基于模糊多态贝叶斯网络的山岭隧道塌方风险预测

为准确预测山岭隧道塌方风险,从自然条件、勘察设计和施工因素三个方面识别出11个主要风险因素,并将每个因素划分为5种风险状态,由此构建模糊多态贝叶斯网络。引入三角模糊数和专家置信度指标确定根节点的模糊概率;应用Leaky Noisy-MAX模型解决条件概率获取过程中的指数爆炸问题,得到非根节点的条件概率;采用基于桶消元算法的预测推理计算山岭隧道塌方风险,通过诊断推理和敏感性分析,辨识山岭隧道塌方事故的关键风险因素。通过工程实例应用验证该方法的适用性,为山岭隧道塌方事故风险预测、应急决策和故障诊断提供参考。