基于貝葉斯網絡的集裝箱公路運輸風險定量評估研究

摘""要："將故障樹分析法與貝葉斯網絡結合，定量評估集裝箱公路運輸風險。通過將故障樹映射為貝葉斯網絡并開發相關計算方法，實現了風險評估的量化。研究發現，運輸車輛故障（0.325）、貨物裝卸不當（0.295）、天氣條件惡劣（0.270）、信息系統平臺故障（0.235）和物流節點設計過冗（0.215）是主要風險因素。貝葉斯網絡的動態特性揭示了這些因素間的復雜關系，使風險評估不僅適用于當前狀態，還能預測未來變化，為集裝箱公路運輸的優化提供前瞻性建議。

關鍵詞："集裝箱公路運輸"""故障樹"""貝葉斯網絡""風險評估

中圖分類號："U658

Research"on"Quantitative"Risk"Assessment"of"Container"Road"Transportation"Based"on"Risks"Using"Bayesian"Networks

DENG"Guihua

Business"School，"Jianghan"University，"Wuhan，"Hubei"Province，"430063"China

Abstract："The"research"combines"Integrating"fFault"tTree"aAnalysis"with"BBayesian"nNetworks"for"the"qQuantitative"Eevvaluation"of"rRisks"in"cContainer"rRoad"tTransportation."This"research"study"achieves"a"quantification"of"risk"assessment"by"translating"fault"trees"into"Bayesian"networks"and"devising"associated"computational"techniques."Research"has"found"that"transportation"vehicle"failures"Key"findings"identify"vehicle"malfunctions"（0.325），"improper"handling"goods"during"loading"and"unloading"（0.295），"severe"weather"conditions"（0.270），"informationnbsp;system"platform"failures"（0.235），"and"excessively"redundant"design"of"logistics"nodes"（0.215）"as"the"predominant"risk"factors."The"Bayesian"network's"dynamic"capabilities"reveal"the"complex"relationships"illuminate"the"intricate"interplay"among"these"factors，"rendering"the"risk"assessment"applicable"to"both"current"scenarios"and"predict"future"changesanticipatory"of"future"shifts."This"approach"offers"proactive"insights"for"the"enhancement"of"container"road"transportation"systems.

Key"Wwords："Container"road"transportation"transport"by"road;"Fault"tree;"Bayesian"network;"Risk"assessment

集裝箱運輸以其“門到門”服務在多式聯運中扮演關鍵角色，尤其在“第一英里”和“最后一英里”的運輸環節中[1]。集裝箱公路運輸不僅提供短途或中途的內陸運輸服務，還為貨主提供全程運輸解決方案，其在各種運輸方式中的重要性不言而喻[2]。

在交通領域，道路網絡可靠性是關鍵指標，包括連通性、行程時間和路網容量的可靠性。客運可靠性研究已在多個方面取得進展，但貨運可靠性研究，特別是集裝箱公路運輸的可靠性，相對較少[3]。國外研究主要集中于效用函數、庫存理論和成本函數，這些理論在貨運需求分析和政策評價中有所應用，但往往未能全面考慮所有相關成本[4]。

國內研究中，楊小艷等人[5]對大件商品公路運輸的安全性進行了評價，范千里[6]強調貨運可靠性的重要性，并建議優化運輸組織，哈建東等人[7]采用模糊層次分析法評價危化品運輸風險。然而，現有研究在全面性和定量分析方面存在不足，特別是在多式聯運背景下，對不同運輸方式間可靠性的相互影響研究不足。

通過結合故障樹分析和貝葉斯網絡，對集裝箱公路運輸的風險進行了全面的定量分析。這種方法提供了對系統可靠度的評估，并揭示了各個風險因素的重要性，為運輸企業在風險管理和服務優化方面提供了實用的指導。通過這種方法，彌補了現有研究在定量分析和實際應用方面的不足，為集裝箱公路運輸的可靠性研究提供了新的視角和工具。

1""集裝箱運輸可靠性影響因素確定

通過梳理集裝箱運輸可靠性評價的文獻發現，其評價指標體系主要包括時間、成本和風險，分別對應時效可靠性、經濟可靠性和安全可靠性。三者之間存在相互制約的關系，如圖1所示。從圖中可以看出，運輸的時間和成本與安全可靠性相互影響和制衡。相比之下，安全可靠性作為評價指標，更能準確反映集裝箱運輸的服務水平和服務需求[8-9]。基于這一認識，集裝箱公路運輸可靠性研究重點聚焦于在時間和成本條件下的風險評估，從而更全面地反映運輸過程中的實際挑戰和不確定性。

