山区高速公路因其复杂的地形和多变的环境,具有交通事故多发且事故严重程度较高的特点,安全形势严峻。深入剖析山区高速公路伤亡事故的发生机理,识别重要事故诱导因素,对改善治理工作具有重要意义。因此,本文基于故障树和贝叶斯网络模型对山区高速公路伤亡事故展开成因分析研究。按照人、车、路、环境四个方面,归类总结了山区高速公路伤亡事故可能的影响因素。依据显著性检验、排列图法及回归分析,识别出主要事故影响因素,剔除不相关及影响非常小的因素。基于数据统计分析,给出主要事故影响因素的基础概率。以山区高速公路伤亡事故为顶上事件,驾驶员、车辆、道路、交通环境四方面因素为中间事件,20项具体事故影响因素为基本事件,构建了山区高速公路伤亡事故故障树模型,并对其进行定性分析和定量分析。定性分析中,求解最小割集,找到了25条事故发生途径。定量分析中,计算各基本事件及最小割集的重要度,了解各项因素对事故发生的影响程度;给出自顶上事件至基本事件的定量分析方法,发现五条主要事故致因链;给出自基本事件至顶上事件的定量分析方法,得到人、车、路、环境因素在事故成因中所占的比例。将故障树的事件和逻辑门分别转化为贝叶斯网络的节点和条件概率表,建立了山区高速公路伤亡事故贝叶斯网络模型,并对其进行双向推理。通过后验概率推理,求得事故发生条件下各因素的概率;基于后验概率推理结果,得到各最小割集的后验重要度排序;应用敏感性分析,得出各因素对事故的敏感程度;求解最大可能解释问题,得知伤亡事故发生的最可能因素组合。考虑事件的多态性、各因素间的相关性及各因素逻辑关系的不确定性,调整伤亡事故贝叶斯网络模型结构,并由专家打分的方式更改条件概率表,建立改进的伤亡事故贝叶斯网络模型,并对其进行双向推理。通过后验概率推理,诊断出不同事故状态下的薄弱环节;通过概率重要度分析、关键重要度分析、敏感性分析、最大可能解释问题推理,了解模型改进后诊断结果的变化,进一步探寻主要事故诱因。在改进的网络模型中引入决策节点和效用节点,构成决策贝叶斯网络,为山区高速公路的安全改善提供决策支持。总结三个模型的分析内容,深刻讨论故障树模型和贝叶斯网络模型在事故成因分析方面的异同。