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基于贝叶斯网络的风险评估模型第一章：引言在当今社会中，风险无处不在，无论是企业经营风险、金融风险还是个人生活风险，都需要进行有效的评估和管理。
风险评估模型是一种重要的工具，在帮助决策者了解风险并采取相应措施方面发挥着关键的作用。
本文将介绍一种基于贝叶斯网络的风险评估模型，并探讨其特点和应用。
第二章：贝叶斯网络的基本原理2.1 贝叶斯网络的概念和应用领域贝叶斯网络是一种图形模型，用于描述变量之间的依赖关系。
在风险评估中，贝叶斯网络可用于建模和分析风险因素之间的关系。
文章将详细介绍贝叶斯网络的概念和基本原理，并说明其在风险评估中的应用领域。
2.2 贝叶斯网络的建模过程贝叶斯网络的建模过程包括变量选择、依赖关系建立和参数估计。
本章将详细介绍建模过程的各个步骤，并通过实例说明如何应用贝叶斯网络建立风险评估模型。
第三章：基于贝叶斯网络的风险评估模型的特点3.1 可视化和可解释性贝叶斯网络以图形方式展示变量之间的依赖关系，使得模型的结构和参数更具可视化和可解释性。
本章将介绍贝叶斯网络的可视化特点，并讨论其在风险评估中的优势。
3.2 不确定性的处理贝叶斯网络能够处理不确定性，并通过概率推断输出结果。
本章将介绍贝叶斯网络对不确定性的处理方法，并探讨其在风险评估中的应用。
第四章：基于贝叶斯网络的风险评估模型的应用4.1 企业风险评估在企业经营中，风险评估对于保证企业的正常运营和可持续发展至关重要。
本章将介绍如何利用基于贝叶斯网络的风险评估模型分析和评估企业的风险，以便决策者能够采取相应措施。
4.2 金融风险评估金融风险评估是金融领域中的一个重要课题。
本章将讨论如何利用基于贝叶斯网络的风险评估模型对金融领域中的风险进行评估，并分析实际案例。
4.3 个人生活风险评估在日常生活中，个人面临各种风险，如疾病风险、交通事故风险等。
本章将介绍基于贝叶斯网络的风险评估模型如何应用于个人的生活风险评估，并提供相关实例。
第五章：基于贝叶斯网络的风险评估模型的局限性和改进方法5.1 模型的局限性本章将探讨基于贝叶斯网络的风险评估模型存在的局限性，如模型建立的难度、数据要求等，并提出相应的改进方法。
基于贝叶斯网络的技术合作创新项目风险评价盛松涛;梁秀峰【摘要】To improve the risk management level of important projects, the Bayesian network technology is introduced into the risk assessment of cooperation innovation works of foundation grouting technology in important hydropower projects. In the assess-ment, firstly, the expert knowledge was made full use of, so as to deduce and assess the risk; then the prior information was modified by posterior probability distribution from the sampling data, and the risk of foundation grouting technology cooperation innovation works of important hydropower project can be evaluated and forecasted dynamically and accurately. Combining with an engineering example, the occurrence probabilities of cooperative technology innovation under different risks were predicted, and the most likely risk factors were also diagnosed and inferred. The research results can provide a new way for dynamic evaluation of important engineering project risk.%为提高重大工程项目的风险管理水平，将贝叶斯网络引入到重大水电工程基础灌浆技术合作创新项目的风险评价中，充分利用专家先验知识进行风险的推理评价，并根据现场采样数据所得到的后验概率分布对先验信息进行修正以动态地对技术合作创新项目风险作出较准确的预测评价。
