一、军车交通事故四级预防体系的构建与结构分析（论文文献综述）
教育部[1]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中研究表明教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
李丹[2]（2020）在《河北省精准扶贫背景下返贫预警评价研究》文中认为关于返贫问题的研究对巩固我国脱贫攻坚的伟大成果有着十分重要的意义,然而在返贫问题的研究领域,绝大部分都是定性研究,多是对返贫成因的探究以及返贫情况出现后的应对策略,很少有针对返贫现象进行预防的研究,难以从根源上控制返贫现象的发生。随着国家扶贫战略的推进,要确保到2020年农村贫困人口全部脱贫,就必须找到农村脱贫人口返贫的根源,建立完善的返贫预警机制,县、乡、村三级联动,否则返贫问题将成为我国全面脱贫路上的绊脚石。以河北省贫困地区301户脱贫家庭的数据为基础,结合返贫预警相关理论,使用统计学方法对返贫问题进行了定量研究。依据调查和分析得出的河北省返贫成因将返贫预警评价分为生存能力预警评价、发展能力预警评价、风险应对能力预警评价和应急能力预警评价四个部分,进而筛选出了四类24个返贫预警评价指标,使用层次分析法确定指标权重,BP神经网络构造了河北省返贫预警评价的实证模型。通过研究主要得出以下结论:（1）根据调查和分析得出了河北省贫困地区的返贫成因,主要分为生存能力不足、发展能力不足、风险应对能力不足和应急能力不足四大类。（2）依据科学性、动态性和可量化性的原则选取了四类预警评价指标。（3）利用层次分析法和BP神经网络法构造了返贫预警评价模型,并使用MATLAB软件验证了模型的有效性。（4）针对不同的预警警度提出了相应的预警对策,为有效防范返贫,实现可持续性脱贫提供了参考。
王思成[3]（2020）在《风险治理导向下滨海城市综合防灾规划路径研究》文中提出我国滨海城市兼具高经济贡献度与高风险敏感度,其治理能力现代化水平的提升,有赖于对复杂且多样化“城市病”风险的源头管控。而当前滨海城市综合防灾规划偏重空间与设施的被动应灾,缺乏动态风险治理技术支撑,导致防灾能力认知不清、“平灾结合”缺失、多规衔接困难等现实矛盾,工程性综合防灾体系亟待引入精细化风险治理思路进行拓展与完善。论文在国家社会科学基金重大项目《基于智慧技术的滨海大城市安全策略与综合防灾措施研究》（13&ZD162）的支撑下,以安全风险治理为导向,探究滨海城市传统综合防灾规划体系的重构路径。全文按“发现问题--聚焦困难--寻找办法--应用反馈”的思路展开,在风险治理与防灾规划两大重要领域之间,构建耦合风险识别、评估与管控体系的综合防灾规划研究框架,将风险治理技术的应用,由规划前期分析,拓展到从编制到实施的全过程。通过理论探索、规划溯源、路径细化,辨析滨海城市安全风险机理特征,论证综合防灾规划困境及其重构路径,组建融合多元主体的风险评估系统,提出差异性防灾空间规划策略,达到摸清滨海城市安全风险底数、准确全面风险评估、提高综合防灾效率的目的。在风险治理理论探索层面。运用灾害链式效应分析方法,从物质型灾害和风险治理行为的“双视角”建立了滨海城市安全风险机理整体认知路径。由传统物质灾变能量的正向传递转为风险治理行为的反作用力研究,创建了风险治理子系统动力学模型,揭示出风险治理行为在应对物质型灾害“汇集-迸发”式的灾变能量正向传导时,具有“圈层结构”的逐级互馈特征,认为综合防灾规划的编制必须依此机理特征,形成多层级的防灾空间体系。嫁接风险管理学产品供应链的风险度量方法,构建了适用于滨海城市的灾害链式效应风险评估框架,认为综合防灾规划体系的重构,必须以全生命周期风险治理为目标,通过风险评估耦合风险治理技术与防灾空间体系,丰富了多学科交叉下的综合防灾规划理论内涵。在综合防灾规划溯源层面。论文通过纵向多灾种防灾技术演进分析,横向多部门防灾规划类比,认为现状综合防灾能力认知不清是导致滨海城市综合防灾规划困境的根源。紧扣所有防灾规划均以最低防灾基础设施投资,换来最优防灾减灾效果的本质诉求,移植经济地理空间计量模型,首次提出运用综合防灾效率评价,规范并统一综合防灾能力认知方法。通过量化防灾成本、灾害产出、风险环境间的“投入--产出”关系,得到影响我国滨海城市综合防灾效率提升的5个核心驱动变量,依此制定韧性短板补齐对策。通过对滨海城市安全风险机理与综合防灾效率的研究,得到风险治理技术与防灾空间规划的响应机制。分别从多维度风险评估系统的拓展性重构,多层级防灾空间治理的完善性重构,形成传统综合防灾规划体系融合“全过程”风险治理技术的重构路径,为当前滨海城市综合防灾规划困境提供了新的解题思路。在规划路径细化层面。突破传统综合防灾规划静态、单向的风险评估定式,细化“多维度”风险评估指标框架:通过多元主体的灾害链式效应分析,认为灾变能量在政府、公众与物质空间环境间,存在领域、时间与影响维度的衍生关系,逐项建立了集成灾害属性、政府治理、居民参与等多元主体的风险评估指标体系与评判标准,为综合防灾规划提供了理性数据支撑。改变防灾设施均等化配置或减灾措施趋同化集合的规划方式,细化“多层级”空间治理体系内容:通过多维度风险评估系统的组建,认为治理差异性是滨海城市防灾空间规划的关键点,针对不同空间层级的主导型灾害风险及其灾害链网络结构特征,分级划定风险管控与防灾规划的重点内容,最大程度地发挥防灾基建与管理投入的效用,提高综合防灾规划效率。以多元利益主体共同参与风险治理为目标,细化“全过程”综合防灾规划流程:认为耦合风险监测、评估、管控机制的综合防灾规划,必须具备风险情报搜集与分析、风险控制与防灾空间布局、风险应急处置与规划实施三个阶段。完整呈现了风险治理导向下滨海城市综合防灾规划体系的重构路径。通过天津市中心城区综合防灾规划的应用反馈,表明本文“全过程”风险治理、“多维度”风险评估、“多层级”风险管控的规划路径,有利于提升滨海城市整体韧性,可为其他城市开展安全风险治理,建设综合防灾体系提供研究范例。
李奕良[4]（2020）在《基于贝叶斯网络的干散货船舶自沉事故致因分析》文中指出船舶自沉事故作为严重的水上交通事故之一,虽然在所有事故类型中占比不大,但其往往具有发生速度快、救援难度大等特点,极易造成重大的人员伤亡和财产损失,对船舶的航行安全和船员生命安全造成重大的威胁。同时,干散货船舶作为自沉事故中最主要的船舶类型,造成其自沉事故多发的原因不仅与运载货物的特性,如精矿粉或者是陶土等货物所具有的流态化危险性有关,人员对货物的装卸操作是否合理、船舶载货情况、船体自身的结构强度、船舶在航行过程中遭遇的大风浪天气等因素都会成为干散货船舶自沉事故多发的重要诱因。本文针对干散货船舶自沉事故频发的问题,利用贝叶斯网络,同时结合系统安全工程原理、层次分析法,从“人—船—环境—货物”四个方面对事故致因进行分析和推理,找到对事故具有重要影响的致因因素,同时得到导致事故的致因链条,以及各个因素之间的相互关联,并有针对性的提出相关风险控制措施。论文具体的工作如下:（1）根据船舶自沉事故概念的定义,有针对性的从“人—船—环境—货物”四个角度对导致事故发生的因素进行定性的分析和挖掘,将人为因素分为人为失误和导致人为失误的个人因素;货物因素的影响考虑了货物流态化的危险性,以及货物配积载、系固绑扎、平舱、货物是否超载的情况;船舶因素主要考虑船体自身的结构缺陷、船龄和船舶吨位、船舶设备故障的影响;对环境因素主要考虑自然环境和通航环境中的因素影响。