中国安全科学学报2023,Vol.33Issue(6) :96-104.DOI:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.06.1788

基于熵值法的事故再现异常结果识别与融合

Identification and fusion of abnormal results in accident reconstruction based on entropy method

刘朱紫 刘阳阳 谢荣荣 邹铁方
中国安全科学学报2023,Vol.33Issue(6) :96-104.DOI:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.06.1788

基于熵值法的事故再现异常结果识别与融合

Identification and fusion of abnormal results in accident reconstruction based on entropy method

刘朱紫 1刘阳阳 2谢荣荣 2邹铁方2
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作者信息

  • 1. 长沙民政职业技术学院医学院,湖南长沙410004
  • 2. 长沙理工大学汽车与机械工程学院,湖南长沙410114
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摘要

为客观融合多个事故再现结果并合理处理异常信息,提出一种基于熵值法的熵判断法以识别异常结果,并在融合时降低其概率.首先,熵判断法根据不同事故再现模型所得结果确定最终输出结果的子区间,计算各模型结果对各子区间的评价获得评价矩阵;其次,基于评价矩阵及信息熵获得各模型的信度,并预警模型信度最低者且认定为异常结果;然后,在确定无法剔除异常结果后,再结合评价矩阵及模型信度计算各子区间的概率,并在计算过程中降低异常结果的概率;最后,将所有子区间及其对应概率值作为最终融合结果输出.数值算例表明:当所有再现结果都可靠时,熵判断法所得融合结果与现有方法十分接近;而当结果中存在异常值时,熵判断法不仅能识别出异常结果且最终融合结果仍近似服从正态分布;真实汽车-摩托车事故证实该方法在实践中的实用性.

关键词

熵值法/事故再现/异常结果/不确定性/熵判断法

Key words

the entropy method/accident reconstruction/abnormal results/uncertainty/entropy judgment method

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基金项目

国家自然科学基金(51775056)

湖南省教育厅重点项目(22A0236)

长沙市自然科学基金(kq2208225)

出版年

2023
中国安全科学学报
中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:1.548
ISSN:1003-3033
参考文献量7
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