通過深入分析和梳理影響時間與成本的各類風險事件[10]，設計了集裝箱運輸可靠性度量的指標體系，具體如表1所示。該體系全面涵蓋了時間、成本及其關聯的風險因素，為集裝箱運輸可靠性的定量評估提供了科學依據。

2""集裝箱運輸系統的可靠性分析

2.1""構建集裝箱運輸系統的故障樹

在確定集裝箱運輸系統中最可能出現的故障狀態時，先識別那些會導致安全性后果的主要故障。由于故障路徑多樣且復雜，選取了最主要的故障狀態作為頂事件，即“在規定時間和成本條件下，不能按照約定的質量（品質）要求完成集裝箱運輸合同的風險”。確定頂事件后，將導致頂事件發生的直接原因放在下一層，即中間事件，這一層使用安全系統工程理論中的原因剖析法進行分類，包括環境因素、人因、物因和其他因素。中間事件由其他因素引起，通過邏輯門連接進行逐層分解，直至最終明確導致頂事件發生的主要原因。集裝箱運輸風險的故障樹節點事件如表2所示。

集裝箱運輸風險故障樹的建立流程如下：首先確定頂事件；接著識別主要風險因素；進行失效模式分析；然后確定中間事件和基本事件；接下來計算基本事件的失效概率；進一步計算整體運輸系統的總失效概率；隨后評估后果和損失；最后計算運輸系統的總風險。

根據集裝箱運輸風險事件及故障樹建立的方法，構建了集裝箱運輸系統的故障樹，如圖2所示。

2.2""貝葉斯網絡建模

貝葉斯網絡（Bayesian"Network，BN）是基于概率論的圖論模型，用于表示一組變量及其條件依賴關系。在集裝箱運輸風險評估中，貝葉斯網絡可用來描述影響運輸可靠性的各因素之間的條件依賴關系。通過貝葉斯網絡的結構，可以定量分析不同風險因素對運輸系統可靠性的影響，進而實現動態風險預測和優化。

2.2.1""貝葉斯網絡的構建

對于貝葉斯網絡的結構，詳見圖3。

首先，確定網絡結構。基于故障樹分析的結果，構建網絡結構圖，確定節點之間的條件依賴關系。

其次，定義節點及其狀態。確定每個節點的變量及其可能的狀態。例如，運輸車輛故障、天氣條件、貨物裝卸情況等。

再次，構建條件概率表（CPT）。為每個節點建立條件概率表，以描述節點在給定父節點條件下的概率分布。

最后，進行貝葉斯推斷。使用貝葉斯定理進行推斷，計算節點的后驗概率。

2.2.2""貝葉斯網絡的推斷

在貝葉斯網絡中，通過先驗概率可以計算各節點的后驗概率，這有助于評估不同因素對運輸系統可靠性的具體影響。常用的推斷方法包括精確推斷和近似推斷。精確推斷通常適用于小規模的貝葉斯網絡，而大規模網絡則需要使用近似推斷方法，如蒙特卡洛方法（Markov"Chain"Monte"Carlo，MCMC）或變分推斷（Variational"Inference，VI）等。

3"""實證研究

3.1"""數據收集

為了驗證貝葉斯網絡模型的實際效果，選擇了若干實際運輸案例進行數據收集。這些數據涵蓋了集裝箱運輸過程中的各種風險因素，包括天氣狀況、車輛故障、裝卸操作等。數據來源包括運輸公司、物流平臺和相關管理部門。

3.2"""實證分析

基于收集的數據，對貝葉斯網絡進行了實證分析，計算了各風險因素對運輸可靠性的影響。通過比較不同情況下的預測結果，驗證了模型的有效性和準確性。分析結果顯示，集裝箱運輸中的風險主要集中在車輛故障、貨物裝卸不當以及天氣因素上，這些因素對整體運輸可靠性產生了顯著影響，如表3所示。

3.3""風險優化建議

基于實證分析結果，提出以下建議：

（1）改進車輛維護管理：定期對運輸車輛進行檢查和維護，降低車輛故障率。

（2）加強裝卸操作培訓：提高操作人員的培訓水平，減少貨物裝卸不當的風險。

（3）優化物流節點設計：對物流節點進行合理設計，避免過冗導致的風險。

（4）提升信息系統穩定性：增強信息系統的穩定性，確保數據的準確性和及時性。

4""結語

通過將故障樹分析與貝葉斯網絡結合，創新性地構建了集裝箱公路運輸的風險評估模型。實證分析表明，貝葉斯網絡能夠有效地定量分析運輸系統中的各類風險因素，并提供科學的風險優化建議。這一方法為集裝箱公路運輸的可靠性評估提供了新的視角和工具，對提高運輸系統的整體效率和安全性具有重要意義。

參考文獻

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