应急准备,预防灾害风险或者遏制灾后事态走向最坏局面。基于情景分析的农牧社区减灾能力的研究对于改进和完善现行农牧社区灾害应急管理体系,对于实现区域社会平安建设具有重大的实践和指导意义。
张华锋[4]（2020）在《基于网格化的车务系统职工安全行为风险管控模型研究》文中研究表明车务系统作为铁路运输生产的组织者和指挥者,是一个以“人员”为核心、“管理”为中枢、“设备”为基础、“环境”为条件,实时监控的、开放的、动态运行体系。人员作为车务系统最重要、最具有能动性的要素,既是日常管理的实施者,又是被管理者,既是事故的引发者,又是受害者,具有双重属性,其安全的行为活动直接关系到铁路运输安全。随着我国铁路事业的快速发展及铁路安全管理理念逐步向“风险管理”、“以人为本”、“个性化管理”等的转变,铁路车务系统的现场安全管理将面临着新的挑战,如何更精准、更个性化的评估铁路车务现场职工的安全行为风险,如何更科学的制定个性化的干预策略,形成对车务系统“关键人、关键事、关键时间段”的有效盯控,既是铁路车务系统安全管理领域中的重大理论问题,也是车务现场安全管理实践中面临的棘手问题。针对上述问题,本文在国内外相关研究成果的基础上,提出了一种车务系统职工安全行为风险网格化管控方法,该方法利用网格化对车务系统现场职工进行精准定位、归类,并以致灾因子为核心,利用创新的三维风险评估矩阵模型及改进的系统动力学模型,对车务系统现场职工的安全行为风险进行个性化的风险评估和精准化的风险应对,同时将沟通与咨询、监测与评审活动融合在整个风险管控流程中,实现了风险信息在网格间的自由流动,推动了职工安全行为风险管控的持续性、动态改进,创新性的改进了既有车务系统现场职工的安全行为风险管控模式。本文主要围绕以下三个方面展开了研究:（1）提出了一种新的车务系统职工安全行为风险网格化管理方法。该网格是一种有人员参与的、逻辑上的虚拟网格,它具有明显的时间、空间、事件三维空间属性。通过引入空间位置变量,网格化管理可以将任意一个单元网格中的员工在时刻T发生的事件在“网格-要素-时间”三维空间坐标系中精准展现出来,从时空的角度对车务系统现场职工进行精准定位、归类,将无序、缺少关联的风险数据有序化,使其更具有价值,为个性化的风险评估、精准化的风险应对提供建模支撑,辅助实现车务系统职工安全行为风险事件的精细化管理。（2）提出了一种新的车务系统职工安全行为风险评估建模方法。该建模方法将车务系统单一网格要素作为研究对象,能够充分考虑不同时空框架下每个网格中单一要素风险事件致灾因子间的动态耦合变化特征,通过个性化的致灾因子赋值模型对致灾因子赋值求解并将其作为风险参数计算的输入,利用“可能性-后果-脆弱性”三维风险评估矩阵模型求解风险事件的量级,解决了以往风险评估过程中风险参数考虑不周全、风险量级量化分析准确性不足的问题,实现了车务系统职工安全行为风险事件的个性化、精准化评估。（3）提出了一种新的车务系统职工安全行为风险网格化应对模型。该模型将网格化管理方法和系统动力学原理相结合,基于网格化管理的时间、空间、动态信息流特性,模型以致灾因子作为桥梁,将传统的系统虚拟仿真边界确定变为精准网格界定,通过完善网格要素风险事件应对策略并对其进行个性化系统动力学仿真,进一步提升了车务系统网格要素风险事件的仿真效果;同时,利用信息化手段建立致灾因子应对策略清单,实现了风险事件致灾因子应对策略的快速提取,缩短了响应时间;通过沟通与咨询、监测与评审活动,风险应对效果能及时得到反馈,推动了车务系统职工安全行为风险闭环管控的持续性、动态改进。
汪子恒[5]（2020）在《基于贝叶斯网络的道路危货运输耦合风险评估研究》文中指出随着科技发展需求和社会进步,我国的危货相关行业迅速发展,对于危货的产量和运输需求都在逐年呈几何倍数增长。然而,公路运输环境千变万化,各种危化产品由于其理化性质的的不稳定,在公路运输过程中往往有挥发性高、腐蚀性强、易燃易爆的特点,运输过程不当容易造成火灾、爆炸、中毒、窒息、泄漏等风险事件,导致人员死伤、车辆损毁、生态环境污染等一系列危害程度高、治理难度大等问题通过分析现有道路危货运输风险管理手段存在的缺陷及不科学的运输风险评估方法,基于贝叶斯网络分析方法,对道路危货运输作业的耦合风险进行评估,对提高道路危货运输行业安全管理水平、降低道路危货运输事故发生率、损失率具有十分重要的现实指导价值和理论研究意义。本文以道路危货运输作业环节为对象,构建了基于贝叶斯网络的道路危货运输耦合风险评价方法。基于过往事故数据,对道路危货运输进行风险源与风险事件辨识,使用JHA作业危害分析法,分析道路危货运输风险的特点,划分道路危货运输作业的最小作业环节。使用FTA故障树分析法,对每一项作业内容进行风险指标辨识,并结合事故数据和专家经验,遴选了可能导致重特大事故的几种典型耦合风险作为风险指标。使用灰色关联度法,分析了耦合风险之间的风险度。基于遴选出的耦合风险指标,构建了符合贝叶斯网络原理的拓扑结构模型,该模型包含四层27个风险指标,从上到下层级分别为运输企业、作业单元、作业环节、耦合风险,并使用Netica软件确定指标体系级间关系的节点概率值。使用该风险评估模型,对J市某企业进行了现场安全评价。正向推理预测结果表明,该企业风险等级属于III级,导致重特大事故的耦合风险较少,风险管控水平较高。反向诊断推理发现了该企业的最不安全耦合风险链为“运输企业R-道路运输单元X3-道路运输作业环节Y5-制动不良/雨雪天气耦合风险Z17”,另外还使用中间支持推理,对该企业每个中间作业环节的最不安全风险链进行了推理预测。
陈雪锋[6]（2020）在《天然气长输管道定量风险评价方法及其应用研究》文中认为为了预防和减少事故的发生,定量风险评价方法在油气管道行业中得到广泛的应用,主要包括风险识别、事故概率计算、事故后果评价、风险量化和风险评价五个步骤。事故概率计算、事故后果评价和风险可接受标准是定量风险评价中三个重要组成部分,其准确性决定了定量风险评价结果的可靠性。然而,现有评价方法存在事故概率计算与实际情况结合不够、事故后果评价没有考虑无形损失、风险可接受标准没有纳入声誉损失风险可接受标准等诸多局限性。为了解决上述问题,本文通过理论分析和实践调研等方法,开展天然气长输管道定量风险评价方法及其应用研究,主要内容如下:首先,根据典型管道失效数据库,分析天然气长输管道基础失效概率数据统计特征;结合我国国情实际,提出天然气长输管道失效概率修正模型;在考虑点火源类型和点火概率的基础上,建立天然气长输管道事故概率计算模型。其次,分析管道事故案例,将事故损失分为有形损失和无形损失;提出天然气长输管道事故后果评价程序:选取代表性计算物质、选择典型孔径、确定泄漏类型、计算泄漏速率和估算泄漏物质总量、识别事故后果、利用后果计算模型,确定事故影响范围和计算管道事故损失。再次,研究天然气长输管道事故风险内涵,事故包括人的安全与健康损失风险、经济损失风险、环境损失风险和声誉损失风险;从事故概率计算、事故后果评价和风险可接受标准三个方面,构建定量风险评价模型;根据ALARP原则,分别确定人的安全与健康损失风险、经济损失风险、环境损失风险和声誉损失风险可接受标准,进而提出天然气长输管道风险可接受标准。最后,通过具体工程应用本文提出的方法和模型,验证其具有科学性与合理性。本文的创新之处在于:（1）根据天然气长输管道历史失效数据和实际情况,提出事故概率计算的修正方法;（2）事故后果计算中考虑了事故引起的多类损失,事故后果评价更具真实性;（3）管道风险可接受标准包括人的安全与健康损失风险、经济损失风险、环境损失风险和声誉损失风险可接受标准,使得风险量化更全面。本文改进了现有天然气长输管道定量风险评价方法,能够为管道企业安全风险管理提供借鉴参考和决策依据。