对整理分析出的因素,利用层次分析法,构建干散货船舶自沉事故致因相关的层次结构,对每个风险因素赋予了权重,一方面对风险因素进行了识别,同时也为后文中应用相关因素进行贝叶斯网络的分析提供理论基础。（2）通过对贝叶斯网络的概率理论基础的学习以及对模型构建步骤的确定,以从各海事机构和海事事故案例集中的搜集到的船舶自沉事故案例为样本数据,对各风险因素进行提取并转化为贝叶斯网络节点,定义节点值域,进行贝叶斯网络结构学习和贝叶斯网络参数学习,在结构学习过程当中,引入系统安全工程理论中的故障树方法辅助构建网络结构,在参数学习过程中,将通过层次分析法得到的指标权重对部分节点条件概率进行了修正,将专家知识和数据学习较好的融合在一起。（3）利用贝叶斯网络可视化软件GeNIe对文中建立的贝叶斯网络模型进行验证和推理,通过对事故样本数据的有效性验证,推导了事故发生的后验概率,证明了所建立网络结构的客观正确性。通过诊断推理的方式,提取了影响干散货船舶自沉事故的最大致因链,确定了各风险因素对于船舶自沉事故的影响程度,同时为减少干散货船舶自沉事故的发生提出了相关风险控制措施。
杨含[5]（2020）在《我国交强险制度完善的法律研究 ——以保护受害人为视角》文中研究说明伴随我国经济社会的快速发展,机动车保有量持续攀升,同时道路交通事故也开始频频发生,必然会对个人、家庭以至于社会带来破坏性影响,尤其是在受害人医疗费用以及其他损失由于加害人可供赔偿财产金额不足或者是主观恶意拖欠而无法得到补偿的情况下,会使得交通事故由个人侵权纠纷结果上升为社会问题,从而进一步增加社会不稳定因素。机动车强制责任保险具体指的是将被保险机动车损害赔偿责任当成标的,为确保交通事故受害第三人能够及时获取救助而强制要求机动车辆所有人购买的商业保险。通过该制度能够为受害人损失提供救助补偿,并降低交通事故直接责任人的经济负担,从而实现损失分担的社会化,有利于维护社会和谐稳定,并实现可持续发展。当前阶段,根据相关法律主体制度以及配套制度,我国已经构建起一整套机动车强制责任保险制度。然而因为总体发展程度相对滞后,再加之缺少实践经验,导致我国机动车强制责任保险制度设计存在缺陷,随着经济社会的不断发展和实践的日益深入,各种问题逐渐暴露出来,其中对受害第三人的保护问题最为显着,长此以往便会偏离该制度设计的初衷和主线。缺乏受害人第三人直接请求权,导致该制度首要立法目标——“保护受害第三人”,未能有效达成。在本文当中立足于保护受害第三人视角,应用多种研究方法,在概要介绍相关理论、以UBI模式来探索交强险费率的改革机制的基础上,通过借鉴其他国家和地区相似制度的内容和立法模式,探索和完善交通事故受害人的一系列保护制度和救济渠道。本论文主要分为四章:第一章通过经典案例的回顾提出我国交强险改革的现实紧迫性对机动车交强险制度理论做出概述,具体有交强险制度内涵、性质、法律特征;第二章主要从受害第三人范围界定过窄、第三人直接请求权的缺失、赔偿限额设置的不合理以及纠纷解决机制单一等几方面来分析我国机动车交强险制度状况以及存在的具体问题;第三章通过对比分析法分析了域外相关领域的立法,如英国、美国、日本、中国台湾地区等,明确域外交强险制度保护受害人的主要立法倾向,归纳总结第三人直接请求权与保险范围界定等方面的域外立法经验;最后是对完善我国机动车交通事故强制责任保险制度的构想和立法建议。
刘森,张书维,侯玉洁[6]（2020）在《3D打印技术专业“三教”改革探索》文中进行了进一步梳理根据国家对职业教育深化改革的最新要求,解读当前"三教"改革对于职教教育紧迫性和必要性,本文以3D打印技术专业为切入点,深层次分析3D打印技术专业在教师、教材、教法（"三教"）改革时所面临的实际问题,并对"三教"改革的一些具体方案可行性和实际效果进行了探讨。
于浩恬[7]（2020）在《轨道交通常规突发事件结构化情景构建与推演模型》文中研究指明轨道交通常规突发事件是轨道交通日常生产中在其运营场所的一定区域内会经常发生、由于系统内部因素影响运营安全生产、造成财产损失和安全威胁的事件,其具有内部群体性,需要调动轨道交通的整体资源进行处置,处置方法的有效性直接影响着服务质量以及乘客安全。目前轨道交通常规突发事件的历史案例存在表述内容不完备、表达结构不统一等缺点,因此研究建立轨道交通事件信息化的管理方法体系是健全轨道交通应急安全管理机制的基础。本文主要通过分析轨道交通常规突发事件的类型与其内、外部因素,在知识元理论的基础上对事件进行情景结构分析,以“事件→子情景→情景维度→情景要素→情景属性→情景特征”降级分层的结构化方式逐层提取关键信息,辅助地铁故障日志的撰写。建立轨道交通常规突发事件情景结构化体系后,利用语义相似度计算工具中的Word-Similarity模块进行基础信息的相似度检验,并对事件的情景结构进行相似度计算,再计算情景链中名称相同或相似度最高的情景及其下层要素的相似性。基于轨道交通常规突发事件情景结构化模型,通过“事件-情景-应急管理维度-应对任务情景要素-处置行为属性-行车组织特征”为主体检索策略进行相似性匹配;并提出基于动态贝叶斯网络的轨道交通常规突发事件情景推演模型,实现对轨道交通运营系统的安全动态监管。运用情景结构化的方法分析历史事件,使事件的情景知识符合计算机的语言录入规范,为建立情景-应对管理平台打下基础,充分利用案例、驱动因素等信息进行模拟推演,预测仿真事故发展的多种可能性,使面向轨道交通常规突发事件的应急决策产生速度得到提高,成为更加科学合理的辅助工具。
彭丽宇[8]（2019）在《铁路货运运营风险数据知识化方法研究》文中进行了进一步梳理随着我国经济的快速发展,带动铁路运输业的不断创新和改革,技术复杂程度不断加强,既有的安全管理模式面临严峻挑战。采用传统铁路货运运营风险管理方式分析事故形成的原因一般是以单一线性关系为基础,即风险源与事故之间,对已发生事故的风险源进行有效识别和控制,而无法对潜在风险源进行辨识和关联,做不到精准的风险管理,无法满足铁路货运运营风险管理的智能化服务,也无法通过实时、动态的数据挖掘,实现信息化和知识化的增值的需求。因此,研究铁路货运运营风险数据的知识化方法,对进一步精准挖掘风险源,提高铁路货运运营风险管理水平,具有重要意义。本文针对铁路货运运营风险事故特点,基于本体论、粗糙集和人工神经网络等方法探究了铁路货运运营风险结构化数据和非结构化数据的知识化问题,建立风险数据知识化与情景集成知识库,为铁路货运运营风险数据知识化与管理提供了借鉴。论文的主要研究内容如下。（1）铁路货运运营风险影响因素指标体系建立与关键影响因素筛选从人、装备、环境、管理角度建立铁路货运运营风险影响因素指标体系,选取危险源、故障与事故数据作为条件属性集,将相应的风险等级信息作为决策属性集,构建基于人、装备、环境、管理的铁路货运运营风险影响因素知识系统,运用粗糙集筛选影响铁路货运安全的关键风险因素,计算并对比分析各关键风险因素的权重差异。