贝叶斯网络在风险评估中的应用研究一、引言风险评估是在复杂和不确定的环境中为了预测未来潜在的影响而进行的一种评估方法。
它是社会生产、科学技术和各种政治决策中必不可少的一环。
贝叶斯网络作为一种常用的统计模型，因其具有可解释性强、易理解、普适性强等优点，在风险评估中发挥着重要作用。
二、贝叶斯网络的理论基础贝叶斯网络是一种基于贝叶斯定理的概率图模型。
在贝叶斯理论中，我们从一个假定的先验条件出发，不断地根据新的证据或数据进行推断，从而得到后验概率。
贝叶斯网络将各个变量之间的条件依赖关系以有向无环图表示，使用概率理论中的条件概率来描述变量之间的依赖关系。
三、贝叶斯网络在风险评估中的应用1. 风险识别分析贝叶斯网络可以通过学习历史数据来识别风险事件的发生概率。
将相应的数据库中的数据以相应的概率进行建模，形成一个概率图模型。
然后，通过网络中各个变量之间的概率关系和因果关系，精确地计算出风险事件的概率值。
这样，可以快速识别潜在的风险事件，并及时采取措施进行控制。
2. 风险评估模型建立贝叶斯网络是一种基于概率的方法，可以将各种相关因素进行建模，从而建立一个完整的风险评估模型。
通过网络中各个变量之间的概率关系，可以计算出风险事件的概率分布和预期损失。
这样，可以为决策者提供科学、有效的决策依据。
3. 风险决策预测贝叶斯网络可以根据历史数据以及现有信息推断出未来可能发生的事件及其概率。
通过网络中各个变量之间的概率关系，可以计算出风险决策的后验概率分布。
这样，可以为决策者提供决策预测，并制定相应的风险应对策略。
四、案例分析以地震风险评估为例。
传统的地震风险评估方法通常是基于统计方法和经验法进行分析和评估。
但是由于地震灾害具有复杂性和不确定性，存在巨大的风险和不确定性，因此需要一种更准确且可靠的预测方法。
贝叶斯网络可以对地震灾害的发生概率进行准确建模。
首先，收集相关变量（如地形、地质构造、历史地震发生频率）的数据集，然后利用这些数据集进行训练，得到一个地震风险评估的贝叶斯网络模型。
基于贝叶斯网络的安全风险评估方法研究随着互联网的快速发展和普及，各种安全风险也随之而来，损失巨大。
针对这一情况，安全风险评估方法应运而生。
目前，许多企业或组织采用基于贝叶斯网络的安全风险评估方法，得到了较好的效果。
贝叶斯网络是一种基于概率统计的有向无环图模型。
其通过收集各种先验经验和信息，进行概率推理和分析，帮助人们解决各种复杂的问题。
相较于传统的评估方法，基于贝叶斯网络的安全风险评估方法具有更高的准确性和可靠性，能够更好地发现安全隐患和风险点。
具体而言，基于贝叶斯网络的安全风险评估方法主要包括以下几个步骤：第一，确定评估对象。
通常情况下，评估对象可以是各类系统、应用、网站等，也可以是各种业务流程、操作方法等。
第二，确定评估指标。
评估指标是评估对象的各个方面的细节，包括评估对象的形态、构成、环境、特性等。
针对评估对象的不同特性，评估指标也会有所不同。
第三，构建贝叶斯网络。
根据评估对象和评估指标，可以通过专业工具，构建出贝叶斯网络。
贝叶斯网络的节点代表评估指标，边代表各项指标之间的依赖关系。
第四，建立概率模型。
在贝叶斯网络中，每一个节点都包含概率参数。
通过先验经验、模型拟合等方法，得到每个节点的概率参数，并进行模型验证。
第五，进行风险评估。
根据已建立的贝叶斯网络和概率模型，进行风险评估。
具体而言，可以使用推断算法，根据已知或观测到的节点，推断其他未知节点的概率。
第六，风险监控和控制。
通过不断地观测风险节点和评估结果，进行风险监控和控制。
如果发现风险超出预期，需要进行相应的应对和措施，确保安全性和可靠性。
总之，基于贝叶斯网络的安全风险评估方法在实际应用中，具有很高的价值和实用性。
通过科学的模型建立和精细的参数计算，能够更真实地反映安全风险的真实状况，减少安全事故的发生，提高安全性和可靠性。
未来，随着技术的不断进步和应用的推广，基于贝叶斯网络的安全风险评估方法将会得到更广泛的应用和推广。
基于贝叶斯网络的风险评估模型研究风险评估是在现代社会中广泛应用的一种分析方法，它通过对各种风险因素进行识别、评估和管理，帮助决策者制定合理的风险防范策略。
贝叶斯网络作为一种概率图模型，具有适应不确定性、模型可解释性好等优点，在风险评估领域也得到了广泛的应用。