王熠琛[7]（2020）在《基于性能的工程风险管理及其在地铁施工风险评价中的应用》文中研究表明近几十年来我国地铁工程建设飞速发展,由于地铁建设具有高风险性,所以地铁工程风险管理显得尤为重要。经过几十年发展,工程风险管理已经逐渐成熟,并且形成了相关的指南与规范。然而现阶段中,工程风险管理的理念、思路与方法等还存在着一定不足,改进这些不足并完善工程风险管理体系对于风险管理技术的发展与应用具有重要意义。本文以此研究问题为核心,总结现阶段工程风险管理的理念与方法,明确其所存在的问题与相关的改进建议。基于此展开研究,从而建立起更加科学的工程风险管理理念与工程风险评价方法。1.改进优化了风险损失分级准则我国现行国标GB 50652-2011中对风险损失有明确的规定,风险损失被分为五类,每类风险损失的不同级别都有明确的量化准则。然而由于地铁工程具有特殊性,国标提出的风险损失分级准则不仅难以涵盖风险的所有方面,并且在使用过程中会遇到操作不便的问题。针对这些问题,本文引入了基于性能的地震工程理念（PBEE）对国标中的风险损失分级准则进行改进与优化。以PBEE理念中性能水平的概念衡量风险损失的严重程度,形成性能风险损失等级的概念（PBRLC）。PBRLC不再以统一的规定来确定风险损失类别,也不再以统一的量化准则来衡量风险损失的严重程度,而是要求根据工程问题的基本特点与工程业主的具体需求来确定不同种类与不同级别的风险损失。2.建立了基于性能的工程风险管理理念以性能风险损失等级（PBRLC）作为整个工程风险管理过程的核心指标,基于现阶段工程风险管理体系,形成了基于性能的工程风险管理理念（PBRM）。PBRM理念与现阶段风险管理体系的步骤相同,依次要进行风险界定与识别、风险估计、风险评价与风险控制,其特点是要以PBRLC作为过程的核心指标。PBRM理念符合工程风险多样性与相对性的特点,不仅降低了确定风险损失等级的难度,而且使得风险管理过程更符合实际需求。并且PBRM理念在执行过程中要广泛集成融合多学科既有的理论与技术,使得工程风险管理更容易被接受。3.提出了基于性能的地铁施工风险动态评价方法针对现阶段地铁施工风险评价方法的不足,引入统计过程控制方法（SPC）,并结合PBRM理念建立了基于性能的地铁施工风险动态评价方法（PBRDE）。PBRDE以施工过程中的动态监测数据作为风险评价的主要指标,通过SPC方法分析监测数据从而弥补传统风险评价方法的不足。PBRDE通过SPC方法中的过程能力指数分析来计算风险损失的概率大小,从而确定风险等级。再通过SPC方法中的统计控制图分析来识别风险变化特征,综合这两个方面来得到最后的风险决策措施。PBRDE由于以PBRLC作为风险损失指标,使得对风险损失的界定更加明确;引入SPC方法,利用统计推断理论合理分析了风险孕育演化过程的动态随机性,从而实现了科学的风险动态评价。
杨世全[8]（2020）在《基于贝叶斯网络的城市住宅和商业场所火灾概率研究》文中进行了进一步梳理城市作为一种大载体的人工环境,具有功能复杂、人员密集、财产集中等特点。城市的迅速发展,灾害日益增多,其中火灾事故频发,损失巨大,长期以来,城市防灾系统的建设、城市规划的编制较少考虑这方面的内容,虽然整体火灾频发,但是某个具体的建筑火灾发生却是小概率的随机事件。目前已有不同的方法预测火灾发生的概率,本文对城市火灾预测其火灾发生起数和直接经济损失,并针对城市火灾中典型的两类建筑即住宅和商业场所火灾进行概率计算,因为死亡人数最多的火灾是住宅火灾和财产损失最多的是商业场所火灾,在贝叶斯网络推理下得到起火概率,主要包括以下研究内容:首先,统计某市2009年到2018年火灾数据,按照起数和经济损失建立预测模型,得到残差及相对残差,平均相对残差为0.087,模型的精度为91.33%,模型的精度级别为一级,预测得到后两年2019年、2020年火灾起数分别为1301和1412起。同理对火灾损失建立模型,模型精度为96.775%,级别为一级,对2019年和2020年火灾直接损失预测值为5087.7万元和4668.8万元,并将火灾起数用于确定贝叶斯网络部分节点的初始概率。其次,在对统计年鉴数据提取的基础上,分析国内住宅和商业场所火灾事故特征,对比了国内和国外发达国家住宅和商业场所火灾在起数、直接经济损失和伤亡方面的不同,剖析了国内外住宅和商业场所火灾致灾因子占比,在占比中,住宅致灾因子占比第一、第二位放的是电气（37%）和用火不慎（28%）,商业场所致灾因子占比第一第二位是电气（49%）和其他火灾原因（17%）,指出了各国住宅和商业场所2007年到2016年的火灾概率,国内住宅火灾每年平均为1.69×10-4起/户,最大为2.8×10-4起/户;国内商业场所火灾概率按照面积计算每年平均为5.19×10-5起/m2,最大为6.8×10-5起/m2,商业场所火灾概率按照个数计算明显高于住宅火灾概率的原因,因统计方式的不同,商业场所个数明显少于住宅,但商业场所面积总和会较大,故一般按照面积计算起火概率。再次,分析火灾和商业场所致灾因子,利用贝叶斯分析软件Genie2.1建立某市火灾和商业场所贝叶斯网络模型,结合现有知识和机器学习,修正网络模型,并对已有数据节点赋予初始概率值,对模型进行敏感性分析,得到对住宅火灾影响较大的火灾因素组合,其中电气、用火不慎、吸烟发生状态时,住宅火灾的发生概率最高,与实际相符,同时得出了住宅和商业场所火灾的概率值为0.92×10-4起/户和1.3×10-5起/m2,并给出住宅和商业场所防控措施。最后,结合该市住宅的火灾事故样本,分析模型的有效性,验证模型的可靠性,在加入火灾证据数据及节点状态后,住宅火灾起火的概率明显升高,大部分概率居于40%-50%之间的范围内,明显高于该市住宅火灾平均值。
王莉[9]（2019）在《基于知识图谱的城市轨道交通建设安全管理智能知识支持研究》文中认为城市轨道交通建设工程是一项复杂的、高风险的系统工程,具有建设规模大、参与人员多、技术工艺复杂、施工环境多变等特点,极易产生安全事故。由于安全事故是由各种风险因素共同作用的结果,因此,安全管理需要全面、综合性的知识支持。尽管城市轨道交通建设行业已经积累了大量的数据资料,但是在面临具体安全问题时,如何从众多的数据资料中快速、准确获取所需知识,至今还缺乏有效的解决途径。为了解决上述问题,本文立足于城市轨道交通建设安全管理（URTCSM）,从知识支持的角度,引入人工智能领域相关技术和方法,研究基于知识图谱的安全管理智能知识支持理论模型和方法体系。具体内容包括:以系统论为指导,分析城市轨道交通建设安全管理核心任务和管理流程,提出智能知识支持的概念和内涵,研究人工智能领域的知识图谱等技术对城市轨道交通建设安全管理的知识支持作用,构建基于知识图谱的城市轨道交通建设安全管理智能知识支持理论模型。对URTCSM领域知识范围进行界定,从过程、组织、对象、管理等维度对领域知识进行分解,形成多维分层的知识分类体系。在领域概念建模方面,基于领域知识体系结构内容和特点,构建多维分层的专业领域概念模型;根据标准规范自身结构和使用需求,构建混合粒度的标准规范概念模型;根据事故分析对事故知识的需求,构建多主体关联的事故概念模型。在实体关系建模方面,基于领域知识分类体系结构进行概念之间层级关系建模,并对影响城市轨道交通建设工程安全实施的核心要素之间的关系进行建模,形成URTCSM领域知识结构模式,为领域知识图谱的构建提供规范化的知识框架。分析了URTCSM领域知识主要来源,重点对标准规范和事故案例数据进行搜集和整理。在领域实体知识元抽取方面,根据数据结构化程度以及自然语言描述特点,对不同类型实体知识元的抽取分别采用人工抽取、基于映射关系的转化、基于规则的提取、基于深度学习的实体识别等方法。在关系知识元抽取方面,分别采用基于映射关系的转化、基于规则的关系抽取、基于实体共现的关系抽取、基于机器学习的关系抽取等方法。在实体属性识别过程中采用类似的知识元抽取方法。抽取出来的知识元需要与已有知识进行融合,通过分析不同情形下知识融合需求,提出相应的融合方法。知识图谱中各类实体和关系知识元最后以图结构的形式存入图数据库Neo4j中,形成URTCSM领域知识图谱。提出URTCSM智能知识支持实现框架。针对标准规范知识,提出混合粒度规范知识获取的三种方式:知识导航,智能搜索,知识推荐。针对安全事故知识的应用主要以支持安全知识智能分析为主,提出三类事故分析任务:以事故画像的形式全面可视化的展示事故认知结构,根据统计分析指标自动构建查询语句的事故统计分析,以及基于关联路径的事故深度分析。根据URTCSM领域知识图谱中各知识要素之间的联系,对不同管理情境下的安全风险进行分析,为安全风险识别与预防提供知识支持。最后,开发了基于URTCSM领域知识图谱的智能知识支持系统,用于领域知识图谱维护和管理、标准规范知识智能获取、安全事故智能分析、安全管理决策分析等,为安全管理决策提供智能知识支持平台。该论文有图107幅,表23个,参考文献209篇。
