交通安全分析及其評(píng)價(jià)方法-文庫(kù)吧在線文庫(kù)
【正文】 間的關(guān)系的親疏程度，而且可以了解各個(gè)變量組合之間的親疏程度。 根據(jù)變量的分類(lèi)結(jié)果以及它們之間的關(guān)系，可以選擇主要變量進(jìn)行回歸分析或 Q型聚類(lèi)分析。 如果其中一個(gè)分類(lèi)對(duì)象已歸于一類(lèi)，則把另一個(gè)也歸入該類(lèi)； 如果一對(duì)分類(lèi)對(duì)象正好屬于已歸的兩類(lèi)，則把這兩類(lèi)并為一類(lèi)。 ?加權(quán)平均法 ? （ 1）對(duì)每項(xiàng)檢查內(nèi)容賦予不同的權(quán)重系數(shù) ? （ 2）對(duì)各項(xiàng)內(nèi)容賦值 ? （ 3）權(quán)重系數(shù)乘以各項(xiàng)分值 ? （ 4）求和 23 安全檢查表 ?單項(xiàng)定性加權(quán)計(jì)分法 ? （ 1）將檢查結(jié)果分成 5或 6等，每個(gè)等級(jí)賦予不同的分值 ? （ 2）每一項(xiàng)實(shí)際檢查結(jié)果的分值 ? （ 3）級(jí)別乘以每項(xiàng)分值 ? （ 4）求和 24 ***事故樹(shù)法 ?事故樹(shù)分析（ accident tree analysis,ATA)可直接分析出事故發(fā)生的直接原因，深入揭示事故的潛在原因。 26 事故樹(shù)法 ? ：按故障樹(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡(jiǎn)化，確定各基本事件的結(jié)構(gòu)重要度。X2) 30 事故樹(shù)法 分析基本事件的結(jié)構(gòu)重要度 基本事件 i的結(jié)構(gòu)重要度 基本事件不發(fā)生的狀態(tài)值 基本事件發(fā)生的狀態(tài)值 基本事件的狀態(tài)值 基本事件的個(gè)數(shù) 31 事故樹(shù)法 32 事故樹(shù)法 33 事故樹(shù)法 ?定性簡(jiǎn)易辨別方法 34 事故樹(shù)法 ?收集樹(shù)種各基本事件的發(fā)生概率； ?從基本事件起向上計(jì)算每一個(gè)上一級(jí)事件的發(fā)生概率； ?逐級(jí)上推，直到達(dá)到頂部事件。 54 事故危險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)模型 ?事故預(yù)防的動(dòng)力 降低他們危險(xiǎn)目標(biāo)的可接受水平 降低從危險(xiǎn)行為中期望得到的利益 增加從危險(xiǎn)行為中期望付出的成本 增加從安全行為期望得到的利益 降低對(duì)安全行為期望付出的費(fèi)用 55 如何降低？ 事故危險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)模型 ?事故預(yù)防的動(dòng)力 自我滿(mǎn)足式預(yù)言 強(qiáng)調(diào)過(guò)程的控制，而過(guò)程控制和執(zhí)行都是很麻煩的 消極的副作用，如怨恨、不合作、對(duì)抗等 鼓勵(lì)比懲罰更有效 懲罰的影響 56 事故危險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)模型 事故偏差模型 ?偏差 —— 與標(biāo)準(zhǔn)不一致。 ? 事故前面發(fā)生的一連串事件和導(dǎo)致事故序列發(fā)生的因素。 ?通過(guò)改善或控制對(duì)頂上事件影響程度最大的因素，可有效減少事故概率。 ? 割集中任一基本事件不發(fā)生時(shí)，頂上事件就不會(huì)發(fā)生。 ? ：比較分可維修系統(tǒng)和不可維修系統(tǒng)進(jìn)行討論，前者要進(jìn)行對(duì)比，后者求出頂上事件發(fā)生概率。 25 事故樹(shù)法 故障樹(shù)分析法步驟 ? ：了解系統(tǒng)狀態(tài)及參數(shù)，繪出工藝流程。經(jīng)過(guò) m1次就可以把全部分類(lèi)對(duì)象歸為一類(lèi)，這樣就可以根據(jù)歸并的先后順序作出聚類(lèi)譜系圖。 R型聚類(lèi)分析 Q型聚類(lèi)分析 變量分類(lèi) 樣本分類(lèi) 相似系數(shù) 距離法 5 模糊聚類(lèi)分析方法 ?聚類(lèi)分析過(guò)程 6 1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 7 1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 ?Ｂ .數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 ?在實(shí)際問(wèn)題中，不同的數(shù)據(jù)一般有不同的量綱，為了使不同的量綱也能進(jìn)行比較，通常需要對(duì)數(shù)據(jù)做適當(dāng)?shù)淖儞Q。 ?把一些相似程度較大的樣品（或指標(biāo)）聚合為一類(lèi)，把另外一些彼此之間相似程度較大的樣品（或指
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