基于模糊認(rèn)知圖的水上交通事故涌現(xiàn)分析

楊佳宇; 段文杰; 李廷文; 吳兵; 武漢理工大學(xué)智能交通系統(tǒng)研究中心; 武漢430063; 武漢理工大學(xué)國家水運安全工程技術(shù)研究中心; 武漢430063; 武漢長江航道救助打撈局; 武漢430014; 長江水上交通監(jiān)測與應(yīng)急處置中心; 武漢430014

關(guān)鍵詞:交通安全 水上交通事故 事故涌現(xiàn) 模糊認(rèn)知圖 致因因素識別 

摘要:為更深入認(rèn)識水上交通事故發(fā)生的規(guī)律,本文面向事故的發(fā)生和演化過程,從人員、船舶、環(huán)境和管理4個角度分析了影響水上交通安全的10個主要因素。按照因素之間的相互關(guān)系構(gòu)造鄰接矩陣,通過賦值專家權(quán)重改進(jìn)最大值函數(shù)法,并結(jié)合重心法聚合專家意見,以此構(gòu)建水上交通事故模糊認(rèn)知圖模型?;谀:J(rèn)知圖模型描述水上交通事故涌現(xiàn)的不同階段,根據(jù)案例場景中因素節(jié)點風(fēng)險值的變化來分析水上交通事故涌現(xiàn)性。研究結(jié)果表明,在船舶密度過大或監(jiān)管強(qiáng)度不足的水上交通場景中,船舶航速和船舶設(shè)備狀況對事故涌現(xiàn)風(fēng)險的貢獻(xiàn)率達(dá)到0.99,是可能導(dǎo)致水上交通事故涌現(xiàn)的最直接因素。同時對于下游因素節(jié)點數(shù)量較多的源節(jié)點,需要通過控制其風(fēng)險傳遞效應(yīng),有效降低節(jié)點風(fēng)險涌現(xiàn)的同步范圍。

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