基于HFACS模型和灰色系统的地铁运营事故人因研究

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近年来,随着我国城市化建设的程度不断提高,城市轨道交通也发生了日新月异的变化,其中,地铁发展尤为迅速。然而,地铁运营事故也伴随着运营规模的持续扩张而变得的越发频繁。据可靠资料显示,人为因素是导致地铁运营事故屡屡发生的头等原因。目前,有关地铁运营事故人因分析的研究相对较少,涵盖多层次的人为因素分析模型尚未建立。因此,建立地铁运营事故人因分析模型,深入探索地铁运营事故人因机理,对预防地铁运营事故有着重要意义。本文着重对地铁运营事故中的人因失误及事故预测进行了系统研究并给出相应处理办法。首先,本文在对地铁运营事故的分析中引进了典型的失误分析模型——人的因素分析与分类系统(Human Factors Analysis and Classification System,HFACS)模型。依照国内地铁运营事故的统计方法,对搜集到的地铁运营事故进行人因失误分析,根据现有的HFACS研究理论,对原有的HFACS模型做出改进,使其可以运用到地铁运营事故的研究中。使用改进后的新HFACS模型分类统计了搜集到的地铁运营事故的类型,对统计后的数据使用卡方检验与让步比分析相结合的分析方法进行计算,得出了人因因素相邻层次彼此之间的联系,并通过分析,得出了13条事故致因因果链。其次,运用灰色关联分析法对前述得到的影响系统的人因因素进行灰色关联度分析,计算关联值,并对关联值进行排序,以寻求地铁运营事故中不同人因因素对系统影响程度大小。最后,选取与地铁运营事故关联度较大的人因因素,运用灰色预测模型中的GM(1,1)和GM(1,N)两种模型以及多元线性回归模型,分别对这些因素进行模拟分析,遴选最优预测方法;通过最优预测方法预测未来由人因因素导致的地铁事故频率,并给出相应解决办法。
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