具体来说，网络爬虫是一种自动化工具，它使用HTTP协议向网站发送请求，并从网站的响应中提取所需的数据。爬虫可以按照事先定义好的规则和逻辑，自动地遍历网页链接、解析HTML内容、抓取文本、图像等资源，并将这些数据提取、处理和存储下来。数据提取与存储：对每个页面的内容进行处理和筛选，提取出所需的数据，并将其存储到数据库、文件或其他形式的存储介质中。遍历链接：爬虫根据规则从当前页面提取的链接，进一步构建新的URL列表，并继续发送请求，以便抓取更多页面。自动化程序模拟人类在互联网上的浏览行为。

通过影响力分析，可以识别到对模型预测结果产生较大影响的数据点，这些数据点可能是异常值、离群点或者具有特殊性质的数据。进一步分析这些影响力较大的数据点，可以帮助我们了解模型在不同情况下的行为和性能，从而提高模型的可解释性和鲁棒性。通过进行影响力分析，可以识别出对模型结果具有较大影响的数据点，并进一步了解这些数据点对于模型的预测结果产生的贡献。灵敏度分析旨在评估模型的鲁棒性和确定性，帮助决策者了解模型的稳定性和可靠性，以及识别影响决策结果的关键因素。

事故发生的可能性分为极低（VL）、低（L）、中（M）、高（H）、极高（VH）五个等级，采用三角和梯形模糊数表示专家的评判语言，模糊数的定量化表达如图 所示。通过截集操作，我们可以获得一个新的模糊集合，其中隶属度大于等于截集阈值的元素被保留，而隶属度小于截集阈值的元素被剪除，从而将模糊集合转化为非模糊的集合。给定一个模糊集合，其隶属度函数表示元素与该模糊集合的隶属关系。其中，A_cut(x) 表示截集后的模糊集合，μ_A(x) 是原始模糊集合的隶属度函数，cut level 是设定的截集阈值。