本文将介绍基于贝叶斯网络的风险评估模型研究，包括贝叶斯网络的基本理论、概率推理算法以及在风险评估中的应用案例。
首先，我们将介绍贝叶斯网络的基本理论。
贝叶斯网络采用有向无环图描述变量之间的依赖关系，并使用条件概率表表示变量之间的概率关系。
贝叶斯网络通过贝叶斯定理和链式法则进行概率推理，可以推测给定概率信息下的其他变量的概率分布。
贝叶斯网络具有直观的图形表示，可以帮助决策者理解各个变量之间的依赖关系。
其次，我们将介绍贝叶斯网络的概率推理算法。
贝叶斯网络的概率推理可以分为两种类型：前向推理和后向推理。
前向推理从观测变量出发，逐步计算目标变量的概率分布；后向推理从目标变量出发，逐步计算观测变量的概率分布。
贝叶斯网络的概率推理算法包括变量消去算法、置信传播算法等。
这些算法可以高效地计算出给定观测信息下目标变量的概率分布，有助于风险评估的决策过程。
最后，我们将介绍贝叶斯网络在风险评估中的应用案例。
贝叶斯网络可以用来建立风险评估模型，通过对各种风险因素进行建模和分析，估计和预测风险事件的发生概率。
例如，在金融领域，可以使用贝叶斯网络来建模各种影响股价波动的因素，如宏观经济指标、行业状况、公司财务状况等，评估股价波动的风险程度。
在环境领域，可以使用贝叶斯网络来建立气候变化模型，评估不同气候因素对气候变化的影响，预测未来的气候情况。
总结起来，基于贝叶斯网络的风险评估模型研究在风险评估领域具有重要的应用价值。
通过贝叶斯网络的概率推理算法，可以对各种风险因素进行建模和分析，预测风险事件的发生概率，为决策者制定合理的风险防范策略提供参考。
贝叶斯网络的优势在于模型的可解释性好，能够帮助决策者理解各个变量之间的依赖关系，增加决策的准确性和可靠性。
基于贝叶斯网络的风险预测与评估技术研究随着社会的发展，人们越来越关注风险预测与评估技术的研究与应用。
其中，基于贝叶斯网络的风险预测与评估技术备受关注。
本文将就该技术进行分析和探讨。
一、贝叶斯网络的概念和基本原理贝叶斯网络是一种灵活的概率图模型，它将变量之间的关系表示为有向无环图。
其中，每个节点都表示一个变量，每条边都表示变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络的基本原理是基于贝叶斯定理，即通过先验概率和观测数据来计算后验概率。
贝叶斯网络的应用十分广泛，可以用于风险预测、医学诊断、自然语言处理、图像识别等领域。
在风险预测和评估方面，贝叶斯网络可以帮助我们分析和评估不同决策的风险性和可行性。
二、贝叶斯网络在风险预测和评估中的应用在风险预测和评估中，贝叶斯网络通常用于建立概率模型，预测和评估不同变量之间的关系，并确定不同决策的风险性和可行性。
例如，我们可以基于贝叶斯网络来预测某一企业的破产风险。
在这个模型中，我们可以将企业的不同经济指标（如利润、资产负债率、现金流等）作为节点，而这些节点之间的依赖关系则通过先验统计学数据来确定。
当我们观测到某一节点时，利用贝叶斯定理，我们可以计算出其他节点的概率分布，从而预测该企业的破产风险。
类似地，我们也可以基于贝叶斯网络来评估某一决策的风险性和可行性。
例如，在某一房地产投资决策中，我们可以将不同经济指标（如房价、租金收入等）作为节点，而这些节点之间的依赖关系可以通过历史数据或专家判断来确定。
当我们输入不同决策参数时，利用贝叶斯定理，我们可以估计该决策的风险性和可行性，从而做出最优决策。
三、贝叶斯网络的优势和不足相比于其他风险预测和评估技术，贝叶斯网络具有以下优势：1. 灵活性强。
贝叶斯网络是一种灵活的概率图模型，可以根据不同应用场景来构建模型。
2. 易于处理不确定性。
贝叶斯网络可以考虑到潜在因素之间的不确定性，并利用贝叶斯定理来计算概率分布。
3. 适用于小样本数据。
贝叶斯网络可以用较少的历史数据来建立模型，从而适用于小样本数据的情况。
软件项目进度风险的贝叶斯网络模型研究
曹文钊;蒋国萍
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2007(7)24
【摘要】为研究软件项目进度风险,给出了进度贝叶斯网络的定义,引入工作节点、时间节点和资源节点等,并在工作节点之间的弧上添加时距;同时为进度安排中的工作不确定性、时间资源不确定性以及资源不确定性等建模.给出了进度贝叶斯网络中的相关计算,提出采用进度贝叶斯网络评估,控制软件项目的进度风险,并就一个简单示例说明了进度贝叶斯网络的应用.