（2）铁路货运运营风险管理本体构建与关联模式识别以铁路事故案例非结构化数据为基础,对事故进行描述与解析,挖掘铁路货运运营风险源,解析致因机理,选取若干事故致因复杂、事故级别高的典型事故案例完成情景实例的知识提取,建立基于事故情景的事故-风险本体模型,并对铁路货运运营风险本体进行形式化表示,从而识别风险关联模式,提出了铁路非结构数据的知识化方法。（3）提出铁路货运设备风险管理数据知识化方法针对铁路设备状态检测结构化数据知识化现状,提出基于神经网络的铁路货运设备数据知识化方法,并以轨道不平顺为例,利用BP神经网络对其分周期进行预测,并运用轨距、左轨向、右轨向、左高低、右高低、三角坑、水平等七项检测数据对模型有效性进行了验证。（4）铁路货运运营风险数据知识化与情景知识集成将铁路的风险影响指标体系与事故-风险本体中的风险源相关概念相对应,完成铁路货运运营风险影响指标权重的知识化。确定铁路货运运营风险影响指标包括人员对应、管理对应、环境对应与装备对应4组映射规则。以轨道平顺测量数据的挖掘与计算过程为例,将风险-事故本体的概念部分进行相应更新,将新生本体概念对应到风险、设备、基础设备、固定设备、轨道与线路下,使用Protege工具,在风险-事故本体中建立新的概念,构建新生本体图。依据风险源的类型,将其分为人员、设备、环境、管理四类进行管理。对于关联关系的提取,依照事故情景要素和风险、事故成因,将风险源之间成组关联关系分析定义为:升级、影响、导致三种风险成组关联关系。通过分析事故风险源及对应事故情景中的参与行为,寻找二者对应关系,将二者关联起来,形成由参与行为到风险成组的动态推理链条,建立提取、产生、催化、处理异常行为-风险链的规则认定,形成推理映射逻辑表。本文的主要创新点如下:（1）提出了铁路货运运营风险数据知识化方法。基于事故情景的致因机理解析,识别风险源并挖掘影响铁路货运运营安全风险因素之间的关联规则,基于风险关联知识构建事故-风险本体模型,研究铁路货运运营风险本体知识推理与更新机制。（2）构建了铁路货运运营风险本体模型。以基于本体的铁路货运运营风险模型结构化描述与推理方法为基础,挖掘并提出铁路货运运营风险关联知识推理机制,建立基于管理数据和设备数据的风险识别方法。运用铁路货运运营事故情景的本体描述,对不同类型铁路货运运营风险进行本体集成,实现了铁路货运运营风险数据的知识化。（3）提出了铁路货运运营风险数据的知识建模和推理研究方法。建立铁路货运运营风险影响因素指标体系,构建基于人、装备、环境、管理的铁路货运运营风险影响因素知识系统,运用粗糙集筛选了影响铁路货运安全的关键风险因素。通过铁路货运事故情景分析建模,分析、分解各个事故的成因链与事故链,探究非结构化铁路货运运营风险数据和事故数据间相互作用关系。
王兴鹏[9]（2019）在《多粒度视角下突发事件情景案例推理模型与方法研究》文中提出“情景一应对”模式已经成为当前突发事件应急决策的基本范式。在突发事件应对中,决策者面临时间紧迫性、信息缺失、经验不足等困境,而CBR是能帮助决策者摆脱困境,有效提高决策效率和质量的技术方法。情景是应急决策的基础和依据,因此,情景案例的知识表示则成为“情景-应对”模式下基于案例推理的首要问题,突发事件情景案例涉及的知识丰富、结构复杂,具有跨领域、多粒度、动态关联等特点,而现有的案例表示方法大多把事件案例描述为结构固定、粒度单一、孤立无关的个体,在面对复杂的实际问题时,检索的效率和有效性很低,应用中具有很大的局限性。本文基于粒计算思想,综合运用情景理论、概念格、超图等理论和方法对“情景-应对”模式下基于案例推理的关键技术展开研究。主要研究内容和结论如下:（1）构建了情景案例逻辑结构模型。首先对情景的静态结构进行了分析,明确了突发事件情景的构成要素,总结分析了每类要素的层次结构;然后分析了情景的动态结构,在对情景演化分析基础上,给出情景演化的链式结构;最后综合上述两个方面内容,提出了纵向横向交织的情景案例逻辑结构模型,并提出了适合该结构模型特点的案例表示方法。（2）基于商空间和概念格理论提出了情景案例组织模型。在对商空间和概念格内涵理解基础上,构建了情景商空间和情景概念格模型,实现了对情景案例的划分和组织,完成了对情景案例纵向结构的描述;深入剖析了情景概念格的优点,并提出了情景概念格的构造方法;基于概念提升原理,提出情景概念格粒度变化思想和实现方法。（3）构建了基于超图的情景链表示模型。在对情景演化机理分析基础上,依据超图理论,构建了情景链超图模型,实现了对情景案例横向结构的描述,该模型不但描述了情景演化过程,而且体现了情景事件与关键要素间的相互作用关系;基于情景链超图模型,利用超图拓扑性质提出情景要素风险评价方法;提出了基于情景链超图模型的情景演化规则挖掘方法;基于超边和节点粒化的思想提出情景链超图模型的粒化过程的实现思路。（4）为提高案例检索效率和效果,根据情景案例结构模型的特点,提出了三级检索策略:情景类检索、情景链检索和情景特征检索,该检索过程体现了从粗到细的粒度变化;根据三级检索策略,提出相应的相似度计算方法;提出了应急方案的修正策略和实现思路。（5）基于上述原理和思想设计实现了多粒度情景案例推理原型系统,验证了本文提出模型与方法的有效性性与可行性。该研究为“情景-应对”模式下案例的表示和组织提供了通用框架和模型,为“情景-应对”模式下基于案例推理的实现提供了重要的理论参考,为“情景-应对”应急决策理论研究提供了一种新的思路。
卢瑶[10]（2019）在《山区高速公路交通事故的贝叶斯网络模型诊断及推理研究》文中提出山区高速公路受其地形、地质和气候等特殊因素影响,一旦交通事故发生,山区损失相对平原地区往往较为惨重。本文以京昆高速公路西汉段户县辖区、宁陕辖区、秦岭辖区三个路段在2016-2018年发生的2365起交通事故为背景,以文献统计、解释结构模型法和贝叶斯网络研究为核心,以贝叶斯网络建模分析山区高速公路交通事故的原因和预测分析为研究思路,本文主要研究工作如下:首先,基于文献统计对一定年限内有关山区高速公路交通事故的影响因素分析的中英文文献进行检索分析,依据影响因素在文献中出现的频次及其所在文章的价值和利用率识别事故的关键影响因素,按照人、车、环境、道路一级因素分类,在检索的13个二级因素中最终选取其中9个为关键影响因素。然后,基于解释结构模型法,针对山区高速公路交通事故的9个关键影响因素,分析因素间的存在的因果关联性建立了层次结构模型,模型分为四层,因素间逐层影响。是否桥隧路段、道路线形、长大纵坡、日均车流量四个变量因素在模型的底层,是交通事故的最根本致因因素。之后,阐述贝叶斯网络原理、结构学习和参数学习方法,基于解释结构模型和K2算法建立山区高速公路交通事故混合贝叶斯网络结构模型,利用Netica软件进行参数学习得出节点条件概率,用K折交叉验证法验证贝叶斯网络的稳定性和精确度。最后,对山区高速公路交通事故贝叶斯网络进行事故预测分析和事故的原因诊断,结合交通事故实例进行最大可能性解释,分析网络节点的敏感性。对课题研究的不足和创新点展望,为未来山区高速公路交通事故、贝叶斯网络研究提供借鉴。
二、军车交通事故四级预防体系的构建与结构分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、军车交通事故四级预防体系的构建与结构分析（论文提纲范文）
