摘要
提出一种基于毕达哥拉斯犹豫模糊贝叶斯网络(PHFBN)的动态风险评估框架,该框架融合了模糊数学与贝叶斯网络的优势。识别出23项基础风险因素后,构建起贝叶斯网络。引入毕达哥拉斯犹豫模糊集(PHFS)来处理专家评价中的模糊性与犹豫性,同时结合G1-COWA组合赋权法对主客观权重进行融合,进而优化风险因素的概率计算。通过正向推理对事故概率进行预测,利用反向诊断锁定关键诱因,并结合敏感性分析对各因素的影响程度予以量化。
出处
《科技与创新》
2026年第5期42-44,共3页
Science and Technology & Innovation
