基于贝叶斯网络约简的铁路应急决策方法.pdf

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1、第3l卷第5期计算机应用与软件Vo1．3lNo．52014年5月ComputerApplicationsandSoftwareMav2014基于贝叶斯网络约简的铁路应急决策方法张振海王晓明党建武(兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070)摘要为了解决决策属性的冗余问题，降低决策推理过程的复杂性实现在信息不完备情况下铁路应急决策的智能化，基于粗糙集理论与贝叶斯网络提出一种新的铁路应急决策方法。利用基于信息熵的粗糙集知识约简方法提取最小决策信息集，实现对应急态势信息集的约简，从而减少态势

2、网络节点数目，降低贝叶斯网络的复杂性。基于约简后的贝叶斯网络模型实现了铁路应急态势预测的概率决策推理。案例分析表明该方法能够满足铁路应急决策需求以及在信息不完备条件下的有效性。关键词铁路运输应急决策粗糙集贝叶斯网络最小决策信息集中图分类号TP391U298．6文献标识码ADOI：10．3969／j．issn．1000—386x．2014．05．015RAILWAYEMERGENCYDECISIONMAKINGMETHoDBASEDoNBAYESIANNETWoRKREDUCTIoNZhangZh

3、enhaiWangXiaomingDangJianwu(CollegeofAutomationandElectricalEngineering，LanzhouJiaotongUnive~i@，Lanzhou730070，Gansu，China)AbstractInordertosolvetheproblemofattributeredundancyindecisionmaking，reducethecomplexityofdecisioninferenceprocess，andrealizeth

4、eintellectualizedrailwayemergencydecisionmakingwithincompleteinformation，anewrailwayemergencydecisionmakingmethodhasbeenproposedonthebasisofroughsettheoryandBayesiannetwork．Theminimaldecisioninformationsethasbeenextractedbyroughsetknowledgereductionm

5、ethodwithinformationentropytorealizethereductionofemergencysituationinformationset，thusreducingthenumberofsituationnetworknodesaswellasthecomplexityofBayesiannetwork．Theprobabilitydecisionreasoningofrailwayemergencysituationpredictionhasbeenachievedb

6、ythereducedBayesiannetworkmode1．Caseanalysisshowsthatthemethodnotonlymeetsthere—quirementsofrailwayemergencydecisionbutalSOisvalidwithincompleteinformation．KeywordsRailwaytransportationEmergencydecisionmakingRoughsetBayesiannetworkMinimumdecisioninfo

7、rmationset性的条件下，如何确定最小决策信息集。0引言粗糙集作为一种数据分析处理理论，在1982年由波兰科学家PawlakZ创立。粗糙集理论是在不需要先验知识的情况下随着我国铁路运输的快速发展以及列车运营速度的不断提处理各种不完备的信息有效的工具j，而贝叶斯网络是进行不高，铁路系统的安全运营已经备受重视。近年来频繁的铁路事确定知识表达和推理最有效的模型之一。利用粗糙集理论故为铁路安全敲响了警钟。因此，智能化的铁路应急决策方法可以实现对复杂决策属性的约简，减少决策表中的冗余信息，为也就成为

8、铁路安全工程领域研究的焦点。铁路应急决策过贝叶斯网络推理提供简单有效的决策模型。因此，本文将粗糙程受到人员、列车、线路和环境等各种因素的影响，具有复杂性。集理论和贝叶斯网络结合起来，充分利用两者在智能决策方面同时，决策信息具有很大的随机性、模糊性和不确定性，造成相的优势，实现铁路应急决策推理。’关部门的应急救援辅助决策能力不强。如何根据现场复杂多变的因素，结合应急救援预案进行应急决策就成为了目前铁路应1铁路应急决策急管理部门亟待解决的关键问题。目前对应急决策领域的研究已经逐渐增多，主要集中在应在