（2）河北省精准扶贫背景下返贫预警评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 国内外文献综述 |
| 1.3.1 国外文献综述 |
| 1.3.2 国内文献综述 |
| 1.3.3 研究述评 |
| 1.4 研究路线与创新点 |
| 1.4.1 研究路线 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第二章 理论与方法基础 |
| 2.1 返贫预警评价理论 |
| 2.1.1 返贫预警的概念 |
| 2.1.2 返贫预警的原则 |
| 2.2 层次分析法 |
| 2.2.1 层次分析法概述 |
| 2.2.2 层次分析法步骤 |
| 2.3 BP神经网络 |
| 2.3.1 人工神经元 |
| 2.3.2 BP神经网络模型 |
| 2.3.3 BP神经网络的预警原理 |
| 第三章 河北省精准扶贫成效及返贫情况分析 |
| 3.1 河北省精准扶贫成效 |
| 3.2 河北省脱贫人口返贫成因分析 |
| 3.2.1 生存能力不足导致的返贫 |
| 3.2.2 发展能力不足导致的返贫 |
| 3.2.3 风险应对能力不足导致的返贫 |
| 3.2.4 应急能力不足导致的返贫 |
| 第四章 河北省返贫预警评价指标体系设计 |
| 4.1 河北省返贫预警评价指标体系构建 |
| 4.1.1 指标选取原则 |
| 4.1.2 河北省返贫预警评价指标体系构成 |
| 4.2 河北省返贫预警评价指标体系说明 |
| 4.2.1 生存能力预警评价指标说明 |
| 4.2.2 发展能力预警评价指标说明 |
| 4.2.3 风险应对能力预警评价指标说明 |
| 4.2.4 应急能力预警评价指标说明 |
| 第五章 基于BP神经网络法的河北省返贫预警评价实证研究 |
| 5.1 数据筛选 |
| 5.2 定量指标预警 |
| 5.2.1 数据处理 |
| 5.2.2 确定指标权重 |
| 5.2.3 警度划分及预警结果 |
| 5.3 定性指标预警 |
| 5.4 返贫预警评价模型的构建与MATLAB实现 |
| 5.4.1 数据预处理 |
| 5.4.2 构造BP神经网络 |
| 5.4.3 仿真训练与样本检测 |
| 5.5 返贫预警评价结果分析 |
| 5.6 预警对策建议 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（3）风险治理导向下滨海城市综合防灾规划路径研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题 |
| 1.1.1 新型城镇化发展成熟期的城市病治理短板 |
| 1.1.2 滨海城市经济贡献与多灾风险的现实矛盾 |
| 1.1.3 重大改革机遇期的城市防灾减灾体系调适 |
| 1.1.4 城市安全危机演变下的风险治理应用创新 |
| 1.1.5 重大课题项目支撑与研究问题提出 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义与价值 |
| 1.3 研究范围与概念界定 |
| 1.3.1 有关风险治理的核心概念界定 |
| 1.3.2 滨海城市安全风险范围界定 |
| 1.3.3 滨海城市灾害链与综合防灾规划内涵 |
| 1.3.4 论文研究的时空范围划定 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 核心研究方法 |
| 1.4.3 整体研究框架 |
| 第二章 理论基础与研究动态综述 |
| 2.1 滨海城市综合防灾规划理论体系梳理 |
| 2.1.1 风险管理与城市治理的同源关系 |
| 2.1.2 灾害学与生命线系统的共生机制 |
| 2.1.3 安全城市与韧性城市的协同适灾 |
| 2.2 风险治理与防灾减灾关联性研究综述 |
| 2.2.1 国内外风险治理研究存在防灾热点 |
| 2.2.2 国内外防灾减灾研究偏重单灾治理 |
| 2.2.3 二者耦合的安全风险评估技术纽带 |
| 2.3 风险治理导向下的综合防灾规划研究启示 |
| 2.3.1 主体多元化:从风险管理到风险治理 |
| 2.3.2 治理立体化:从减灾工程到防灾体系 |
| 2.3.3 措施精细化:从灾前评估到动态管控 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 滨海城市安全风险系统机理特征辨析 |
| 3.1 滨海城市整体灾害链式效应的互馈机理 |
| 3.1.1 物质灾害与管理危机的海洋特性 |
| 3.1.2 空间是灾害链延伸的核心载体 |
| 3.1.3 物质与管理灾害链的互馈关系 |
| 3.1.4 全生命周期风险治理的断链减灾 |
| 3.2 风险治理行为反作用的系统动力学建模 |
| 3.2.1 风险系统之模糊开放与逐级互馈 |
| 3.2.2 治理行为之因果回路与反向驱动 |
| 3.3 滨海城市安全风险评估框架的构建 |
| 3.3.1 灾害链式效应动态风险评估模式 |
| 3.3.2 灾害信息集成综合风险评估框架 |
| 3.4 滨海城市安全风险治理特征的解析 |
| 3.4.1 要素治理的“复合”与“多维”特性 |
| 3.4.2 网络治理的“长链”与“双刃”特性 |
| 3.4.3 综合治理的多元化与全过程特征 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 滨海城市综合防灾规划困境及治理响应 |
| 4.1 综合防灾规划困境识别与矛盾梳理 |
| 4.1.1 整体认知错位导致规划实施低效 |
| 4.1.2 纵向防灾能力与设防标准冲突 |
| 4.1.3 横向多种规划间难以相互衔接 |
| 4.2 综合防灾效率评价与规划困境破解 |
| 4.2.1 综合防灾效率时空演进下认知防灾能力 |
| 4.2.2 综合防灾效率导向下补齐韧性治理短板 |
| 4.3 综合防灾规划与风险治理响应机制 |
| 4.3.1 风险治理耦合空间规划的必要性 |
| 4.3.2 综合防灾规划系统响应的可行性 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 耦合“全过程”风险治理的综合防灾规划路径 |
| 5.1 滨海城市传统综合防灾规划体系重构路径 |
| 5.1.1 规划内容与方法的并行重构 |
| 5.1.2 规划目标与定位的治理解构 |
| 5.2 全过程风险治理下的综合防灾规划流程设计 |
| 5.2.1 耦合事前风险分析的规划准备阶段 |
| 5.2.2 注重事中风险防控的规划编制阶段 |
| 5.2.3 兼顾事后风险救治的规划实施与更新 |
| 5.3 规划路径拓展之“多维度”风险评估系统 |
| 5.3.1 领域-时间-影响维度评估要素构成 |
| 5.3.2 灾害-政府-公众维度多元评估主体 |
| 5.3.3 是非-分级-连续维度四级评判标准 |
| 5.4 规划路径完善之“多层级”空间治理方法 |
| 5.4.1 宏观层风险治理等级与空间层次划分 |
| 5.4.2 中观层“双向度”风险防控空间格局构建 |
