铁路是我国国民经济发展的大动脉,铁路安全事关人民群众的生命、财产安全,直接影响社会的稳定和铁路的经营效益,铁路安全一旦岀现事故,将造成极为严重的后果,对社会舆论和社会和谐有极大影响。为此,国铁集团在安全管理方面的投入巨大,尤其是在人防、物防、技防的安全管理体系上,比如大力推广CTC设备、区间逻辑占用检查设备等科技保安全的手段,使得近几年铁路事故的发生率大幅度降低,但是仍然时有发生。根据海因里希法则,任何一件事故都不是偶然发生的,其背后必然有着大量安全隐患问题的存在,如果能对以往发现的隐患问题进行数据挖掘,发现其中的规律,则能够对隐患问题进行准确的预测和有效的控制,那么事故发生的概率也将会大大降低。本文运用贝叶斯网络方法,对集团公司检查发现的车务段隐患问题和车务段段级管理人员自查发现的隐患问题之间的关系进行分析,找出哪些车务段自查发现的隐患问题会导致集团公司检查发现的隐患问题的发生,同时实现在获得大量车务段自查问题的条件下,对集团公司检查发现的隐患问题及其概率进行预测,提出控制集团公司检查发现隐患问题的方法,并为安全决策提供辅助支持,从而降低隐患问题的发生概率。本研究对于提高车务站段的整体安全水平,降低铁路交通事故的发生率,确保旅客、货主和职工的人身财产安全,有着十分重要的意义。首先,在查阅学习大量文献的基础上,结合铁路安全管理的特点,介绍铁路安全风险分级管控和隐患排查治理的方法,明确了隐患是安全生产的大敌,是应该尽力去消除和避免的,所以研究隐患之间的关系很有价值。收集整理了2016年至2020年济南局集团公司对青岛车务段检查发现和青岛车务段自查发现的所有隐患问题,确定安全隐患问题的分类依据,并将隐患问题进行分类。利用专家分析法,分析和研究出集团公司检查发现的各类隐患问题与车务段自查发现的各类隐患问题之间的内在逻辑关系,以此为基础构建安全隐患问题贝叶斯网络结构模型。然后,根据贝叶斯网络理论,结合实际问题确定隐患问题贝叶斯网络的各项参数及其计算方法,以2016年至2020年的隐患问题作为数据样本,利用统计学计算出条件概率,建立一个完整的隐患问题的贝叶斯网络。运用贝叶斯网络对不确定性问题强大的处理能力,进行隐患问题致因研究和隐患问题的结果研究,深入剖析隐患问题发生的具体原因和可能引发的隐患结果,并对最终结果进行分析,找出隐患致因链条。在得到2021年车务段自查发现隐患问题发生概率的基础上,利用贝叶斯网络模型对2021年集团公司检查发现的隐患问题的发生率进行预测,并与集团公司检查发现的隐患问题的实际发生率进行对比,证明该贝叶斯网络的准确性和研究的可行性。最后,在验证贝叶斯网络模型有效的基础上,根据贝叶斯网络模型的分析结果,提出控制集团公司检查发现隐患问题的措施。图10幅,表13个,参考文献43篇。