基于HFACs-RAs的鐵路事故致因建模及混合學(xué)習(xí)方法研究.pdf

1、鐵路系統(tǒng)作為社會復(fù)雜系統(tǒng)，其技術(shù)的逐步完善一方面提升了設(shè)備的可靠性，但設(shè)備高集成度和高自動化程度也增加了人機(jī)交互的難度。因此，人員的錯誤和組織缺陷成為導(dǎo)致鐵路事故的重要原因。此外，事故中人和組織因素的不確定性和鐵路事故文本形式的初始數(shù)據(jù)給事故調(diào)查帶來難度。本文設(shè)計了針對中國高速鐵路系統(tǒng)事故的五階段混合學(xué)習(xí)方法，對事故中涉及的人因和系統(tǒng)組織缺陷進(jìn)行定性定量分析，并基于分析結(jié)果給出事故預(yù)防手段的建議。論文主要內(nèi)容如下:
　　(1)結(jié)合

2、歷史事故數(shù)據(jù)設(shè)計了鐵路事故人因分析及分類模型(Human FactorAnalysis and Classification System-Railway Accidents，HFACS-RAs)對致因進(jìn)行分類建模。由不安全行為、不安全行為的前提條件、不安全監(jiān)管和組織影響四類因素組成的HFACS-RAs模型的層次結(jié)構(gòu)能夠從一線人員的錯誤行為追溯到致使人犯錯并間接導(dǎo)致事故發(fā)生的組織變量(Goveming Variables)因素，有助于將

3、無規(guī)律的人和組織因素變得有章可循。
　　(2)結(jié)合HFACS-RAs模型的層次分類結(jié)構(gòu)設(shè)計了基于網(wǎng)絡(luò)分析法(AnalyticNetwork Process，ANP)的量化關(guān)聯(lián)性分析法。事故中人和組織致因間的影響關(guān)系被劃分為內(nèi)部關(guān)聯(lián)性和外部關(guān)聯(lián)性，并通過搭建超矩陣(Supermatrix)以計算權(quán)重。采用模糊決策試驗(yàn)及評價實(shí)驗(yàn)法(Fuzzy Decision Making Trail and EvaluationLaboratory

4、, F-DEMATEL)改進(jìn)內(nèi)部關(guān)聯(lián)性分析過程，彌補(bǔ)了ANP方法參數(shù)化過程中大量專家判斷帶來的不可靠性。通過繪制致因的因果圖并計算權(quán)重，可以獲取事故的關(guān)鍵致因，從而縮小解決問題的范圍，便于有效地改善現(xiàn)有安全缺陷。
　　(3)以“7·23”甬溫線特別重大鐵路交通事故為研究對象，利用HFACS-RAs模型對事故中人和組織因素分類，并分別通過ANP法和DEMATEL法對歸類的致因進(jìn)行因果關(guān)聯(lián)性分析和權(quán)重計算，從而識別導(dǎo)致事故的主要致因并