基于贝叶斯网络的地铁行车调度系统人因可靠性分析

摘要

随着系统自动化程度的提高，人因事故对人机系统可靠性的影响日益突出，而地铁行车调度系统是地铁运营的核心，因此，对地铁行车调度系统人因可靠性的分析至关重要。人因可靠性分析技术虽在核电、航空等领域己有较成熟的发展，但关于地铁行车调度系统的人因可靠性分析仍处于研究起步阶段。基于此，本论文开展如下研究： 首先，详细分析地铁行车调度系统、相关人员工作特性，结合相关文献、报告及现场调研、访谈的结果，初步筛选影响地铁行车调度系统人因可靠性的因素，并据此设计《地铁行车调度系统人因可靠性影响因素调查问卷》；经预调查分析后，进一步确定影响因素并优化问卷；经正式调查后，验证问卷信度、效度均较优且样本量合理，结合探索性因子分析（主成分分析法），最终确定影响地铁行车调度系统人因可靠性的因素为4个主要影响因素（个人、组织、设备和环境）及20个可观测的子影响因素。 其次，利用4个主要影响因素、20个可观测的子影响因素和地铁行车调度系统人因可靠性作为变量，构建地铁行车调度系统人因可靠性影响因素结构方程模型；经t规则识别表明可进行结构方程模型验证性因子分析后，借助AMOS 23.0软件完成模型绘制构建、模型验证性因子分析及评价，采用未加权最小二乘法进行参数估计；据标准化系数评价得到组织因素对地铁行车调度系统可靠性的相对影响最大，以及在各主要影响因素中各子影响因素的相对重要程度；据拟合度指标评价，得到模型变量间因果关系，最终确定地铁行车调度系统人因可靠性各影响因素间的因果关系。 最后，根据各影响因素间因果关系，构建地铁行车调度系统人因可靠性贝叶斯网络，利用三角模糊数将问卷数据语义转换为概率值，以此确定贝叶斯网络根节点的边缘概率；利用Noisy-OR模型计算贝叶斯网络中间节点和叶节点条件概率，得到地铁运营突发事件下，地铁行车调度系统人因可靠性量化值P(A)=0.9899，并验证模型计算结果合理；利用贝叶斯网络诊断推理，得到在地铁行车调度系统人因失误发生条件下各节点的后验概率，根据后验概率与先验概率变化的百分比，得到影响地铁行车调度系统中人因可靠性的敏感因素，其中“团队协作程度”、“情绪状态”、“教育培训充分性”的敏感程度排名前三，对系统人因可靠性的影响较大，并据此提出了相应的建议措施。

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摘 要

Abstract

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 人因可靠性分析研究现状

1.2.2 贝叶斯网络的应用现状分析

1.2.3 地铁行车调度系统人因可靠性相关研究现状

1.2.4 结构方程模型及因子分析的应用现状分析

小结

1.3.1 研究目的

1.3.2 研究方法

1.4.1 研究内容

1.4.2 技术路线

第2章 地铁行车调度系统及相关理论概述

2.1 地铁行车调度系统概述

2.1.1 地铁行车调度系统概念界定

2.1.2 地铁行车调度系统设备及结构

2.1.3 地铁行车调度系统人员工作任务及特性

2.2 地铁运营突发事件说明

2.3.1 人因失误定义

2.3.2 人因可靠性定义

2.4 方法基础

2.4.1 相关数据收集方法

2.4.2 结构方程模型与因子分析

2.4.3 贝叶斯网络

2.4.4 三角模糊数

2.5 本章小结

第3章 地铁行车调度系统人因可靠性问卷调查

3.1 影响因素筛选步骤及说明

3.2 影响因素初步确定

表3-1 地铁行车调度系统人因可靠性影响因素及来源汇总表

表3-2 地铁行车调度系统人因可靠性影响因素汇总表

3.3 调查问卷设计及预调查

3.3.1 问卷设计依据

3.3.2 问卷结构及评分标准

3.3.3 问卷预调查及样本量合理性说明

3.3.4 预调查数据分析与问卷检验

3.3.5 影响因素进一步确定

3.4 问卷正式调查与数据分析

3.4.1 问卷正式调查及样本量合理性分析

3.4.2 正式调查数据样本统计分析

3.4.3 正式调查数据信度分析

3.4.4 正式调查数据效度分析

3.4.5 影响因素最终确定

3.5 本章小结

第4章 地铁行车调度系统人因可靠性影响因素分析

4.1.1 模型假设

4.1.2 模型变量确定

4.1.3 模型构建

4.2 结构方程模型t规则识别

4.3 AMOS分析软件操作

表4-2 模型绘制及分析步骤说明表

图4-2 模型在Amos Graphics中初始设置示意图

4.4 结构方程模型验证性因子分析

图4-3 模型在Amos Graphics中验证性因子分析初始设置示意图

4.4.1 参数估计

4.4.2 标准化系数

4.5 结构方程模型验证性因子分析评价

图4-5 模型输出结果示意图

4.5.1 标准化系数评价

4.5.2 拟合度指标评价

4.6 影响因素间因果关系确定

图4-5 地铁行车调度系统人因可靠性影响因素间的因果关系示意图

4.7 本章小结

第5章 地铁行车调度系统人因可靠性分析

5.1 构建地铁行车调度系统贝叶斯网络

5.2 贝叶斯网络拓扑结构

表5-1 地铁行车调度系统人因可靠性分析模型贝叶斯网络节点变量汇总

图5-2 地铁行车调度系统人因可靠性分析模型贝叶斯网络拓扑图

5.3 确定各根节点边缘概率

表5-2 事件发生概率语义值及相应的三角模糊数

图5-3 各三角模糊数的隶属关系示意图

5.2.1 三角模糊转换

5.2.2 模糊概率均值化

5.2.3 解模糊处理

5.2.4 概率归一化

5.4 中间节点及叶节点条件概率计算

图5-5 个人因素贝叶斯网络示意图

图5-6 Noisy-OR模型状态判定标准示意图

图5-7 地铁行车调度系统人因可靠性贝叶斯网络Netica软件计算结果示意图

5.5 后验概率及可靠性分析

图5-8 地铁行车调度系统人因可靠性贝叶斯网络后验概率计算结果示意图

表5-6 地铁行车调度系统人因可靠性贝叶斯网络先验概率与后验概率对比表

图5-9 影响地铁行车调度系统人因可靠性的敏感因素排序示意图

5.6 建议措施

5.6.1 强化团队协作程度

5.6.2 及时关注岗位人员情绪状态

5.6.3 加强教育培训充分性

5.6.4 完善应急预案及应急响应演练

5.6.5 健全相关规章制度

5.7 本章小结

结论与展望

1.论文主要工作与成果

2. 论文的主要创新工作

（1）研究方法创新

（2）研究切入点及影响因素的适用性创新

3. 研究展望

致 谢

参考文献

附 录1

地铁行车调度系统人因可靠性影响因素预调查问卷

附 录2

地铁行车调度系统人因可靠性影响因素调查问卷

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果