薛嗣圣[10]（2019）在《基于概率推理的煤矿瓦斯事故致因分析及其管控研究》文中提出我国煤炭开采是一个高风险的行业。煤矿事故灾害严重,给国家和人民带来了巨大的生命和财产损失。在煤矿各类事故中,瓦斯事故危害最为严重,一直被认为是煤矿生产的“头号杀手”。作为一个复杂的社会技术系统,导致煤矿瓦斯事故发生的各类影响因素众多,事故致因及条件发生的不确定性对瓦斯事故的管控带来了困难。本文从概率推理角度对导致煤矿瓦斯事故发生的不确定性因素、条件以及概率变化进行分析,运用概率图模型和情景分析方法进行研究,深入挖掘煤矿瓦斯事故潜在规律,研究新形势下煤矿瓦斯事故的管控对策。研究内容主要包含如下几个方面:（1）论文从历史的角度对我国煤矿事故总体概况进行分析,阐述了我国自建国以来各阶段煤矿事故的发生特点、变化趋势及原因,重点从多维度对瓦斯事故特征进行了统计剖析,指出瓦斯事故在事故类型、矿井类型、发生地域、发生时间等属性中所表现的特点及原因;结合当前煤矿安全形势和趋势,指出瓦斯事故在环境、人员、装备和管理方面存在的问题。从分析结果来看,瓦斯事故具有灾害后果的严重性、地域分布的广泛性、发生时间的随机性等不确定性特点。致因要素的动态变化和不确定性给煤矿安全管理带来了难度。在煤矿安全投入和管理资源有限的情况下,需要充分利用数据信息研究瓦斯事故致因及条件的不确定性,从而改善传统安全管理模式,提高事故管控的针对性。（2）论文以煤矿系统在生产过程中瓦斯事故发生的不确定性作为研究对象,根据瓦斯事故发生的物理机理,结合事故致因分类模型进行研究。首先,运用事故树方法从大量最新瓦斯事故案例中探究人员、机器、环境、管理等方面导致事故发生的内外部因素及其之间的逻辑条件,建立瓦斯事故致因条件依赖模型,明确事故发生的主要因素;其次,运用收集的案例数据采用机器学习和专家经验相结合的方法构建具有煤矿瓦斯事故特征的贝叶斯网络模型,并进行模型有效性的验证;最后,基于瓦斯事故概率图模型进行事故推理,找到煤矿瓦斯事故发生的最大致因链和敏感性因素排序。通过确定不同因素影响下的事故节点的后验概率,进而有效地确定瓦斯事故发生的概率;根据瓦斯事故发生的最大致因链,可以快速找到导致瓦斯事故的因果链;对事故因果链上的敏感性因素进行分级管控,可以有效降低事故发生的概率。分析结果表明:瓦斯事故发生的随机性规律可以从概率角度进行认知。贝叶斯网络较传统事故分析方法,在复杂不确定性问题的表达和推理方面具有优势,将贝叶斯网络运用到瓦斯事故不确定性研究中,构建瓦斯事故特征的贝叶斯网络模型,能够有效融合瓦斯事故先验知识和当前信息,实现基于概率推理的瓦斯事故风险预判和致因分析,为事故的有效防治与管控明确重点和途径。（3）为了将构建的瓦斯事故贝叶斯网络模型应用到事故分析和预防中,本文依据条件变化和煤矿生产可能出现的情况建立情景。结合瓦斯事故特征,本文提出了基于“煤矿特性-影响因素-因素状态-事件”的瓦斯事故情景网络模型（CFSE）,并进行概率情景分析,以此确定了区别于传统方式的瓦斯事故管控流程,并从决策层、管理层和操作层提出了融合贝叶斯思想的瓦斯事故管控策略。分析结果表明:通过构建瓦斯事故情景网络模型,可以确定事故预防中所对应的每个情景,在任何一个情景下,借助贝叶斯网络研究在不同情景条件下事故发生的概率。在瓦斯管控策略中,本文提出基于概率推理和情景分析的瓦斯事故管控模式。充分利用瓦斯事故贝叶斯网络的推理和信息更新机制,建立瓦斯事故概率推理预警平台,细化瓦斯事故危险源的可能性度量,充分感知系统致因要素及条件的变化,从全局的角度进行决策和判断进而采取针对性的措施提高管控效果。综上所述,本文研究以数据为驱动,基于贝叶斯网络和情景分析等理论,通过概率推理方法定量研究瓦斯事故的不确定性,系统提出不同情景条件下瓦斯事故的管控策略,以提高我国瓦斯事故管控的针对性和有效性,最大程度上遏制我国瓦斯事故的发生。该论文有图63幅,表32个,参考文献201篇。
二、推理统计法对某建筑企业伤亡事故的统计分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、推理统计法对某建筑企业伤亡事故的统计分析（论文提纲范文）
（1）基于公共安全视角的城市物流风险分析及预测研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 物流风险研究综述 |
| 1.2.2 事故模型综述 |
| 1.2.3 主要存在问题 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究问题界定 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究思路及方法 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 相关理论基础及事故统计分析 |
| 2.1 城市物流系统概述 |
| 2.1.1 城市物流系统的概念 |
| 2.1.2 城市物流系统的特征 |
| 2.1.3 城市物流系统的体系结构 |
| 2.1.4 城市物流系统的复杂性 |
| 2.2 风险的相关理论 |
| 2.2.1 风险的基本概念 |
| 2.2.2 风险管理概述 |
| 2.3 城市物流公共安全事故统计分析 |
| 2.3.1 城市物流公共安全事故因果连锁理论 |
| 2.3.2 城市物流公共安全事故统计分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 公共安全视角下的城市物流风险因素分析 |
| 3.1 风险因素分析 |
| 3.1.1 风险因素分析流程 |
| 3.1.2 风险因素识别方法 |
| 3.1.3 风险因素评价方法 |
| 3.1.4 城市物流公共安全领域风险因素分析 |
| 3.2 风险因素识别 |
| 3.2.1 文献法识别 |
| 3.2.2 业务流程分析法识别 |
| 3.2.3 城市物流公共安全风险因素集 |
| 3.3 关键风险因素集的构建 |
| 3.3.1 关键风险因素集构建的基本流程 |
| 3.3.2 关键风险因素集构建原则 |
| 3.3.3 关键风险因素的选择 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 风险因素关联规则挖掘和可视化分析 |
| 4.1 风险因素关联规则挖掘方法 |
| 4.1.1 关联规则挖掘方法 |
| 4.1.2 快速挖掘频繁项集的VS_Apriori算法 |
| 4.1.3 关联规则挖掘流程 |
| 4.2 风险分析、数据分析和处理 |
| 4.2.1 风险分析 |
| 4.2.2 数据分析 |
| 4.2.3 数据处理 |
| 4.3 风险因素关联规则挖掘 |
| 4.3.1 高支持度关联规则 |
| 4.3.2 高置信度关联规则 |
| 4.4 风险因素关联规则的可视化分析 |
| 4.4.1 高支持度关联规则可视化分析 |
| 4.4.2 高置信度关联规则可视化分析 |
| 4.4.3 所有关联规则的可视化分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 公共安全视角下的城市物流动态风险评估 |
| 5.1 贝叶斯网络概述 |
| 5.1.1 贝叶斯网络原理 |
| 5.1.2 参数学习 |
| 5.1.3 结构学习 |
| 5.1.4 贝叶斯网络推理 |
| 5.2 解释结构模型概述 |
| 5.3 基于贝叶斯网络的城市物流公共安全风险评估 |
| 5.3.1 初始网络构建 |
| 5.3.2 网络结构改进 |
| 5.3.3 贝叶斯网络模型的确定 |
| 5.4 动态风险评估贝叶斯网络模型应用 |
| 5.4.1 后验概率分析 |
