Resumen

La inferencia precisa del conocimiento sobre los riesgos de seguridad del transporte por carretera forma un aspecto crucial en la construcción de un grafo de conocimiento. Basado en los datos relacionados con los accidentes de transporte por carretera, este estudio ha desarrollado un modelo de red bayesiana. La identificación inicial de los nodos de la red se realiza a través de la puntuación de expertos. La estructura de la red se construye luego utilizando el conocimiento previo de expertos y el algoritmo de búsqueda codiciosa K2. Posteriormente, los parámetros de la red se entrenan a través del algoritmo de esperanza-maximización (EM). Finalmente, el conocimiento sobre los riesgos de seguridad del transporte por carretera se infiere utilizando el algoritmo del árbol de unión. Se realiza una comparación entre las probabilidades condicionales entrenadas y reales durante el entrenamiento de los parámetros de la red para verificar la validez del modelo propuesto que concuerda con la experiencia de expertos, demostrando así la validez del modelo. Además, se infiere que su principal cadena causal es

• Materias:Elementos finitos Análisis de estabilidad Energía histerética Seguridad en la ingeniería civil Tensión-deformación
• Subjects:Finite elements Stability analysis Hysteretic energy Safety in civil engineering Stress-strain
• Palabras claves:Conocimiento; Riesgos de seguridad en el transporte por carretera; Modelo de red bayesiana; Puntuación de expertos; Estructura de red; Algoritmo de inferencia
• Keywords:Knowledge; Highway transportation safety risks; Bayesian network model; Expert scoring; Network structure; Inference algorithm