| 5.4.3 微观层风险模拟与防灾行动可视化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于多元主体性的“多维度”风险评估路径 |
| 6.1 滨海城市多元治理主体的风险评估路径生成 |
| 6.2 灾害属性维度的风险评估指标细化 |
| 6.2.1 聚合城镇化影响的自然灾害指标 |
| 6.2.2 安全生产要素论的事故灾难指标 |
| 6.2.3 公共卫生标准化的应急能力指标 |
| 6.2.4 社会安全保障力的风险预警指标 |
| 6.3 政府治理维度的风险评估指标甄选 |
| 6.3.1 影响维度下的风险治理效能指标 |
| 6.3.2 政府风险治理效能评判标准细分 |
| 6.3.3 政府安全风险综合治理效能评定 |
| 6.4 公众参与维度的风险评估指标提炼 |
| 6.4.1 面向居民空间安全感的核心指标 |
| 6.4.2 融入居民调查的核心指标再精炼 |
| 6.4.3 滨海城市居民综合安全感指数评定 |
| 6.5 链接多维度评估与多层级防灾的行动计划 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 基于治理差异性的“多层级”空间防灾路径 |
| 7.1 区域风险源监控及整体韧性治理 |
| 7.1.1 区域风险分级之“一表一系统”区划 |
| 7.1.2 衔接国土空间规划的韧性治理 |
| 7.1.3 生命线系统工程的互联共享 |
| 7.2 城区可接受风险标准与防灾空间治理 |
| 7.2.1 城区防灾基准之可接受风险标准 |
| 7.2.2 “耐灾”结构导向的避难疏散体系优化 |
| 7.2.3 对标防灾空间分区的减灾措施优选 |
| 7.2.4 PADHI防灾设施选址与规划决策 |
| 7.3 社区居民安全风险防范措施可视化治理 |
| 7.3.1 社区设施适宜性之防灾生活圈 |
| 7.3.2 风险源登记导向的社区风险地图 |
| 7.3.3 对标全景可视化的防灾体验馆设计 |
| 7.4 建筑物敏感度评价及防灾细部治理 |
| 7.4.1 建筑物外部敏感度之易损性整治 |
| 7.4.2 灾时仿真模拟导向的安全疏散路径 |
| 7.4.3 对标功能差异性的内部防灾能力提升 |
| 7.5 防灾救灾联动应急管理响应方案 |
| 7.5.1 RBS/M分级的多风险动态管控响应 |
| 7.5.2 责权事权下的多部门联动救灾响应 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 风险治理导向下的综合防灾规划实证 |
| 8.1 天津市中心城区既有灾害风险环境特征识别 |
| 8.1.1 海陆过渡下的八类主导自然灾害 |
| 8.1.2 双城互动下的四类主体事故灾难 |
| 8.1.3 既有风险评估偏重单向风险分级 |
| 8.1.4 兼顾治理“核心-基础”划定研究范围 |
| 8.2 针对城区主导型灾害的“多维度”风险评估 |
| 8.2.1 灾害属性具备灾源防控与分级治理条件 |
| 8.2.2 政府治理存在专项防灾与系统实现短板 |
| 8.2.3 居民安全呈现生态与避难疏散供给不足 |
| 8.3 响应风险评估结果的“多层级”防灾空间治理 |
| 8.3.1 “源-流-汇”指数导向的生态韧性规划 |
| 8.3.2 动态风险治理导向的专项防灾响应 |
| 8.3.3 避难短缺-疏散过量矛盾下的治理优化 |
| 8.3.4 “三元”耦合导向的防灾空间治理系统实现 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 主要研究结论 |
| 9.2 论文创新点 |
| 9.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A:滨海城市安全风险治理子系统动力学模型 |
| 附录B:滨海城市自然灾害综合防灾能力与空间脆弱性指标详解 |
| 附录C:滨海城市居民综合安全感调查问卷 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（4）基于贝叶斯网络的干散货船舶自沉事故致因分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 船舶事故致因研究 |
| 1.2.2 贝叶斯网络在事故致因分析中的应用 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 干散货船舶自沉事故风险因素识别 |
| 2.1 船舶自沉事故概念 |
| 2.2 干散货船舶自沉事故风险因素分析 |
| 2.2.1 人为因素 |
| 2.2.2 船舶因素 |
| 2.2.3 货物因素 |
| 2.2.4 环境因素 |
| 2.3 干散货船舶自沉事故风险因素权重确定 |
| 2.3.1 干散货船舶自沉事故风险因素层次模型 |
| 2.3.2 层次分析法计算步骤 |
| 2.3.3 各风险因素权重的确定 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 贝叶斯网络模型相关理论 |
| 3.1 贝叶斯网络理论基础 |
| 3.1.1 概率论基础 |
| 3.1.2 贝叶斯网络模型的构成 |
| 3.1.3 贝叶斯网络模型分析步骤 |
| 3.2 贝叶斯网络学习 |
| 3.2.1 贝叶斯网络结构学习 |
| 3.2.2 贝叶斯网络参数学习 |
| 3.3 贝叶斯网络推理 |
| 3.3.1 推理方式 |
| 3.3.2 联结树推理 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于贝叶斯网络的干散货船自沉事故致因模型构建 |
| 4.1 干散货船舶自沉事故样本选择 |
| 4.2 干散货船舶自沉事故贝叶斯网络节点分析 |
| 4.2.1 贝叶斯网络节点定义 |
| 4.2.2 贝叶斯网络节点值域确定 |
| 4.3 干散货船舶自沉事故贝叶斯网络结构分析 |
| 4.3.1 贝叶斯网络结构确定的方法 |
| 4.3.2 本文贝叶斯网络结构的构建 |
| 4.3.3 本文条件概率表的确定 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 贝叶斯网络模型验证与推理 |
| 5.1 贝叶斯网络模型验证 |
| 5.1.1 GeNIe软件的应用 |
| 5.1.2 贝叶斯网络模型有效性验证 |
| 5.2 贝叶斯网络模型推理 |
| 5.2.1 干散货船舶自沉事故致因链分析 |
| 5.2.2 贝叶斯网络模型节点敏感度分析 |
| 5.3 针对干散货船舶自沉事故的预防对策 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 干散货船舶自沉事故致因研究专家调查表 |
| 致谢 |
| 作者简介及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（5）我国交强险制度完善的法律研究 ——以保护受害人为视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 导言 |
