城市轨道交通乘客满意度测评模型

客运服务质量是城市轨道交通运营生存和可持续发展的关键,评价城市轨道交通客运服务质量的重要方法是进行乘客满意度测评。借鉴美国顾客满意度指数(ACSI)模型,构建了我国城市轨道交通乘客满意度测评模型,从服务质量、服务设施、服务安全、服务环境等4个方面确立了指标体系,并采用偏最小二乘法对模型进行估计。通过对某城市地铁的调查,测得了城市轨道交通客运服务的整体满意度,并深入分析了每一指标的影响力。最后实例验证了所建立的模型的实用性。     

基于粗糙集理论的经济圈交通枢纽灰色关联分析评价

经济圈交通枢纽综合评价中存在信息不确定、定性评价指标较多的问题,而传统的评价方法虽然简单直接,但容易受到主观因素的众多干扰。提出了一种基于粗糙集的灰色关联分析综合评价方法,将基于粗糙集理论的指标赋权法与灰色关联综合评价相结合,通过粗糙集理论对指标进行约简并给出较为客观的指标权重,得出综合评价模型以及相应的算法;通过算例说明了该方法的有效可行。     

基于模糊评价的常规公交候车服务水平

基于模糊评价,利用SP调查对公交候车服务水平模型进行标定,建立了目标层、因子层和要素层的层次关系;综合了影响候车服务水平的要素;建立了公交站点候车服务水平评价的标准;以被调查对象所使用公交站点的候车服务水平为算例对模型进行了应用,得到公交站点候车服务水平;并根据结果提出了所研究站点候车服务的薄弱环节。     

基于模糊物元的台湾海峡客货滚装船船型经济论证

在两岸关系不断稳定发展的情况下,台湾海峡客货滚装运输具有良好的发展机遇和潜力。针对多准则、多目标的台湾海峡客货滚装船型经济论证问题,以模糊物元理论为基础,构建了基于模糊物元的船型论证方法和模型,并结合实际进行实证研究。实证算例分析结果表明:应用模糊物元理论进行台湾海峡滚装船型论证决策是可行的,此论证方法将定性与定量分析有机结合,方法非常实用,计算比较简便,论证结论客观、合理。     

广州地铁工程建设安全风险管理信息系统研究与应用

我国正面临着地铁工程的大规模建设期,在大规模建设的同时,地铁工程建设存在着信息传输时效性差,数据共享程度低,预警机制不完善,各参建方协同工作能力弱,数据流失等问题.为了有效降低工程建设风险,广州地铁于2006年～2010年对在建线路开展安全风险评估与管理项目,开创了我国开展工程安全风险管理的先河.本文介绍了城市轨道交通工程安全风险管理信息系统的架构体系、主要功能以及在广州地铁风险管理应用的效果.     

基于BP神经网络方法的岩溶隧道突涌水风险预测

为了准确预测岩溶隧道突涌水风险等级,以降低隧道施工过程中突涌水事故的风险,在参考相关文献的基础上,统计研究及综合分析岩溶隧道水文地质条件,选取不良地质、地层岩性、地下水位、地形地貌、岩层倾角和围岩裂隙6个主要因素作为岩溶隧道突涌水风险评价指标。在不同水文地质条件下,影响因素的权重有较大差异,为避开影响因素权重分析,运用BP神经网络方法对岩溶隧道突涌水风险进行评估。在对突涌水风险评估基础上,结合超前地质预报,优化隧道施工开挖支护方案。在工程应用中,运用BP神经网络方法,对某隧道进行突涌水风险评估,结果与实际施工情况较一致,并结合超前预报提出合理的支护方案,避免了隧道突涌水事故的发生,以期为岩溶隧道突涌水风险预测提供借鉴。     

基于熵权法的地铁运营安全模糊综合评价方法研究

针对现有地铁运营安全评价方法中存在的指标权重、指标隶属度等客观确定方法理论研究不足这一现状,采用将熵权法和可拓理论相结合的数学综合方法,建立基于模糊综合评价方法的地铁运营安全评价模型。其中： 指标权重采用熵权和主观权重加权平均的方法求得,既能够充分考虑专家的主观决策意见,又能反映出数据本身蕴含的信息;指标隶属度则采用可拓学理论中的关联函数计算获取。以北京某地铁为例,对该模糊综合评价方法进行了分析验证。验证结果表明,该方法不仅能够有效地评估地铁运营实际安全风险水平,还可以提高指标权重精度,准确反映出各项指标的相对重要程度,进而提高地铁运营安全评价的可靠性。     

基于神经网络的高速铁路安全态势预测方法研究

为提高高速铁路运营安全水平,提出用事故次数、事故联动系数、月均事故率作为高速铁路运营安全态势评价指标,对高速铁路的运营安全态势进行时空分布特性聚类分析,将国内高速铁路的线路运营现状分为危险、较危险、一般、安全四个等级。以2013—2015年存在运营安全风险的高速铁路线路运营事故数据为基础,利用BP （Back Propagation简称BP）神经网络具有较强非线性拟合能力的特点,建立高速铁路运营安全态势预测模型。预测结果表明,除京沪线、达成线、福夏线、胶济线外,其他高速铁路线路安全运营水平均有上升趋势。     

基于序列比对的行人过街风险识别研究

行人过街序列反映了行人-机动车的行为交互在时空的连续性,对行人过街序列进行风险识别并对其关联影响因素进行分析有助于评估不同情景下行人过街行为的风险性. 本文对行人-机动车在交叉口区域内的碰撞事故数据进行挖掘分析.借鉴生物信息学的序列比对方法,对行人过街事故序列进行相似性比对及聚类分析,并基于灰色关联方法分析事故序列的风险耦合.结果表明,行人-机动车在交叉口的风险事故序列主要分为6种,Seq2与Seq5,Seq3与Seq4的事故诱因存在相似性;天气不是Seq1的事故诱因,Seq2与Seq5的事故主要归因于驾驶员.研究结果对完善行人交通风险管理有一定的理论价值和实践意义.     

基于行人碰撞事故重建的颅脑损伤准则效能研究

为了深入研究不同颅脑损伤准则对道路交通事故中行人颅脑损伤的预测与评价性能,从已有的交通事故调查数据库中选出可以用于进行事故虚拟重建且具有详细人体颅脑伤情记录的10例行人车辆碰撞事故案例,采用多刚体动力学和有限元分析方法,对事故中人和车辆运动学响应及行人颅脑损伤情况进行虚拟重建,在此基础上,采用LASSO回归分析方法分析了多个基于人体头部运动学响应的颅脑损伤准则与事故中行人颅脑损伤的相关性;借助文献中的损伤风险曲线,分析了不同基于脑组织应变的损伤准则与行人典型颅脑损伤（弥散性轴索损伤和脑挫伤）之间的关系。研究结果表明：在多个基于人体头部运动学响应的颅脑损伤评价准则中,同时考虑头部线性和旋转运动,且体现头部碰撞功率的头部碰撞能量（HIP）准则能最有效地评价真实的颅脑损伤;基于脑组织应变的颅脑损伤准则中,累计应变损伤测量（CSDM）准则相对于最大主应变（MPS）准则能更有效地评价典型弥散性脑损伤（DAI）,而扩张损伤测量（DDM）准则所反映的脑挫伤程度远低于真实的损伤状况,所以该准则难以准确预测脑挫伤的损伤风险。