【总页数】7页(P6368-6374)
【作者】曹文钊;蒋国萍
【作者单位】国防科技大学信息系统与管理学院,长沙,410073;海军工程大学装备经济管理系,武汉,430033
【正文语种】中文
【中图分类】C931.1
【相关文献】
1.软件项目进度风险控制优化模型研究 [J], 杨莉
2.基于贝叶斯网络的软件项目风险评估模型 [J], 唐爱国;王如龙
3.基于贝叶斯网络的软件项目风险管理模型 [J], 冯楠;李敏强;寇纪淞;方德英
4.基于贝叶斯网络的软件项目进度管理模型 [J], 李义杰;蒋靖;程政
5.基于贝叶斯网络的软件系统需求风险评估研究 [J], 吴召俊;
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基于贝叶斯网络的风险评估方法研究引言：在当今快速发展的社会中，风险评估变得越来越重要。
无论是企业投资决策、金融风险控制还是公共安全管理，都需要一个可靠的风险评估方法来获取准确的结果。
贝叶斯网络作为一种概率图模型，具有建模灵活、推理准确等优点，在风险评估领域有着广泛应用的潜力。
本文将探讨基于贝叶斯网络的风险评估方法的研究现状和发展趋势。
贝叶斯网络的概念和原理：贝叶斯网络是一种描述变量之间条件依赖关系的图模型，其基本思想是根据已有的信息来推断未知事件的概率。
贝叶斯网络由节点和边组成，节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络能够利用概率推理算法，根据条件概率和先验知识来计算后验概率，从而对风险进行评估。
贝叶斯网络在风险评估中的应用：1. 企业风险评估：贝叶斯网络可以用来评估企业的风险，如市场波动、竞争压力、产品质量等。
通过建立贝叶斯网络模型，将各个风险因素以及它们之间的依赖关系表示为节点和边，可以通过计算后验概率来评估不同风险发生的可能性，从而帮助企业制定风险管理策略。
2. 金融风险评估：贝叶斯网络在金融领域也有广泛的应用。
例如，可以利用贝叶斯网络来评估个人信用风险，通过建立信用评估模型，将个人历史信用记录、收入、借贷行为等因素作为节点，利用概率推理算法计算个体的信用评分，从而预测个体是否存在违约风险。
3. 公共安全管理：贝叶斯网络在公共安全管理中的应用也非常重要。
例如，在防范传染病的风险评估中，贝叶斯网络可以建立各个因素之间的依赖关系，如疫情传播路径、病毒传染率等，通过计算后验概率来评估不同地区的感染风险，从而制定针对性的防控策略。
贝叶斯网络风险评估方法的发展趋势：随着数据科学的迅速发展，贝叶斯网络风险评估方法也在不断创新和完善。
以下是目前的几个发展趋势：1. 结合机器学习：传统的贝叶斯网络方法需要手动设定节点之间的依赖关系，而现代机器学习技术可以从大量数据中学习变量之间的关系。
将贝叶斯网络与机器学习方法相结合，可以通过自动学习构建更加准确的贝叶斯网络模型。
2005年2月第27卷 第2期系统工程与电子技术Systems Engineering and Electronics Feb.2005Vol 127 No 12收稿日期:2004-03-12;修回日期:2004-07-04。
基金项目:国家自然科学基金资助课题(70272002)作者简介:蒋国萍(1975-),女,博士研究生,主要研究方向为系统建模与决策,项目管理和风险管理等。
文章编号:1001O 506X(2005)02O 0353O 04基于面向对象贝叶斯网络的软件项目风险评估蒋国萍,陈英武(国防科技大学人文与管理学院管理系,湖南长沙410073)摘 要:针对软件项目的特点和软件项目风险定量评估任务,提出了基于面向对象贝叶斯网络的风险评估方法。
该方法通过分析软件项目生命周期中的具体风险与风险因素之间的因果关系,建立面向对象贝叶斯网络拓扑结构;由专家判断和工程经验确定网络中的概率参数;采用概率推断工具,可定量估计风险的发生概率。
给出了风险贝叶斯网络的建模过程,讨论了风险贝叶斯网络可以完成的风险管理任务。
通过一个简单例子说明了该方法的应用。
