【摘 要】
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为扩展海上交通系统(MTS)风险的数据样本,更好地开展海上交通系统风险评估研究,有必要研究系统风险仿真中的模型与算法问题。在讨论不确定性信息中随机性和模糊性的基础上,引
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为扩展海上交通系统(MTS)风险的数据样本,更好地开展海上交通系统风险评估研究,有必要研究系统风险仿真中的模型与算法问题。在讨论不确定性信息中随机性和模糊性的基础上,引入云模型来取代概率分布参数下的蒙特卡罗仿真模型。经对无确定度的原始云特征参数求解,获得海上交通系统风险的还原云滴,有效增加海上交通系统风险数据样本,进而分析出风险数值仿真下的海上交通系统风险特征。通过有效性检验,云模型下仿真的变异系数比基于对数正态分布下仿真的结果更稳定。云模型下的仿真结果更准确地逼近原始样本的特性。风险的模糊性和随机性信息量化问题得到解决。
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