《表3 城市地铁项目的贝叶斯网络训练结果》

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《基于贝叶斯网络的地铁项目进度风险评估——以长沙轨道交通6号线西段工程为例》

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笔者选用Mtlab软件对贝叶斯模型进行推理分析。根据表1，对筛选过的有效数据进行贝叶斯网络模型参数学习；根据图1，获得各个节点的条件概率分布[6]。将风险因素的评估等级分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ3个级别，每个节点相应存在3种状态，“Lag”对应Ⅲ，“Normal”对应Ⅱ，“Ahead”对应Ⅰ。在初始分布状态下，每个状态为33.33%。在Matlab中将规范化处理的数据导入数据库，采用影响矩阵法进行参数学习[7]，参数学习的结果如表3。