| 一、问题的提出 |
| 二、研究价值及意义 |
| 三、文献综述 |
| 四、主要研究方法 |
| 五、论文结构 |
| 六、论文主要创新及不足 |
| 第一章 我国交强险制度改革的现实紧迫性和其理论基础 |
| 第一节 我国交强险制度改革的现实紧迫性 |
| (一)经典案例再现 |
| (二)我国交强险制度改革的现实紧迫性 |
| 第二节 机动车交通事故责任强制保险制度理论基础 |
| (一)交强险制度概念 |
| (二)交强险制度性质(价值功能) |
| (三)交强险制度法律特征 |
| 第二章 我国机动车交通事故责任强制保险制度的现状和问题 |
| 第一节 受害第三人范围界定过窄 |
| 第二节 第三人直接请求权的缺失 |
| (一)《道路交通安全法》中的相关规定 |
| (二)《交强险条例》中的相关规定 |
| (三)《保险法》的相关规定 |
| 第三节 责任限额设置不合理 |
| 第四节 纠纷解决机制单一 |
| 第三章 机动车交通事故责任强制保险的域外立法 |
| 第一节 交强险的域外立法现状 |
| (一)英国立法现状 |
| (二)美国立法现状 |
| (三)日本立法现状 |
| (四)中国台湾地区立法现状 |
| 第二节 域外立法经验 |
| (一)保护受害人的立法倾向 |
| (二)确立第三人直接请求权 |
| 第四章 对完善我国机动车交通事故责任强制保险制度的构想 |
| 第一节 完善我国交强险的具体制度 |
| (一)费率机制的改革 |
| (二)明确第三人的直接请求权 |
| (三)保险范围的调整 |
| (四)完善赔偿限额的区分 |
| 第二节 完善与交强险相关的辅助制度 |
| (一)完善社会救助基金制度 |
| (二)完善交强险监管机制 |
| (三)设立专门交通事故处理信息中心 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）3D打印技术专业“三教”改革探索（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 3D打印技术专业“三教”面临的突出问题 |
| 1.1 师资团队的教学素养相对偏差 |
| 1.2 3D打印技术专业教材不成体系，资源匮乏 |
| 1.3 教法难以提升学生参与的主动性 |
| 2 3D打印技术应用专业“三教”改革措施 |
| 2.1 通过“名师引领、双元结构、分工协作”的准则塑造团队 |
| 2.1.1 依托有较强影响力的带头人，有效开发名师所具备的引领示范效果 |
| 2.1.2 邀请大师授教，提升人才的技术与技能水准 |
| 2.2 推进“学生主体、育训结合、因材施教”的教材变革 |
| 2.2.1 设计活页式3D打印教材 |
| 2.2.2 灵活使用信息化技术，形成立体化的教学 |
| 2.3 创新推行“三个课堂”教学模式，推进教法改革 |
| 2.3.1 采取线上、线下的混合式教法 |
| 2.3.2 构建与推进更具创新性的“三个课堂”模式 |
（7）轨道交通常规突发事件结构化情景构建与推演模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 应急管理研究 |
| 1.2.2 情景分析研究 |
| 1.2.3 情景推理研究 |
| 1.2.4 文献综述总结 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 创新之处 |
| 第二章 轨道交通应急管理体系框架 |
| 2.1 轨道交通常规突发事件 |
| 2.1.1 轨道交通常规突发事件的概念界定 |
| 2.1.2 轨道交通突发事件特征 |
| 2.1.3 人的因素 |
| 2.1.4 设施设备的因素 |
| 2.1.5 环境的因素 |
| 2.1.6 管理的因素 |
| 2.2 轨道交通常规突发事件动态应急管理体系框架 |
| 2.2.1 预案体系 |
| 2.2.2 应急法规体系 |
| 2.2.3 风险分类 |
| 2.2.4 风险评估 |
| 2.2.5 应急指挥机构 |
| 2.2.6 监测与预警 |
| 2.2.7 应急响应 |
| 2.2.8 应急处置 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 轨道交通常规突发事件结构化需求分析 |
| 3.1 轨道交通常规突发事件案例的功能 |
| 3.2 轨道交通常规突发事件案例记录现状 |
| 3.2.1 传统轨道交通常规突发事件信息记录特点 |
| 3.2.2 结构化记录事件的优点 |
| 3.3 结构化事件与案例信息的需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 轨道交通常规突发事件结构化情景体系的构建 |
| 4.1 轨道交通常规突发事件情景描述 |
| 4.1.1 轨道交通常规突发事件情景知识表达 |
| 4.1.2 情景的界定与划分 |
| 4.2 轨道交通常规突发事件情景结构化体系构建 |
| 4.2.1 知识元理论 |
| 4.2.2 情景架构 |
| 4.2.3 情景维度 |
| 4.2.4 情景要素 |
| 4.2.5 属性、特征及特征值 |
| 4.3 模型的规范化表示 |
| 4.4 应用实例 |
| 4.4.1 轨道交通常规突发事件非结构化描述 |
| 4.4.2 情景演化过程分析及结构化表达 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于情景的轨道交通常规突发事件相似度分析 |
| 5.1 基于情景的轨道交通常规突发事件案例相似机理 |
| 5.1.1 历史案例相似的理论基础 |
| 5.1.2 案例相似的理论框架 |
| 5.2 轨道交通常规突发事件案例库的构建 |
| 5.3 轨道交通常规突发事件的相似度计算 |
| 5.3.1 轨道交通常规突发事件情景结构化预处理 |
| 5.3.2 事件基础信息相似度计算 |
| 5.3.3 事件情景结构相似度计算 |
| 5.3.4 情景语义相似度计算 |
| 5.3.5 轨道交通常规突发事件应急管理维度的相似度计算 |
| 5.4 实例验证 |
| 5.4.1 案例事件链构建及预处理 |
| 5.4.2 案例基础信息相似度计算 |
| 5.4.3 事件情景相似度计算 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 轨道交通常规突发事件情景推演 |
| 6.1 轨道交通常规突发事件演变机理 |
| 6.2 轨道交通常规突发事件情景演变路径分析 |
| 6.2.1 情景演变模型分析 |
| 6.2.2 情景演变路径分析 |
| 6.3 轨道交通常规突发事件情景网络构建 |
| 6.3.1 动态贝叶斯网络 |
| 6.3.2 基于情景动态贝叶斯网络构建 |
| 6.4 轨道交通常规突发事件情景概率计算 |
| 6.5 “情景应对”型风险管理应用 |
| 6.5.1 案例背景描述 |
