文献类型：期刊文章

作　　者：刘佳雨[1,2] 冷军强[2] 尚平[3] 罗丽君[2]

LIU Jiayu;LENG Junqiang;SHANG Ping;LUO Lijun(School of Transportation Science and Engineering,Harbin Institute of Technology,Harbin 150090,China;School of Automotive Engineering,Harbin Institute of Technology,Weihai,Weihai 264209,Shandong,China;Traffic Administration of Shaanxi Public Security Department,Xi′an 710061,China)

机构地区：[1]哈尔滨工业大学交通科学与工程学院,哈尔滨150090 [2]哈尔滨工业大学(威海)汽车工程学院,山东威海264209 [3]陕西省公安厅交通管理局,西安710061

出　　处：《哈尔滨工业大学学报》

基　　金：山东省自然科学基金(ZR2020MG020)。

年　　份：2022

卷　　号：54

期　　号：3

起止页码：57-64

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为准确识别冰雪路面下高速公路事故致因因素及严重程度影响因素,构建了基于故障树和贝叶斯网络的综合模型。在转化后的贝叶斯网络中增设3条有向弧,并根据事故严重程度将叶节点分为3种状态,对叶节点的条件概率表进行更新,基于构建的综合模型进行贝叶斯网络逆向推理和敏感性分析。结果表明:能见度低、不良天气(雨、雪、雾)、货车、夜间无照明、驾驶经验不足、超速行驶、未保持安全距离等是诱发冰雪路面高速公路事故的高风险因素;超载、货车、违法上路等在冰雪路面条件下,更易加重事故严重程度。故障树和贝叶斯网络相结合的方法可为事故因素分析提供新视角。

关 键 词：交通工程 事故致因 事故严重程度  故障树 贝叶斯网络 冰雪路面

分 类 号：U491.3[物流管理与工程类]