| 5.4.2 敏感度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 公共安全视角下的城市物流风险预测研究 |
| 6.1 城市物流公共安全风险预测方法 |
| 6.1.1 广义回归神经网络理论概述 |
| 6.1.2 粒子群算法概述 |
| 6.1.3 PSO-GRNN预测模型概述 |
| 6.1.4 模型性能评价标准 |
| 6.2 基于PSO-GRNN的城市物流风险预测模型 |
| 6.2.1 数据准备 |
| 6.2.2 基于PSO-GRNN算法的风险预测 |
| 6.2.3 预测结果分析 |
| 6.3 城市物流风险预防及控制措施 |
| 6.3.1 风险预防措施 |
| 6.3.2 风险控制措施 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 研究结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 物流公共安全事故详表 |
| 附录B 物流公共安全风险因素评估调查问卷 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）建筑工程项目安全应急能力评价及对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法及技术路线图 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线图 |
| 1.5 本文创新点 |
| 2 论文研究相关概念及理论方法 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 施工现场安全相关理论 |
| 2.1.2 应急能力 |
| 2.2 论文研究理论方法 |
| 2.2.1 工程项目现场安全应急能力指标体系构建的理论方法 |
| 2.2.2 工程项目现场安全应急能力评价的理论方法 |
| 2.2.3 安全事故应急管理能力指标构建方法的选取 |
| 2.2.4 安全事故应急能力评价方法的选取 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 建筑工程项目安全应急能力现状及制约因素分析 |
| 3.1 建筑工程项目现场安全应急能力现状 |
| 3.2 制约因素分析 |
| 3.2.1 项目施工作业特点 |
| 3.2.2 项目安全应急管理机构 |
| 3.2.3 项目现场安全技术措施 |
| 3.2.4 项目现场安全管理制度 |
| 3.2.5 项目现场安全应急能力 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于SEM的建筑工程项目安全应急能力评价指标体系构建 |
| 4.1 建筑工程项目安全应急系统与能力内涵 |
| 4.1.1 建筑工程项目安全应急系统 |
| 4.1.2 建筑工程项目安全应急能力内涵 |
| 4.2 建筑工程项目安全应急能力评价指标初步选择 |
| 4.2.1 指标选取原则与思路 |
| 4.2.2 静态能力评价指标选取 |
| 4.2.3 动态能力评价指标选取 |
| 4.2.4 初步评价指标体系 |
| 4.3 建筑工程项目安全应急能力评价指标体系优化 |
| 4.3.1 调查问卷设计与数据收集 |
| 4.3.2 指标体系的描述性统计 |
| 4.3.3 指标体系的信度分析 |
| 4.3.4 指标体系的效度分析 |
| 4.4 建筑工程项目安全应急能力评价指标体系的结构 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于模糊综合评判的评价模型构建及案例分析 |
| 5.1 评价模型构建思路 |
| 5.2 指标权重的确定 |
| 5.2.1 主观权重确定方法 |
| 5.2.2 客观权重确定方法 |
| 5.2.3 组合权重确定方法 |
| 5.3 评价模型的构建 |
| 5.4 案例项目概况 |
| 5.5 评价步骤 |
| 5.5.1 数据获取 |
| 5.5.2 权重确定 |
| 5.5.3 模糊综合评价 |
| 5.5.4 评价结果分析 |
| 5.6 建议及对策 |
| 5.6.1 完善项目现场安全应急管理方案 |
| 5.6.2 配备安全应急防护设施 |
| 5.6.3 提升人员应急意识 |
| 5.6.4 强化检查监督力度 |
| 5.6.5 构建应急管理框架 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 基于施工方视角的建筑工程项目安全应急能力评价指标体系信度调查问卷 |
| 附录 B 某实际工程安全应急能力评价调查问卷 |
| 附录 C 基于施工方视角的工程项目安全应急能力评价指标权重调查问卷 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| (一)科研成果 |
| (二)参加的项目和学术活动 |
| 致谢 |
（3）基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、问题及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 社区减灾能力研究 |
| 1.2.2 情景分析法相关研究 |
| 1.2.3 情景分析在公共危机管理中应用研究 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 研究思路、内容、技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容与框架 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 相关理论与研究设计 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 灾害情景分析 |
| 2.1.2 农牧社区 |
| 2.1.3 社区减灾能力 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 情景分析理论 |
| 2.2.2 危机管理理论 |
| 2.2.3 极值理论 |
| 2.2.4 复杂系统理论 |
| 2.3 研究设计 |
| 2.3.1 基于“情境—任务—能力”的农牧社区减灾能力分析框架 |
| 2.3.2 研究方法 |
| 第三章 基于致灾因子分析的青海农牧社区典型灾害识别 |
| 3.1 农牧社区孕灾环境分析 |
| 3.1.1 农牧社区自然环境 |
| 3.1.2 农牧区社会经济状况 |
| 3.2 农牧社区致灾因子分析 |
| 3.2.1 气象致灾因子 |
| 3.2.2 地质致灾因子 |
| 3.2.3 生物致灾因子 |
| 3.3 农牧社区灾害脆弱性分析 |
| 3.3.1 农牧社区灾害脆弱性表现 |
| 3.3.2 农牧社区灾害脆弱性 |
| 3.3.3 农牧社区灾情分析 |
| 3.3.4 农牧社区典型灾害识别 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于情景分析的青海农牧社区典型灾害情景构建 |
| 4.1 农牧社区的雪灾情况 |
| 4.1.1 雪灾的成因及影响 |
| 4.1.2 近年来青海雪灾事件 |
| 4.1.3 雪灾区域选择 |
| 4.2 农牧社区特大雪灾情景构建 |
| 4.2.1 农牧社区雪灾情景构建的参数分析 |
| 4.2.2 基于极值理论的关键情景参数选择 |
| 4.2.3 .农牧社区雪灾情景描述 |
| 4.2.4 雪灾演化过程分析 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 基于灾害情景的青海农牧社区减灾任务与能力分析 |
| 5.1 农牧社区多元减灾主体 |
| 5.1.1 政府组织 |
| 5.1.2 社区组织 |
