基于事故树和贝叶斯网络的隧道塌陷风险概率估计方法研究
为解决隧道风险评估中存在的主观性大、结果不准确的问题，提出基于事故树和贝叶斯网络的区间概率等级、权重信心指标与置信区间相结合的综合风险概率估计法，并将其应用于渔寮隧道的坍塌风险评估中。首先利用事故树构建贝叶斯网络，并利用案例中因素之间的依赖关系得出节点的条件概率(联合概率)。然后利用提出的区间概率等级划分与权重信心指标法进行调查，得出专家j对于基本事件xi出现概率的估计值Pij，由所有专家的估计值构建样本空间Ui及其统计量，通过引入置信区间的方法得出基本事件xi出现的概率范围。获得所有事件的概率范围后与贝叶斯网络的条件概率相结合进行风险推断，保证了风险评估的科学性和准确性，同时可利用该模型进行事故原因诊断。
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