典型文献
基于直觉模糊贝叶斯网络的高速铁路突发事故态势估计
文献摘要：
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.
文献关键词：
高速铁路;直觉模糊贝叶斯网络;突发事故;态势估计
中图分类号：
作者姓名：
赵涛;左静;尚梦星
作者机构：
兰州交通大学自动化与电气工程学院, 兰州730070
文献出处：
引用格式：
[1]赵涛;左静;尚梦星-.基于直觉模糊贝叶斯网络的高速铁路突发事故态势估计)[J].科学技术与工程,2022(29):13052-13057
A类：
IFBN
B类：
直觉模糊贝叶斯网络,高速铁路,突发事故,故态,态势估计,应急决策,intuitionistic,fuzzy,Bayesian,network,事故现场,现场进行,直觉模糊数,网络节点,估计方法,动车组,electric,multiple,units,EMU,高架桥,发火,火灾事故,故为,犹豫度,理会,推理模型,贝叶斯方法
AB值：
0.272991
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