| 5.1.3 居民个体 |
| 5.1.4 社会力量 |
| 5.2 基于雪灾情景的农牧社区雪灾减灾任务分析 |
| 5.2.1 基于公共危机管理过程的社区常规减灾任务 |
| 5.2.2 农牧社区雪灾常规减灾任务识别 |
| 5.2.3 雪灾情景下的农牧社区雪灾减灾任务 |
| 5.2.4 基层政府雪灾减灾任务归属 |
| 5.3 基于任务的农牧社区雪灾减灾能力分析 |
| 5.3.1 农牧社区雪灾常规减灾能力分析 |
| 5.3.2 农牧社区雪灾减灾能力评估方案设计 |
| 5.3.3 农牧社区雪灾减灾能力评估模型 |
| 5.3.4 农牧社区雪灾能力矩阵分析 |
| 5.3.5 农牧社区雪灾减灾能力实践分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 面向能力构建的青海农牧社区减灾对策 |
| 6.1 规则准备:提升制度运行能力 |
| 6.2 组织准备:提升应对协调联动能力 |
| 6.3 资源准备:提升持续保障能力 |
| 6.4 知识准备:激发农牧社区减灾动力 |
| 6.5 行动规划:增强行动执行能力 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论和学术贡献 |
| 7.1.1 研究结论 |
| 7.1.2 学术贡献 |
| 7.2 研究不足和研究展望 |
| 7.2.1 研究不足 |
| 7.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 博士期间研究成果 |
| 致谢 |
| 附录1 第一轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录2 第二轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录3 第三轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录4 青海省农牧社区雪灾减灾能力评估 |
| 附录5 |
| 附录6 青海农牧区雪灾减灾能力现状调查问卷 |
| 附录7 青海农牧社区雪灾减灾能力公众评判 |
（4）基于网格化的车务系统职工安全行为风险管控模型研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及问题提出 |
| 1.1.1 人员因素是影响铁路行车安全的重要因素 |
| 1.1.2 铁路安全管理理念的转变与挑战 |
| 1.1.3 铁路安全风险管理的自身独特性 |
| 1.1.4 风险理论、“网格化”管理等的实践应用 |
| 1.1.5 问题提出 |
| 1.2 主要研究内容 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 1.6 论文资助 |
| 2 国内外研究综述 |
| 2.1 安全行为风险相关概念研究 |
| 2.1.1 安全行为相关概念 |
| 2.1.2 风险、致灾因子、隐患和事故概念 |
| 2.1.3 风险管理相关概念及流程 |
| 2.2 铁路风险评估技术研究综述 |
| 2.2.1 铁路风险评估技术研究 |
| 2.2.2 铁路风险评估技术选择需注意的问题 |
| 2.3 安全行为风险评估研究综述 |
| 2.3.1 交通领域研究现状 |
| 2.3.2 其他领域研究现状 |
| 2.3.3 既有研究存在的问题 |
| 2.4 安全行为风险应对研究综述 |
| 2.4.1 交通领域研究现状 |
| 2.4.2 其他领域研究现状 |
| 2.4.3 既有研究存在的问题 |
| 2.5 网格化管理研究综述 |
| 2.5.1 网格化管理基本概念及特点 |
| 2.5.2 网格化管理的基本要素 |
| 2.5.3 网格化管理的实践应用 |
| 2.5.4 车务系统推行网格化管理的必要性 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 车务系统职工安全行为风险管理的网格化 |
| 3.1 车务系统安全生产的特殊性 |
| 3.2 车务系统职工安全行为风险特性 |
| 3.2.1 异质性 |
| 3.2.2 不确定性 |
| 3.2.3 耦合性 |
| 3.3 车务系统职工安全行为风险网格化管理的概念与方法 |
| 3.3.1 车务系统职工安全行为风险网格化管理定义与内涵 |
| 3.3.2 车务系统网格的定义、划分方法及编码 |
| 3.3.3 网格要素的定义、分类方法及编码 |
| 3.3.4 网格事件的定义、分类方法及编码 |
| 3.3.5 车务系统网格化管理的实践意义与价值 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 单个网格的职工安全行为风险评估模型构建 |
| 4.1 应用场景描述与建模思路 |
| 4.1.1 应用场景描述 |
| 4.1.2 车务系统职工安全行为风险网格化评估模型架构 |
| 4.2 单个网格的车务系统职工安全行为风险致灾因子识别 |
| 4.2.1 现有车务系统职工安全行为风险致灾因子识别存在的不足 |
| 4.2.2 车务系统职工安全行为风险致灾因子分类及标准化识别 |
| 4.2.3 车务系统职工安全行为风险事件致灾因子赋值模型 |
| 4.3 单个网格的车务系统职工安全行为三维风险分析 |
| 4.3.1 二维风险矩阵存在的不足 |
| 4.3.2 “可能性-后果-脆弱性”三维风险评估模型构建思路 |
| 4.3.3 “可能性-后果-脆弱性”三维风险评估模型 |
| 4.3.4 车务系统职工安全行为风险等级评定标准 |
| 4.3.5 车务系统职工安全行为风险大小计算 |
| 4.4 单个网格的车务系统职工安全行为风险评价 |
| 4.4.1 划分风险控制等级 |
| 4.4.2 建立风险接受准则 |
| 4.4.3 明确风险应对方式 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于系统动力学的安全行为风险网格化应对模型构建 |
| 5.1 应用场景描述与建模思路 |
| 5.1.1 应用场景与问题描述 |
| 5.1.2 解决思路与建模流程 |
| 5.2 模型结构分析 |
| 5.2.1 确定系统边界 |
| 5.2.2 绘制因果回路图 |
| 5.2.3 建立系统流量图 |
| 5.3 模型建立与检验 |
| 5.3.1 确定模型方程式 |
| 5.3.2 变量权重赋值 |
| 5.3.3 初始值确定 |
| 5.3.4 模型检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 实证研究 |
| 6.1 背景介绍 |
| 6.2 “助理值班员不按规定出场作业”风险事件分析 |
| 6.3 “助理值班员不按规定出场作业”风险量级评价 |
| 6.4 “助理值班员不按规定出场作业”应对策略仿真分析 |
| 6.5 模型在车务系统现场实践中的应用价值 |
| 7 结论 |
| 7.1 主要研究工作 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于贝叶斯网络的道路危货运输耦合风险评估研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 道路危货运输风险评估内容的研究 |
| 1.3.2 运输风险耦合理论的研究 |
| 1.3.3 贝叶斯网络评价模型研究 |
| 1.3.4 国内外研究现状评述 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 本章小节 |
| 第二章 道路危货运输风险评估理论基础 |
| 2.1 道路危货运输概述 |
| 2.1.1 危险货物道路运输优势 |
| 2.1.2 危险货物的定义与分类 |
| 2.1.3 生产事故分类标准 |
| 2.2 风险评估理论概述 |
| 2.2.1 风险的定义及内涵 |