| 6.5.2 情景推演 |
| 6.5.3 轨道交通常规突发事件情景概率分配与计算 |
| 6.5.3.1 条件概率的确定 |
| 6.5.3.2 轨道交通常规突发事件情景节点的条件概率分配 |
| 6.5.3.3 情景推演态势图 |
| 6.5.4 实证结果分析 |
| 第七章 研究结论与展望 |
| 7.1 主要研究内容 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（8）铁路货运运营风险数据知识化方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 问题提出与研究意义 |
| 1.1.1 问题提出 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 铁路货运运营风险管理研究现状 |
| 1.2.2 铁路货运运营风险影响因素分析评价 |
| 1.2.3 铁路货运运营风险数据知识化研究 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容与研究框架 |
| 1.3.2 研究方法与技术路线 |
| 2 基本理论 |
| 2.1 风险管理理论 |
| 2.2 情景分析 |
| 2.3 本体及知识推理 |
| 2.3.1 本体定义 |
| 2.3.2 知识化与知识推理 |
| 2.3.3 本体集成 |
| 2.4 神经网络理论 |
| 2.4.1 神经元基本概念 |
| 2.4.2 递推合成BP网络模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 铁路货运运营风险管理的数字化体系 |
| 3.1 铁路货运运营风险预控模式 |
| 3.1.1 当前铁路货运运营风险控制模式 |
| 3.1.2 铁路货运运营风险管理协同预控模式 |
| 3.2 铁路货运运营风险相关信息系统 |
| 3.2.1 铁路设备监测信息系统 |
| 3.2.2 风险管理系统 |
| 3.3 铁路货运运营风险数据特征分析 |
| 3.3.1 铁路货运运营风险数据来源和分类 |
| 3.3.2 铁路货运运营风险数据知识化处理方式 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 铁路货运运营风险全域影响因素分析 |
| 4.1 铁路货运运营风险影响因素分析 |
| 4.1.1 人员因素分析 |
| 4.1.2 装备因素分析 |
| 4.1.3 环境因素分析 |
| 4.1.4 管理因素分析 |
| 4.2 铁路货运运营风险影响因素指标体系建立 |
| 4.3 基于粗糙集的铁路货运运营风险影响因素权重分析 |
| 4.3.1 粗糙集理论 |
| 4.3.2 铁路货运运营风险影响因素知识系统构建 |
| 4.3.3 基于粗糙集的铁路货运运营风险关键影响因素筛选 |
| 4.3.4 铁路货运运营风险关键影响因素权重计算 |
| 4.3.5 铁路货运运营风险关键影响因素权重对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 事故情景文本数据的知识化 |
| 5.1 风险事故情景描述与致因机理解析 |
| 5.1.1 铁路事故情景描述与解析 |
| 5.1.2 风险源挖掘与致因机理解析 |
| 5.2 基于事故情景的风险形式化 |
| 5.2.1 铁路货运运营风险本体构建方法与内容 |
| 5.2.2 铁路货运运营风险本体构建过程 |
| 5.2.3 铁路货运运营风险本体的形式化表示 |
| 5.2.4 风险关联识别模式 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 运营设备检测数据的知识化 |
| 6.1 铁路运输装备结构化数据现状分析 |
| 6.1.1 基于物联网的铁路运输装备结构化数据特点 |
| 6.1.2 铁路运输装备结构化数据处理方法 |
| 6.2 基于结构化数据分析的神经网络模型 |
| 6.2.1 BP神经网络模型 |
| 6.2.2 结构化数据分析的神经网络预测模型 |
| 6.3 铁路运输装备结构化数据分析 |
| 6.3.1 铁路轨道几何不平顺理论分析 |
| 6.3.2 铁路轨道结构化数据统计分析 |
| 6.4 实证研究 |
| 6.4.1 BP神经网络模型的构建 |
| 6.4.2 网络的精度检测与预测 |
| 6.4.3 线路不平顺状态预警 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 运营风险情景的知识再发现 |
| 7.1 铁路货运运营风险情景分析 |
| 7.2 事故-风险本体数据知识化扩展 |
| 7.2.1 铁路货运运营风险影响因子知识化 |
| 7.2.2 结构化风险数据知识的集成 |
| 7.3 事故-风险本体的情景化扩展 |
| 7.3.1 事故情景分析 |
| 7.3.2 事故情景建模 |
| 7.3.3 本体集成 |
| 7.3.4 代码实现 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 本文主要结论 |
| 8.2 论文的主要创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）多粒度视角下突发事件情景案例推理模型与方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状与综述 |
| 1.2.1 情景-应对方法研究现状 |
| 1.2.2 案例推理研究现状 |
| 1.2.3 粒计算思想及其相关模型研究 |
| 1.2.4 研究综述 |
| 1.3 研究内容与研究思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 “情景-应对”模式下基于案例推理的应急决策 |
| 2.1 突发事件应急决策 |
| 2.1.1 突发事件的定义与特征 |
| 2.1.2 应急决策的特征与流程 |
| 2.2 基于“情景-应对”的应急决策模式 |
| 2.2.1 突发事件情景的特点 |
| 2.2.2 突发事件情景的分类 |
| 2.2.3 “情景-应对”型应急决策模式的提出 |
| 2.2.4 “情景-应对”型应急决策的流程 |
| 2.3 基于案例推理的应急决策方法 |
| 2.3.1 CBR的工作过程及相关技术 |
| 2.3.2 “情景-应对”模式下CBR的优势 |
| 2.3.3 “情景-应对”模式下CBR的流程 |
| 2.3.4 “情景-应对”决策与案例库结构的关系 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 多粒度视角下情景案例结构化表示 |
| 3.1 案例知识表示概述 |
| 3.1.1 案例内容及知识表示原则 |
| 3.1.2 常见案例表示方法 |
| 3.2 突发事件情景案例结构分析 |
| 3.2.1 情景案例的组成 |
| 3.2.2 情景的静态结构 |
| 3.2.3 情景的动态结构 |
