Кількісна оцінка ризиків збитків від аварій на потенційно небезпечних об’єктах

Розглянуто задачу кількісної оцінки ризиків збитків від аварій на потенційно небезпечних об’єктах з врахуванням можливості розвитку аварій за різними сценаріями. Задача вирішується в рамках сценарного підходу з використанням байєсівського перетворення ймовірностей аварійних подій. Рассмотрено задачу...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Математичне моделювання в економіці
Datum:2016
Hauptverfasser: Стефанишин, Д.В., Романчук, К.Г.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України 2016
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131843
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Кількісна оцінка ризиків збитків від аварій на потенційно небезпечних об’єктах / Д.В. Стефанишин, К.Г. Романчук // Математичне моделювання в економіці. — 2016. — № 1(5). — С. 92-99. — Бібліогр.: 20 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Розглянуто задачу кількісної оцінки ризиків збитків від аварій на потенційно небезпечних об’єктах з врахуванням можливості розвитку аварій за різними сценаріями. Задача вирішується в рамках сценарного підходу з використанням байєсівського перетворення ймовірностей аварійних подій. Рассмотрено задачу количественной оценки рисков ущербов от аварий на потенциально опасных объектах с учетом возможности развития аварий по разным сценариям. Задача решается в рамках сценарного подхода с использованием байесовского преобразования вероятностей аварийных событий. The problem of quantifying the risk of losses from accidents at potentially dangerous structures in view of possible development of accidents under different scenarios was considered. The problem is solved within the scenario approach using Bayesian probability conversion emergency events.
ISSN:2409-8876