| 2.2.2 风险评估的目的与程序 |
| 2.2.3 风险耦合理论 |
| 2.2.4 风险评估方法 |
| 2.3 贝叶斯网络分析方法 |
| 2.3.1 贝叶斯网络结构 |
| 2.3.2 贝叶斯网络参数计算 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 道路危货运输特征分析 |
| 3.1 道路危货运输事故统计分析 |
| 3.1.1 普通事故统计分析 |
| 3.1.2 重特大事故统计分析 |
| 3.2 道路危货运输作业流程分析 |
| 3.2.1 JHA作业危害分析法 |
| 3.2.2 运输作业单元划分 |
| 3.2.3 典型风险事件确定 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于贝叶斯网络的耦合风险评估模型 |
| 4.1 单因素风险辨识 |
| 4.1.1 FTA故障树法 |
| 4.1.2 单因素风险指标选取 |
| 4.2 双因素耦合风险辨识 |
| 4.2.1 灰色关联度法 |
| 4.2.2 双因素耦合风险指标选取 |
| 4.3 模型构建 |
| 4.3.1 建立贝叶斯网络结构 |
| 4.3.2 多因素风险耦合度计算 |
| 4.3.3 贝叶斯网络参数获取 |
| 4.4 评估结果计算 |
| 4.4.1 正向预测推理 |
| 4.4.2 反向诊断推理 |
| 4.4.3 中间支持推理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 危货运输风险评估案例分析 |
| 5.1 风险评估准备工作 |
| 5.1.1 选取对象 |
| 5.1.2 三角模糊概率确定 |
| 5.1.3 耦合风险耦合度校正 |
| 5.2 风险评估案例分析 |
| 5.2.1 Netica软件简介 |
| 5.2.2 计算企业风险度 |
| 5.2.3 预测高风险状态 |
| 5.2.4 中间支持诊断 |
| 5.3 评估结果与管理建议 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间参与的科研项目 |
| 参考文献 |
（6）天然气长输管道定量风险评价方法及其应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 论文的选题背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 管道风险评价方法研究现状 |
| 2.1.1 管道定性风险评价方法研究现状 |
| 2.1.2 管道半定量风险评价方法研究现状 |
| 2.1.3 管道定量风险评价方法研究现状 |
| 2.2 管道失效概率计算方法研究现状 |
| 2.3 管道事故后果评价研究现状 |
| 2.3.1 管道事故特点 |
| 2.3.2 管道失效模式 |
| 2.3.3 管道事故影响范围研究现状 |
| 2.3.4 管道事故损失研究现状 |
| 2.4 风险可接受准则研究现状 |
| 2.5 当前研究存在的不足 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 天然气长输管道事故概率计算方法研究 |
| 3.1 天然气长输管道失效概率分析 |
| 3.1.1 欧洲EGIG失效概率分析 |
| 3.1.2 美国PHMSA失效概率分析 |
| 3.1.3 加拿大NEB失效概率分析 |
| 3.1.4 我国天然气长输管道失效概率分析 |
| 3.1.5 失效概率数据统计特征 |
| 3.2 基于修正系数的天然气长输管道失效概率计算模型 |
| 3.2.1 管道失效概率修正方法 |
| 3.2.2 修正系数与修正失效概率计算 |
| 3.3 天然气长输管道点火概率计算 |
| 3.3.1 立即点火概率计算 |
| 3.3.2 延迟点火概率计算 |
| 3.4 天然气长输管道事故概率计算程序 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 天然气长输管道事故后果评价方法研究 |
| 4.1 天然气长输管道事故后果评价程序 |
| 4.1.1 典型管道事故案例 |
| 4.1.2 天然气长输管道事故后果类型 |
| 4.1.3 天然气长输管道事故损失分类 |
| 4.1.4 天然气长输管道事故后果评价流程 |
| 4.2 天然气长输管道事故影响范围计算模型 |
| 4.2.1 天然气扩散模型 |
| 4.2.2 事故物理效应计算模型 |
| 4.2.3 事故伤害准则 |
| 4.2.4 事故影响范围计算 |
| 4.3 天然气长输管道事故损失计算方法 |
| 4.3.1 有形损失计算 |
| 4.3.2 无形损失计算 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 天然气长输管道定量风险评价方法与风险可接受标准研究 |
| 5.1 天然气长输管道风险内涵 |
| 5.1.1 天然气长输管道风险定义 |
| 5.1.2 天然气长输管道风险计算框架 |
| 5.2 天然气长输管道定量风险评价方法 |
| 5.2.1 定量风险评价程序 |
| 5.2.2 定量风险评价模型 |
| 5.3 天然气长输管道各类风险可接受标准 |
| 5.3.1 人的安全与健康损失风险可接受标准 |
| 5.3.2 经济损失风险可接受标准 |
| 5.3.3 环境损失风险可接受标准 |
| 5.3.4 声誉损失风险可接受标准 |
| 5.3.5 天然气长输管道风险可接受标准 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 工程应用 |
| 6.1 基本概况 |
| 6.1.1 地形地貌 |
| 6.1.2 土壤植被 |
| 6.1.3 气候气象 |
| 6.2 事故概率计算 |
| 6.2.1 第三方修正失效概率计算 |
| 6.2.2 腐蚀修正失效概率计算 |
| 6.2.3 设计缺陷修正失效概率计算 |
| 6.2.4 误操作修正失效概率计算 |
| 6.2.5 自然灾害修正失效概率计算 |
| 6.2.6 管道事故概率确定 |
| 6.3 事故后果评价 |
| 6.3.1 事故影响范围确定 |
| 6.3.2 事故损失计算 |
| 6.4 定量风险评价 |
| 6.4.1 人的安全与健康损失风险可接受评价 |
| 6.4.2 经济损失风险可接受评价 |
| 6.4.3 环境损失风险可接受评价 |
| 6.4.4 声誉损失风险可接受评价 |
| 6.4.5 管道风险可接受评价 |
| 6.5 对比分析 |
| 6.5.1 基于肯特法的天然气长输管道风险评价 |
| 6.5.2 风险评价结果比较 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 声誉指标权重排序及损失量表 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于性能的工程风险管理及其在地铁施工风险评价中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 地铁工程风险管理的必要性 |
| 1.1.1 中国城市轨道交通建设在迅速发展 |
| 1.1.2 地铁工程是典型的高风险工程项目 |
| 1.1.3 工程风险管理是地铁建设必须实施的过程 |
| 1.2 地铁工程的风险与风险管理 |
| 1.2.1 风险的概念 |
| 1.2.2 地铁工程风险的形成机理 |
| 1.2.3 地铁工程风险的特征 |
| 1.2.4 地铁工程风险管理的相关概念 |
| 1.2.5 工程风险管理的特点与目标 |
| 1.3 地铁工程风险管理的研究现状 |
| 1.3.1 国外相关研究现状 |
| 1.3.2 国内相关研究现状 |
| 1.4 地铁工程风险管理的研究展望 |
| 1.4.1 工程风险管理目前存在的不足 |
