[发明专利]一种复杂不确定条件下事故再现结果不确定性分析方法

权利要求书

1.一种复杂不确定条件下事故再现结果不确定性分析方法，其特征在于：不仅能分析事故再现中的计算不确定性问题，还能判断不确定模型结果的优劣，且可有效融合多模型所得不确定结果，为事故再现结果不确定性分析提供了系统解决方案，具体实施步骤如下：

S1：依据n₁个不确定痕迹，选择n₂个事故再现模型，并依据既有不确定性分析方法获得n₂个不确定模型结果；

S2：依据n₂个模型结果的取值区间确定n₃个描述最终输出结果的子区间；

S3：通过n₂个模型结果对n₃个子区间进行评价，得到模型对输出结果子区间的评价矩阵；

S4：根据评价矩阵，计算获得各个模型的信度；

S5：评估各模型信度，如有异常值，将导致异常值的模型结果删除后返回步骤S2，n₂相应地减少；

S6：评估各模型信度，如无异常值，依据评价矩阵、模型信度及n₃个子区间计算考虑模型信度的各子区间的评价，并将评价结果视为相应子区间的概率；

S7：将各个子区间及与之对应的概率信息作为最终结果输出。

2.根据权利要求1所述的一种复杂不确定条件下事故再现结果不确定性分析方法，其特征在于：步骤S1中既有不确定性分析方法选择蒙特卡洛法，样本容量n＝10⁷。

3.根据权利要求1所述的一种复杂不确定条件下事故再现结果不确定性分析方法，其特征在于：步骤S2中依据n₂个模型结果获得最终输出结果的n₃个子区间的步骤如下：

S21：取所有模型结果的下界a为最终输出结果的下界，取所有模型结果的上界b为最终输出结果的上界；

S22：将区间[a,b]等分为n₃个子区间，要求n₃≥10，并将第i个子区间记为[a_i,b_i]。

4.根据权利要求1所述的一种复杂不确定条件下事故再现结果不确定性分析方法，其特征在于：步骤S3中第j个模型对第i个子区间的评价的计算步骤如下：

S31：统计第j个模型所得结果中样本点落在第i个子区间的数量n₀；

S32：将值n₀/n作为第j个模型对第i个子区间的评价。

5.根据权利要求1所述的一种复杂不确定条件下事故再现结果不确定性分析方法，其特征在于：步骤S4中第j个模型的信度计算步骤如下：

S41：计算第j个模型评价结果与第k个模型评价结果的点积L_1jk，其中k＝1,...,n₂；

S42：计算第j个模型评价结果的和与第k个模型评价结果的和的积L_2jk，其中k＝1,...,n₂；

S43：计算L_3jk＝L_1jk-L_2jk/n₂；

S44:计算L_4jk＝L_jj+L_kk，其中j≠k；

S45：计算第j个模型的信度

6.根据权利要求1所述的一种复杂不确定条件下事故再现结果不确定性分析方法，其特征在于：步骤S5中确定模型信度异常值的规则如下：

S51：如果n₂≥10，则直接采用拉依达准则进行判断；

S52：如果n₂10，则采用spearman方法检验模型评价与其他模型评价之间的相关性，如均不相关则该模型的信度视为异常值。