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    广西11选5走势: 基于贝叶斯网络模型的水质污染判断方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201510387662.3

    申请日:

    2015.06.30

    公开号:

    CN105005688A

    公开日:

    2015.10.28

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 19/00申请日:20150630|||公开
    IPC分类号: G06F19/00(2011.01)I 主分类号: G06F19/00
    申请人: 北京师范大学
    发明人: 易雨君; 杨志峰; 唐彩红
    地址: 100035北京市海淀区新街口外大街19号科技处
    优先权:
    专利代理机构: 北京纽盟知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11456 代理人: 许玉顺
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510387662.3

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2016.02.24|||2015.10.28

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及环境风险评估,具体提供一种基于贝叶斯网络模型的水质污染事故的风险评估方法,旨在解决现有方法未能考虑根节点因素之间的叠加和抵消对评估结果的影响的问题。为此目的,本发明的方法包括:确定水上运输污染概率;确定陆地运输污染概率;确定固定污染概率;确定面污染概率;以及基于上述概率估算水质污染事故的风险概率。在确定陆地运输污染概率时,本发明的方法采用具有三层结构的贝叶斯网络模型,并且根据根节点的概率估算中间节点的权重、根据中间节点的权重估算陆地运输污染概率。本发明的方法在构建贝叶斯网络模型时考虑了根节点的各个因素之间的叠加和/或抵消作用,因此能使评估结构的准确性得到大幅度提高。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于贝叶斯网络模型的水质污染判断方法,包括下列步骤:
    确定水上运输污染源的概率;
    确定陆地运输污染源的概率;
    确定固定污染源的概率;
    确定面污染源的概率;以及
    基于所述水上运输污染源的概率、所述陆地运输污染源的概率、所述固定污染源的概率以及所述面污染源的概率,估算所述水质污染事故的风险概率,
    其特征在于,所述确定陆地运输污染源的概率具体是估算公路桥上发生的道路运输事故的风险概率,而所述估算公路桥上发生的道路运输事故的风险概率进一步包括下列步骤:
    获取与公路桥上发生的道路运输事故相关的因素;
    根据所述因素构建公路桥上发生的道路运输事故的贝叶斯网络模型;以及
    根据所述贝叶斯网络模型估算公路桥上发生的道路运输事故的风险概率,
    所述贝叶斯网络模型具有三层网络结构,所述三层网络结构包括根节点、中间节点和评估对象,并且所述根据贝叶斯网络模型估算公路桥上发生的道路运输事故的风险概率的步骤进一步包括确定根节点的概率、根据所述根节点的概率估算所述中间节点的权重以及根据所述中间节点的权重估算公路桥上发生的道路运输事故的风险概率。

    2.  根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述中间节点包括人为因素、车辆因素以及道路和环境因素。

    3.  根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述人为因素包括驾驶员年龄和驾驶员性别。

    4.  根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述车辆因素包括车辆类型和车辆状况。

    5.  根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述道路和环境因素 包括能见度和天气状况。

    6.  根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于还包括根据下列公式将所述道路运输事故的风险概率转换为对数风险等级:
    Pl=lg P+5
    其中,Pl表示对数风险等级,P表示根据所述贝叶斯网络模型估算出的风险概率。

    7.  根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述对数风险等级越高,则所述公路桥上发生的道路交通事故的风险的可接受度越低。

    8.  根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于,所述贝叶斯网络模型是采用Hugin8.0软件构建的。

    9.  根据权利要求6所述的方法,其特征在于还包括在估算出公路桥上发生的道路运输事故的风险概率之后采用Hugin8.0软件对相关因素进行敏感性分析。

    10.  根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其特征在于,所述水上运输污染源的概率、所述固定污染源的概率和所述面污染源的概率全部为零,所述水质污染事故的风险概率仅根据所述公路桥上发生的道路运输事故的风险概率来估算。

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    基于 贝叶斯 网络 模型 水质 污染 判断 方法
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