| 3.2.4 情景案例的整体结构 |
| 3.2.5 情景案例的结构特点 |
| 3.3 突发事件情景案例知识表示方法选择 |
| 3.3.1 情景案例知识表示的复杂性 |
| 3.3.2 突发事件情景案例知识表示要求 |
| 3.3.3 粒计算思想及基本概念 |
| 3.3.4 适合于突发事件案例结构的表示方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 多粒度视角下情景案例组织 |
| 4.1 基于商空间的情景案例组织 |
| 4.1.1 商空间相关概念 |
| 4.1.2 情景案例商空间模型 |
| 4.2 基于概念格的情景案例组织 |
| 4.2.1 概念格相关概念 |
| 4.2.2 情景概念格模型 |
| 4.2.3 情景概念格的构造方法 |
| 4.3 基于概念提升的情景概念格粒度变化 |
| 4.3.1 概念层次概述 |
| 4.3.2 粒度变化后概念格更新 |
| 4.3.3 举例分析 |
| 4.4 情景案例组织模型的优势分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 多粒度视角下情景链表示模型 |
| 5.1 情景链形成机理及演化类型 |
| 5.1.1 情景链形成机理 |
| 5.1.2 情景链演化方式 |
| 5.2 情景链超图模型 |
| 5.2.1 超图理论 |
| 5.2.2 情景链超图模型 |
| 5.2.3 情景链超图的拓扑特性分析 |
| 5.2.4 基于超图的情景演化风险评价 |
| 5.3 基于情景链超图的演化规则挖掘 |
| 5.3.1 演化规则的生成步骤 |
| 5.3.2 实例分析 |
| 5.3.3 演化规则的完善 |
| 5.4 情景链超图的粒度变化 |
| 5.4.1 超边粒化 |
| 5.4.2 节点粒化 |
| 5.4.3 超边和节点同时粒化 |
| 5.5 情景链超图模型的优势分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 多粒度视角下情景案例检索 |
| 6.1 案例检索策略 |
| 6.1.1 常用检索策略 |
| 6.1.2 分级检索策略 |
| 6.2 相似度计算 |
| 6.2.1 情景链相似度计算 |
| 6.2.2 情景特征相似度计算 |
| 6.3 方案生成 |
| 6.4 实例分析 |
| 6.4.1 案例背景 |
| 6.4.2 检索过程 |
| 6.4.3 方案生成 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 多粒度情景案例推理系统的实现 |
| 7.1 系统功能描述 |
| 7.2 系统设计方案 |
| 7.2.1 总体框架 |
| 7.2.2 数据库设计 |
| 7.2.3 推理机的设计 |
| 7.3 运行界面 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 研究结论及展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A 突发事件分类代码表 |
| 附录B 各类突发事件的主要孕灾环境 |
| 附录C 情景概念格的构造算法 |
| 读博期间的主要研究成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）山区高速公路交通事故的贝叶斯网络模型诊断及推理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景、意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 山区高速公路交通事故影响因素识别 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 山区高速公路交通事故影响因素识别方法 |
| 2.3 山区高速公路交通事故影响因素识别过程 |
| 2.4 山区高速公路交通事故影响因素构成分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 山区高速公路交通事故关键因素层次结构分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 解释结构模型建模方法 |
| 3.3 山区高速公路交通事故关键因素模型构建过程 |
| 3.4 山区高速公路交通事故关键影响因素的结构关系分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于贝叶斯网络的山区高速公路交通事故建模 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 建立贝叶斯网络模型的理论基础 |
| 4.3 山区高速公路案例数据处理分析 |
| 4.4 基于贝叶斯网络的山区高速公路交通事故影响程度模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 山区高速公路交通事故模型应用与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 贝叶斯网络模型事故预测与原因诊断 |
| 5.3 对事故发生原因的最大可能性解释 |
| 5.4 贝叶斯网络的敏感性分析 |
| 5.5 基于贝叶斯网络模型对山区高速公路交通事故预防的建议 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 本文主要结论 |
| 6.2 后期研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、军车交通事故四级预防体系的构建与结构分析（论文参考文献）
- [1]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [2]河北省精准扶贫背景下返贫预警评价研究[D]. 李丹. 河北大学, 2020(08)
- [3]风险治理导向下滨海城市综合防灾规划路径研究[D]. 王思成. 天津大学, 2020(01)
- [4]基于贝叶斯网络的干散货船舶自沉事故致因分析[D]. 李奕良. 大连海事大学, 2020(01)
- [5]我国交强险制度完善的法律研究 ——以保护受害人为视角[D]. 杨含. 华东政法大学, 2020(04)
- [6]3D打印技术专业“三教”改革探索[J]. 刘森,张书维,侯玉洁. 数码世界, 2020(04)
- [7]轨道交通常规突发事件结构化情景构建与推演模型[D]. 于浩恬. 上海工程技术大学, 2020
- [8]铁路货运运营风险数据知识化方法研究[D]. 彭丽宇. 北京交通大学, 2019(01)
- [9]多粒度视角下突发事件情景案例推理模型与方法研究[D]. 王兴鹏. 首都经济贸易大学, 2019(03)
- [10]山区高速公路交通事故的贝叶斯网络模型诊断及推理研究[D]. 卢瑶. 华中科技大学, 2019(01)