关键词:软件项目;风险评估;贝叶斯网络;面向对象中图分类号:O21116 文献标识码:ASoftware project risk evaluation method based onobject -oriented Bayesian networkJI ANG Guo -ping,C HEN Ying -wu(School o f Management,N a tional University o f De f ense T echnology ,Changsha 410073,Ch ina)Abstract:A risk evaluation method based on objec -t oriented Bayesian ne twork is put forward for evaluating soft -ware project risk quantitatively.The objec -t orie nted Bayesian ne twork .s topology is construc ted by a nalyzing the causalrela t ion be tween risk and risk factors,and the probability pa ra meters are de termined by e xperts .judgment and e xper-i ence.Then the occurrence probability is calc ula ted with probability inference tool.The modeling procedure of risk Ba yesian ne twork is prese nted,and a si mple example is given to sho w the method .s applic ation.Key words:software project;risk e valuation;Bayesian network;objec -t oriented1 引 言软件行业已经充分意识到风险管理的重要性与必要性。
软件工程研究领域大批学者和研究机构对风险管理进行了广泛研究。
目前的风险分析方法主要有定性方法、基于树的方法和动态系统技术3大类[1]。
定性方法用于辨识系统中的潜在危险和失效是有效的,但缺乏考察事件之间依赖性的能力。
基于树的方法弥补了这一缺陷,考虑了事件之间的依赖关系。
基于树的方法主要用于找出导致不期望事件的截集。
故障树和事件树已被广泛用于概率风险评估中量化事故发生的概率和不期望事件导致的寿命折损和经济利益的损失。
然而,故障树和事件树只能用于事故场景的静态、逻辑的建模,并且影响人类行为的因素不能被明确地建模,这就影响了事件之间独立性的评估。
动态系统技术则比较适合用来处理动态系统,允许循环和反馈回路。
近20年来,贝叶斯网络(Bayesian network,B N )在人工智能领域受到了广泛关注,得到了深入研究,已有大量成熟的研究成果。
贝叶斯网络是图论与概率论相结合的产物,直观地表示为一个复杂的赋值因果关系图,图中各节点表示所讨论的问题域中的变量或事件。
节点之间的弧表示事件之间的直接因果关系。
贝叶斯网络的实质就是所研究领域的概率分布。
贝叶斯网络由于其坚实的数学理论基础,被认为是在不确定性环境中实现知识表示、推断、预测等最理想的工具。
它已在数据挖掘、故障诊断、图像识别等领域得到了较好的应用。
在软件工程领域,贝叶斯网络也被成功地用于软件质量预测、软件错误预测等方面[2,3]。
Fenton [4]对软件度量的传统分析方法进行了批判,提出结合软件度量和因果模型建立贝叶斯网络进行软件项目风险分析[5]。
贝叶斯网络考虑了人类的决策行为,并对其进行明确建模,从而可以更充分地利用专家知识和工程经验。
同时贝叶斯网络根据风险因素之间的因果关系,描述了风险的产生机制,可为管理决策提供更多的辅助信息。
但大型复杂的贝叶斯网络很难构建和维护。
贝叶斯网络经常要用到相似或相同的BN 片断,如果采取拷贝/粘贴操作,则对BN 片断的任何修改都需要在多处进行更新。
因而对于软件项目风险管理这样复杂的系统,本文考虑采用面向对象的建模思想。
面向对象贝叶斯网络[6](objec-t oriented Bayesian network,OOBN)较一般BN具有以下优势。
(1)支持自顶向下建模过程[7]。
自顶向下建模过程也就是逐步求精的过程。
整体网络确认之后,可以对每一个网络片断进行修改,可以在这些网络片断尚未完全定义之前利用其来构建BN,然后再精炼网络片断;(2)对复杂模型采取小的易于理解的模型片断进行构建,有利于专家知识的获取以及建模人员与领域专家的交流。
领域专家和B N建模人员之间的交流对建立正确的模型至关重要。
