典型文献
上海市道路旅客运输行业安全诊断研究
文献摘要：
道路旅客运输在交通客运中扮演着重要角色,在大数据时代背景下,解决行业安全管理定量化指标及抓手问题,对实现智能安全管控尤其重要.该文结合上海市交通委员会安全监管大数据平台和重点企业调研结果,建立安全指标体系,从人、车、环、企、管5类指标出发采用贝叶斯网络方法构造模型,能够有效诊断企业安全隐患、违法事故及安全标准化影响因素.结果表明:"营运车辆平均技术等级""省际包车客运""应急预案制定情况"等对系统安全性存在显著影响.模型可为道路旅客运输行业在安全运营和管理阶段提供量化评估和改善策略.
文献关键词：
道路旅客运输;安全诊断模型;贝叶斯网络;K2算法
中图分类号：
作者姓名：
杨军;吕通通;张奕菁
作者机构：
上海市交通委员会;上海交通大学交通研究中心
文献出处：
引用格式：
[1]杨军;吕通通;张奕菁-.上海市道路旅客运输行业安全诊断研究)[J].交通与港航,2022(04):66-73
A类：
安全诊断模型
B类：
市道,道路旅客运输,诊断研究,大数据时代背景,理定,定量化,量化指标,智能安全,安全管控,交通委,安全监管,大数据平台,重点企业,企业调研,调研结果,安全指标体系,类指,标出,贝叶斯网络,构造模型,企业安全,法事,安全标准化,营运车辆,省际,包车,应急预案,定情,系统安全性,安全运营,运营和管理,量化评估,改善策略,K2
AB值：
0.395692
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