| 1.4.2 工程风险管理的完善优化方向 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.5.1 基于性能的工程风险管理理念 |
| 1.5.2 基于性能的地铁施工风险评价 |
| 上篇 基于性能的工程风险管理理念 |
| 第2章 工程风险管理中的风险损失 |
| 2.1 工程风险概念的形成与发展 |
| 2.1.1 风险思想的发展起源 |
| 2.1.2 风险管理体系的建立 |
| 2.1.3 工程领域风险管理思想的形成 |
| 2.2 现行标准规范中对风险损失的规定 |
| 2.2.1 经济管理领域中风险损失的概念 |
| 2.2.2 国标GB50652-2011中的规定 |
| 2.2.3 国际隧道风险管理指南中的规定 |
| 2.2.4 其他标准与指南中的规定 |
| 2.2.5 现行标准规范中风险损失分级准则的特点 |
| 2.3 工程案例概述 |
| 2.3.1 工程项目概述 |
| 2.3.2 工程与水文地质条件 |
| 2.4 国标中风险损失分级准则的讨论 |
| 2.4.1 工程风险初步分析 |
| 2.4.2 对风险损失分级准则的探讨 |
| 2.5 国标中风险损失分级准则的改进建议 |
| 2.5.1 国标中风险损失分级准则的不足 |
| 2.5.2 国标中风险损失分级准则的改进建议 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于性能的地震工程理念 |
| 3.1 PBEE理念的产生 |
| 3.1.1 地震灾害与地震工程学 |
| 3.1.2 以力学分析为核心的理念 |
| 3.1.3 对地震工程理念产生影响的两次地震灾害 |
| 3.1.4 PBEE理念的提出 |
| 3.2 PBEE理念的概念与优势 |
| 3.2.1 PBEE理念的思想核心 |
| 3.2.2 PBEE理念的优势 |
| 3.3 PBEE理念的引入 |
| 3.3.1 引入PBEE理念思路的提出 |
| 3.3.2 引入PBEE理念的优势 |
| 3.3.3 引入PBEE理念的初步思路 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于性能的工程风险管理理念 |
| 4.1 基于性能的风险损失等级 |
| 4.1.1 PBRLC概念的内涵 |
| 4.1.2 建立PBRLC的意义 |
| 4.2 基于性能的工程风险管理理念 |
| 4.2.1 风险的界定与识别 |
| 4.2.2 风险估计 |
| 4.2.3 风险评价 |
| 4.2.4 风险控制 |
| 4.2.5 风险监控 |
| 4.3 PBRM理念在实际工程中的应用 |
| 4.3.1 风险问题的初步分析 |
| 4.3.2 工程概况补充 |
| 4.3.3 风险界定与识别 |
| 4.3.4 风险评估与控制 |
| 4.3.5 PBRM理念的评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 下篇 基于性能的地铁施工风险评价 |
| 第5章 地铁施工阶段的风险评价 |
| 5.1 地铁施工阶段风险的特点 |
| 5.1.1 工程自身风险 |
| 5.1.2 环境影响风险 |
| 5.2 现阶段风险评价的总体思路 |
| 5.2.1 国标GB50652-2011的基本规定 |
| 5.2.2 现阶段工程风险评价的总体思路 |
| 5.2.3 现阶段的主要研究成果 |
| 5.3 现阶段风险评价方法的工程应用 |
| 5.3.1 北京轨道交通工程施工安全风险监控系统 |
| 5.3.2 北京地铁8号线三期项目穿越工程 |
| 5.4 现阶段风险评价方法的改进建议 |
| 5.4.1 风险评价方法的不足 |
| 5.4.2 风险评价方法的改进建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 统计过程控制 |
| 6.1 SPC理论的产生与发展 |
| 6.1.1 SPC理论方法的提出 |
| 6.1.2 SPC方法在工业生产中的作用 |
| 6.1.3 SPC理论技术在工业生产领域的发展 |
| 6.2 SPC方法的理论基础 |
| 6.2.1 过程变化的两种状态 |
| 6.2.2 正态性假定与3σ准则 |
| 6.2.3 统计推断的小概率事件不发生原理 |
| 6.3 SPC方法的分析流程 |
| 6.3.1 SCC分析 |
| 6.3.2 PCI分析 |
| 6.4 基于均值-极差控制图的SPC分析 |
| 6.5 SPC 方法的实际应用 |
| 6.5.1 SPC在其他领域中的应用 |
| 6.5.2 SPC在土木工程领域中的应用 |
| 第7章 基于性能的地铁施工风险动态评价方法 |
| 7.1 PBRDE的总体思路 |
| 7.1.1 以PBRLC衡量风险损失的严重性 |
| 7.1.2 以 SPC 方法作为不确定性分析的计算方法 |
| 7.2 风险的界定与识别 |
| 7.3 风险动态估计 |
| 7.3.1 评价指标的确定 |
| 7.3.2 确定评价指标对应的上下限 |
| 7.3.3 计算各监测指标对应的风险损失概率 |
| 7.3.4 计算综合的风险损失概率分布 |
| 7.3.5 建立监测指标的统计控制图 |
| 7.4 风险动态评价 |
| 7.4.1 确定风险等级标准与可接受准则 |
| 7.4.2 风险动态评价 |
| 7.5 施工过程全阶段风险动态监控 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 地铁施工风险评价方法的工程应用 |
| 8.1 工程概况与风险的界定识别 |
| 8.2 工程风险估计 |
| 8.2.1 风险评价指标的确定 |
| 8.2.2 确定评价指标对应的上下限 |
| 8.2.3 计算各监测指标对应的风险损失概率 |
| 8.2.4 建立监测时段的统计控制图 |
| 8.3 工程风险评价 |
| 8.4 后续阶段的风险动态评价 |
| 8.4.1 第5次数据更新的动态评价 |
| 8.4.2 第10次数据更新的动态评价 |
| 8.4.3 第15次数据更新的动态评价 |
| 8.4.4 第20次数据更新的动态评价 |
| 8.4.5 第25次数据更新的动态评价 |
| 8.4.6 第30次数据更新的动态评价 |
| 8.4.7 后续时段数据更新的动态评价 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 总结与展望 |
| 9.1 本文的研究成果 |
| 9.2 本文的研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（8）基于贝叶斯网络的城市住宅和商业场所火灾概率研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外火灾预测和概率研究现状 |
| 1.3.2 国内火灾预测和概率研究现状 |
| 1.3.3 贝叶斯网络研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 城市两类火灾事故特征分析 |
| 2.1 事故轨迹交叉理论 |
| 2.2 住宅火灾事故统计分析 |
| 2.2.1 住宅火灾占比 |
| 2.2.2 住宅火灾四项指标分析 |
| 2.2.3 住宅火灾起火原因 |
| 2.2.4 住宅火灾概率 |
| 2.3 商业场所火灾事故分析 |
| 2.3.1 商业场所火灾占比 |
| 2.3.2 商业场所火灾四项指标 |
| 2.3.3 商业场所火灾起火原因 |
| 2.3.4 商业场所火灾概率 |
| 第三章 城市火灾预测及定量分析理论 |
| 3.1 城市火灾预测及定量分析原则 |
| 3.2 城市火灾预测方法 |
| 3.2.1 回归分析预测法 |
| 3.2.2 时间序列预测法 |
| 3.2.3 灰色理论预测法 |
| 3.3 城市火灾定量分析方法 |
| 3.3.1 事件树分析法 |