由于人思维的局限性,就一个较小的领域询问专家,可以得到更准确的信息;(3)采用面向对象思想,可以比较容易地对复杂系统建立B N模型,降低建模的难度和复杂性,增强模型的重用性。
对模型进行递增式的修正时,可以在类的实例上进行,无需对整个复杂的模型进行大的改动;(4)充分考虑OOB N的封装特点和层次性,可以采用更有效的概率推断算法。
BN的概率推断是一个NP问题。
OOBN的思想提出之后,已有一些学者提出了专门针对OOBN的推断算法,由于充分考虑到了封装特性,其收敛速度和时间效率都比一般的BN推断算法要好。
B N在软件工程领域已经有了成功的应用[2,3],另有学者将B N与其它分析决策技术相结合(如多准则决策[8])应用于软件项目风险管理。
但就目前所能查阅的资料,尚未看到将OOBN应用于软件项目风险管理的文章。
2面向对象贝叶斯网络介绍2.1OOBN的相关概念OOBN建模中[7]的类是一个BN片断,其内部可能包含其它类的实例。
也就是说,类是一段包含一些特殊节点和特殊连接的B N。
特殊节点有输入节点、内部节点和输出节点3类。
特殊连接为有向连接、构建连接和参考连接3类。
为区别起见,本文称一般BN中的节点(问题领域的随机变量)为简单节点。
简单节点与简单节点之间的连接称为简单连接。
输入节点都是简单节点,内部节点可能是简单节点也可以是其它类的实例。
由于类的封装特性,即类中的节点没有该类之外的父节点,因此又引入了参考节点这一概念。
参考节点是类中节点的类外父节点在该类中的映射,它与被映射的节点(即被参考节点)存在参考连接。
参考连接是参考节点与被参考节点之间的连接。
当类中包含的实例的输出节点就是该类的输出节点时,则该类的输出节点也是参考节点。
构建连接,若A与B之间存在构建连接,说明A与B存在某种联系。
这里,A,B可以是简单节点、实例等。
文中类的实例和对象是两个相同的概念。
类存在层次结构。
父类与子类之间存在继承关系。
这些都与一般面向对象建模思想相同。
2.2OOBN概率推断构建了OOBN后,通过OOB N概率推理,解决问题。
目前主要存在如下两类OOB N推断算法。
(1)标准的BN推断算法由OOB N构建其潜在的BN,然后采用一般BN的概率推断算法进行OOB N概率推断。
构建类T的潜在BN,记NB T,采用以下算法[7]。
¹对应于T中每一个输入节点、输出节点和一般节点,在NB T中添加相应节点;º针对包含在该类中的类的实例的每一个输入节点、输出节点和一般节点,在NB T中添加相应节点;»在类中的非参考节点之间添加连接;¼对每一个参考树,检查节点与其参考节点是否是相同类型,如果是,则将参考节点与被参考节点合并为一个节点。
参考树是参考节点与被参考节点组成的有向连接图。
由上述算法得到OOB N的潜在BN,然后采用标准的贝叶斯推断算法,进行风险分析与评估。
(2)面向对象的BN推断算法OOBN结合了B N清晰的概率含义和面向对象框架的组织结构。
由于OOB N中蕴含了许多结构信息,尤其是对象中被封装的变量以及模型片断在不同上下文中的重复使用,都有助于加快推断过程。
面向对象模型帮助揭示了研究领域的局部结构,因而支持更有效的概率推断。
但这方面的算法目前较少,软件更不易获得。
3软件项目风险评估面向对象的贝叶斯网络方法3.1任务的描述根据一般软件项目风险管理过程,在辨识出项目中潜在的关键风险之后,便需要对其进行分析评估。
本文充分考虑风险与风险因素以及各风险因素之间的因果关系,为风险建立面向对象的贝叶斯网络模型,理清风险产生机制,分析评估风险。
其中风险OOB N可以完成如下的主要风险管理任务。
(1)预测风险发生的概率风险度量一般采用的公式是风险量=风险概率@风险损失。
根据领域专家和项目技术人员的知识经验构建风险B N,由B N概率推理进行不确定性传播,得到风险的发生概率以及在观测到相关证据后,风险发生的最大后验概率等。
(2)预测最可能发生的风险场景风险B N能够展示风险的产生机制,通过对B N的最可能发生事件(most possible event,MPE)预测,获得潜在风险未来发生发展的场景,以利于风险的监控以及风险反应计划的制定。
(3)寻找关键风险因素风险因素是导致风险发生的原因,一个风险的发生总存在关键的风险因素。
通过对风险B N的灵敏度分析,找到那些关键风险因素,对其实行控制以避免风险的发生、减轻风险损失。
(4)预测风险控制措施的效果,进行项目管理决策在实施风险控制措施之前,通过对特定控制措施在风险B N上进行模拟仿真、概率推断,预测控制效果,以便科学地选择风险控制方案,提高决策的有效性。
