数据驱动的定量风险评价：不确定性分析优化方法

　　定量风险评价（QRA）依赖于数据支持，而要真正实现让数字说话，让数据驱动QRA的实施，需要处理好其中的不确定性分析环节。本书在介绍QRA基本方法的基础上，将非概率的证据理论用于QRA不确定性分析，给出了包括QRA输入参数不确定性表示，QRA事件物理模型不确定性传播以及QRA事件链逻辑模型不确定性传播方法在内的一整套理论，通过案例探讨了所提出的方法在定量风险评价中的应用。 本书适合经济、管理等领域研究风险分析、安全性分析、系统评价、可靠性评估等方向的研究人员参考，也可供相关专业研究生及技术人员阅读。

　　王冬，本科毕业于四川大学，硕士和博士均毕业于国防科技大学原信息系统与管理学院，现任解放军陆军勤务学院国防经济系讲师，讲授《管理学原理》、《系统工程》等课程，主要研究方向包括装备综合保障管理、装备经济性分析，参与多项国家、军队级研究项目，发表十余篇相关领域研究论文，其中多篇被SCI、EI检索。

第1章绪论(1)
1.1研究背景与意义(2)
1.2国内外研究现状(7)
1.3研究内容与创新点(14)
第2章证据理论基础(16)
2.1证据理论基本概念(16)
2.2证据理论与其他不确定性理论的关系(19)
2.3本章小结(21)
第3章QRA方法简介(22)
3.1事故机理(22)
3.2QRA事件链逻辑模型(23)
3.3QRA事件物理模型(23)
3.4QRA输入数据(24)
3.5QRA不确定性分析(25)
3.6本章小结(26)
第4章输入参数的不确定性表示(27)
4.1QRA输入数据类型(27)
4.2通用数据不确定性表示方法(28)
4.3特定数据下的参数估计方法(35)
4.4应用示例(41)
4.5本章小结(45)
第5章事件物理模型中的不确定性传播(46)
5.1证据理论下物理模型中不确定性传播(46)
5.2应力强度模型及证据理论下的求解思路(47)
5.3基于证据理论的应力强度模型求解方法(53)
5.4应用示例(76)
5.5本章小结(81)
第6章事件链逻辑模型中的不确定性传播(82)
6.1基于证据网络的不确定性传播方法(82)
6.2基于证据理论统一表示的不确定性混合传播方法(93)
6.3本章小结(106)
第7章总结与展望(107)
7.1主要成果(107)
7.2研究展望(108)
参考文献(110)
附录A隧道风险分析故障树中所含事件具体定义(122)