| 3.3.2 故障树分析法 |
| 3.3.3 故障模式影响与危害性分析 |
| 3.3.4 马尔可夫链模型分析 |
| 3.3.5 贝叶斯网络模型分析 |
| 第四章 基于灰色预测和贝叶斯网络的城市火灾模型构建 |
| 4.1 灰色GM(1,1)预测模型 |
| 4.1.1 GM(1,1)的建模机理 |
| 4.1.2 GM(1,1)模型参数 |
| 4.1.3 GM(1,1)模型检验 |
| 4.1.4 某市火灾GM(1,1)构建及预测 |
| 4.2 贝叶斯网络模型 |
| 4.2.1 贝叶斯网络理论 |
| 4.2.2 贝叶斯网络构建 |
| 4.2.3 贝叶斯网络学习 |
| 4.2.4 结构学习 |
| 4.2.5 参数学习 |
| 4.2.6 贝叶斯网络推理 |
| 4.2.7 贝叶斯网络软件的选择 |
| 4.2.8 住宅火灾贝叶斯网络模型的建立及优化 |
| 4.2.9 商业场所火灾贝叶斯网络模型的建立及优化 |
| 4.2.10 城市火灾控制措施 |
| 第五章 模型验证 |
| 5.1 火灾事故经过 |
| 5.2 火灾概率推算 |
| 第六章 结论及展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻读学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于知识图谱的城市轨道交通建设安全管理智能知识支持研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.4 研究思路和方法 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 基于知识图谱的URTCSM智能知识支持理论模型 |
| 2.1 城市轨道交通建设安全管理系统分析 |
| 2.2 URTCSM智能知识支持概念框架 |
| 2.3 知识图谱对URTCSM智能知识支持作用分析 |
| 2.4 基于知识图谱的URTCSM智能知识支持理论模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于多维关联混合粒度的URTCSM领域知识结构模式研究 |
| 3.1 多维关联混合粒度知识建模需求分析 |
| 3.2 URTCSM领域知识分类体系分析 |
| 3.3 URTCSM领域概念模式分析 |
| 3.4 URTCSM领域关系模式分析 |
| 3.5 多维关联混合粒度的URTCSM领域知识结构模式 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 URTCSM领域知识图谱知识元抽取方法研究 |
| 4.1 URTCSM领域相关数据源分析 |
| 4.2 URTCSM领域实体知识元抽取方法研究 |
| 4.3 URTCSM领域关系知识元抽取方法研究 |
| 4.4 URTCSM领域属性知识元识别 |
| 4.5 URTCSM领域知识融合 |
| 4.6 URTCSM领域知识存储 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 基于URTCSM领域知识图谱的智能知识支持研究 |
| 5.1 URTCSM智能知识支持实现框架分析 |
| 5.2 混合粒度规范知识获取 |
| 5.3 安全事故智能分析 |
| 5.4 安全管理智能决策支持 |
| 5.5 基于URTCSM领域知识图谱的智能知识支持系统 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究局限性 |
| 6.4 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）基于概率推理的煤矿瓦斯事故致因分析及其管控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究目标及内容 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.4 研究特色 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 文献综述及相关理论 |
| 2.1 国内外相关研究文献综述 |
| 2.2 理论综述 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 中国煤矿瓦斯事故现状及问题剖析 |
| 3.1 中国煤矿事故概况 |
| 3.2 中国煤矿瓦斯事故统计分析 |
| 3.3 中国煤矿安全形势新特点及趋势 |
| 3.4 当前煤矿瓦斯事故管理存在的问题 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 煤矿瓦斯事故致因要素及不确定性分析 |
| 4.1 煤矿瓦斯事故物理机理 |
| 4.2 煤矿瓦斯事故致因分析 |
| 4.3 煤矿瓦斯事故不确定性及时空分析 |
| 4.4 煤矿瓦斯事故不确定性测度及推理方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 煤矿瓦斯事故致因概率推理研究 |
| 5.1 贝叶斯网络模型构建的主要方法和步骤 |
| 5.2 煤矿瓦斯事故致因要素及网络节点 |
| 5.3 煤矿瓦斯事故贝叶斯网络结构学习 |
| 5.4 煤矿瓦斯事故贝叶斯网络参数学习及模型检验 |
| 5.5 煤矿瓦斯事故贝叶斯网络推理 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 煤矿瓦斯事故概率情景分析 |
| 6.1 煤矿瓦斯事故情景分析流程 |
| 6.2 煤矿瓦斯事故管控情景表示方法 |
| 6.3 煤矿瓦斯事故情景分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 煤矿瓦斯事故管控策略 |
| 7.1 煤矿瓦斯事故管控的内涵和原则 |
| 7.2 煤矿瓦斯事故管控的目标和流程 |
| 7.3 煤矿瓦斯事故管控的策略 |
| 7.4 煤矿瓦斯事故管控的建议 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 研究结论及展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、推理统计法对某建筑企业伤亡事故的统计分析（论文参考文献）
- [1]基于公共安全视角的城市物流风险分析及预测研究[D]. 赵明静. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]建筑工程项目安全应急能力评价及对策研究[D]. 李艾霖. 西华大学, 2021(02)
- [3]基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究[D]. 邓彩霞. 兰州大学, 2021(09)
- [4]基于网格化的车务系统职工安全行为风险管控模型研究[D]. 张华锋. 北京交通大学, 2020(02)
- [5]基于贝叶斯网络的道路危货运输耦合风险评估研究[D]. 汪子恒. 南京林业大学, 2020(01)
- [6]天然气长输管道定量风险评价方法及其应用研究[D]. 陈雪锋. 北京科技大学, 2020(01)
- [7]基于性能的工程风险管理及其在地铁施工风险评价中的应用[D]. 王熠琛. 北京工业大学, 2020(06)
- [8]基于贝叶斯网络的城市住宅和商业场所火灾概率研究[D]. 杨世全. 南华大学, 2020(01)
- [9]基于知识图谱的城市轨道交通建设安全管理智能知识支持研究[D]. 王莉. 中国矿业大学, 2019(04)
- [10]基于概率推理的煤矿瓦斯事故致因分析及其管控研究[D]. 薛嗣圣. 中国矿业大学, 2019(04)
标签：贝叶斯论文; 企业职工伤亡事故分类标准论文; 风险评价论文; 网格化论文; 概率计算论文;