一种融合DS证据理论和贝叶斯网络模型的临时看台安全评估方法

本发明涉及临时看台安全评估领域，具体是一种融合ds证据理论和贝叶斯网络模型的临时看台安全评估方法。

背景技术：

1、临时看台结构由于其组装拆卸方便、构件与系统可重用、环境适应性强等优点而被广泛应用于各种文艺和体育活动中。开展临时看台结构安全评估可以对安全隐患做到防患于未然，具有重要的工程意义。

2、贝叶斯网络作为一种基于概率论的评估方法，具有提前预测临时看台安全事故的发生概率，并诊断出安全事故关键致险因子的功能，从而能够有针对性地对临时看台采取安全运维调整措施，最终降低看台安全事故的发生概率，保障观众的生命财产安全。

3、然而用贝叶斯网络对临时看台结构进行安全评估仍然存在一些困难，非根节点条件概率表的获取是其中的关键问题之一。针对给定的贝叶斯网络拓扑结构，非根节点的条件概率表可以通过对已有观测数据的统计分析予以确定，也可以借助专家知识经验进行主观估计。但由于我国对临时看台结构安全事故统计较少，可供参考的历史数据不足，难以采用统计分析方法确定条件概率。而专家估计方法既能充分利用专家的专业知识和工程经验，又能与既有历史数据有效结合，是在统计数据缺乏下确定贝叶斯网络条件概率的有效方法。然而应注意到，利用专家经验获取条件概率表是一项复杂的任务，需要在多位专家协同工作的基础上，综合所有专家的专业知识和工程经验得出最终结果。由于专业领域、知识背景、认知程度、工程经验等诸多方面的差异，专家组成员最后给出的决策信息主观性较强，且完备性难以保证。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种融合ds证据理论和贝叶斯网络模型的临时看台安全评估方法，包括以下步骤：

2、1)构建用于临时看台安全评估的贝叶斯网络拓扑结构；

3、2)建立基于贝叶斯网络各局部结构条件概率值的识别框架θ，并计算基本概率赋值；

4、3)利用ds证据理论对基本概率赋值进行信息融合和线性处理，得到贝叶斯网络拓扑结构中各个局部结构的条件概率信息。

5、4)将得到的条件概率信息输入贝叶斯网络模型，并进行分析，从而实现对该临时看台的安全性进行评估的目的。

6、进一步，贝叶斯网络拓扑结构中节点的内容包括3个顶上事件、6个中间事件、11个基本事件；

7、所述顶上事件包括典型结构安全事故；所述中间事件用于连接基本事件和顶上事件；所述基本事件包括典型安全事故致险因子。

8、进一步，所述典型临时看台结构安全事故包括看台整体倾覆、看台坍塌、看台变形过大；

9、所述中间事件包括地基承载能力不足、共振、超载、结构稳定性不足、结构刚度不足、结构承载能力不足；

10、所述典型安全事故致险因子包括强风、地基积水、地质情况勘察不足、地基处理不合理、人群跳跃活动、人群密度过大、构件初始几何缺陷、连接不合理、装配误差、构件尺寸偏差、温度过低。

11、进一步，所述基于贝叶斯网络各局部结构条件概率值的识别框架θ中的所有元素均两两互斥，表示如下：

12、θ＝{ρ1,ρ2,ρ3,...,ρr} (1)

13、式中，r为大于0的整数；ρ1,ρ2,ρ3,...,ρr为待评估的条件概率数值。

14、进一步，计算基本概率赋值的步骤包括：

15、2.1)建立θ的幂集，记为2θ；幂集2θ包括识别框架θ的所有子集；

16、2.2)建立映射关系m:2θ→[0,1]；m表示基本概率赋值；该映射关系满足如下条件：

17、

18、式中，ρ表示识别框架的任一子集，此时，m(ρ)即为ρ的基本概率赋值。

19、进一步，对基本概率赋值进行信息融合的步骤包括：

20、3.1)对多个基本概率赋值分别进行两两融合；其中，两个基本概率赋值的融合结果如下所示：

21、

22、式中，m1,m2是识别框架θ上的基本概率赋值。

23、3.2)将新的概率赋值函数与未融合的概率赋值函数作为基本概率赋值，重复步骤1)的两两融合计算，直到得到最终的基本概率赋值。

24、进一步，线性处理是利用现实值与理论值之间的线性对应关系，对基本概率赋值进行线性转换，从而得到与实际情况相符的数值。

25、本发明的技术效果是显著的，本发明将ds证据理论(dempster-shafer)引入条件概率信息的计算之中，并结合层次分析法，建立一种融合ds证据理论和贝叶斯网络模型的临时看台安全评估方法。利用ds证据理论的证据融合功能，能显著降低专家评估结果的不确定性程度。

26、在已知临时看台贝叶斯网络拓扑结构的前提下，本发明能够依据专家的知识经验计算出拓扑结构各个局部结构的条件概率表，从而为利用贝叶斯网络对临时看台结构进行安全评估奠定基础，对临时看台的安全运维具有重要意义。

技术特征：

1.一种融合ds证据理论和贝叶斯网络模型的临时看台安全评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种融合ds证据理论和贝叶斯网络模型的临时看台安全评估方法，其特征在于，贝叶斯网络拓扑结构中节点的内容包括3个顶上事件、6个中间事件、11个基本事件；

3.根据权利要求2所述的一种融合ds证据理论和贝叶斯网络模型的临时看台安全评估方法，其特征在于，所述典型临时看台结构安全事故包括看台整体倾覆、看台坍塌、看台变形过大；

4.根据权利要求1所述的一种融合ds证据理论和贝叶斯网络模型的临时看台安全评估方法，其特征在于，所述基于贝叶斯网络各局部结构条件概率值的识别框架θ中的所有元素均两两互斥，表示如下：

5.根据权利要求1所述的一种融合ds证据理论和贝叶斯网络模型的临时看台安全评估方法，其特征在于，计算基本概率赋值的步骤包括：

6.根据权利要求1所述的一种融合ds证据理论和贝叶斯网络模型的临时看台安全评估方法，其特征在于，对基本概率赋值进行信息融合的步骤包括：

7.根据权利要求1所述的一种融合ds证据理论和贝叶斯网络模型的临时看台安全评估方法，其特征在于，线性处理是利用现实值与理论值之间的线性对应关系，对基本概率赋值进行线性转换，从而得到与实际情况相符的数值。

技术总结
本发明公开一种融合DS证据理论和贝叶斯网络模型的临时看台安全评估方法，包括以下步骤：1)构建用于临时看台安全评估的贝叶斯网络拓扑结构；2)建立基于贝叶斯网络各局部结构条件概率值的识别框架Θ，并计算基本概率赋值；3)利用DS证据理论对基本概率赋值进行信息融合和线性处理，得到贝叶斯网络拓扑结构中各个局部结构的条件概率信息。4)将得到的条件概率信息输入贝叶斯网络模型并进行推理分析，从而实现对该临时看台的安全性进行评估的目的。本发明将DS证据理论(Dempster‑Shafer)引入条件概率信息的计算之中，能显著降低专家评估结果的不确定性程度。

技术研发人员：孙瑞,邢鋆博,刘纲
受保护的技术使用者：重庆大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12