硕士学位论文大型铁路客运站系统安全风险辨识及分析研究







    硕士学位文


    型铁路客运站系统安全风险辨识分析研究

    Study on the Safety Risk Indentification and Analysis of Big Railway
    Passengers Station





    作者:杨鸣

    导师:贾元华








    北京交通学

    2018 年 6 月


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    学校代码:10004 密级:公开



    北京交通学
    硕士学位文


    型铁路客运站系统安全风险辨识分析研究

    Study on the Safety Risk Indentification and Analysis of Big
    Railway Passengers Station



    作者姓名:杨鸣 学 号:15120902

    导师姓名:贾元华 职 称:教 授

    学位类:工 学 学位级:硕 士

    学科专业:交通运输规划理 研究方:铁路运输安全









    北京交通学
    2018 年 6 月
    i
    致谢
    写完篇文明白马毕业走时候心中免留
    恋舍留恋风景画校园舍夕相处老师学三年前
    瓜果飘香季节满怀着憧憬信心已久交神圣殿
    堂开始研究生生活沐浴着化雨春风感受着杏坛温暖
    知识海洋里徜徉增长知识滋养精神成熟走
    站说见门槛边万语千言心中唯谢意满满
    感谢导师贾元华教授三年里严谨态度渊博学识施教
    学研究中严格求耐心指导数次拨开迷雾指引方
    生活包容宽厚谆谆善诱宝贵生验私相传篇
    文写作程中贾老师予点拨指导茅塞顿开解决许疑难问
    题知道科学研究更义贾老师言行深深影响
    受益良
    感谢辅导员位科老师交三年辞辛苦传
    授丰富知识帮进行科学研究基础知识基础
    次文设计中直接获益帮助学工作中取更成绩
    感谢实验室师兄师姐师弟师妹起面许项
    目课题起携手克服数困难障碍情手足感情学虎
    添翼正热心相助学业生涯般利毕业文够
    期完成
    感谢舍友杨博杨尚坤三年耳濡目染潜移默化身
    学许学生活验热情友化解数烦恼困
    难感生路孤独完成次文程中许
    宝贵意见建议工作减少许失误
    感谢父亲母亲生世扶成长数年日
    私爱支持鼓励着生奋斗征途追求断永远温暖

    求学育成恩情难忘感谢段难忘历感谢相遇
    感谢生活中切美感谢挫折困顿生
    道路收获财富必伴走永远求学路许告段落生旅途
    会绵延铺展带着敬畏信路前
    iii 北京交通学硕士学位文 摘
    v

    年着国 八八横高速铁路网建设进程加快通铁
    路出行例日增铁路运输中担负着集散中转旅客衔接类交通方式
    促进城市济发展等重型铁路客运站运营安全越越受关注铁路客
    运站技术设备更新换代传统安全理方法已法适应前型铁
    路客运站运营理求探索制定新形势型铁路客运站安全运营风
    险理办法迫眉睫研究型铁路客运站系统安全风险辨识分析
    关键问题意义重
    首先文围绕风险源问题全面性重点性两维度型铁路客
    运站危险源辨识展开研究提出基型铁路客运站区域划分危险源辨识
    模型结合 HAZOP 技术危险源汇总表引入基事树重点
    风险事件危险源辨识模型找出型铁路客运站重点风险事件危险源
    次筛选出风险较高危险源便进行重点控文危险源进行
    进步定量安全风险分析研究融合模糊确定性理贝叶斯网络优
    点探究基事树模型贝叶斯网络转化方法基模糊确定性理根
    节点先验概率计算方法构建基贝叶斯网络型铁路客运站危险源定量
    安全风险分析模型火灾事件例建立基贝叶斯网络火灾事件危险
    源定量安全风险分析模型利 GeNIe 软件进行贝叶斯模型仿真实现正反
    推理终推算出火灾事件风险发生概率确定诱发火灾关键危险
    源精确控制火灾风险提供技术支持
    然文型铁路客运站整体角度运营层面提出型铁路客运
    站系统运营风险分析问题引入 BP 神网络模型托已危险源辨识成
    果构建型铁路客运站风险评价指标体系通熵权法计算出评价指标
    权值指标体系权值基础样客运站数输入 BP 神网络进行
    训练测试确定出模型参数设计出适型铁路客运站风险评价 BP
    神网络模型该模型评价型铁路客运站整体运营安全风险水
    评价类评价指标安全风险水前微观层面危险源定量分析相结
    合查找型铁路客运站系统安全存薄弱环节提供科学
    成东站例分采 BP 神网络模型模糊评价法运营
    风险进行评价分析较两种评价法出结果证明 BP 神网络评价模型
    型铁路客运站运营风险分析效果更优 北京交通学硕士学位文 摘
    vi
    文微观层面危险源定性辨识定量安全风险分析整体层面系统
    运营风险分析研究利提高型铁路客运站系统安全风险控针性
    实效性
    图 35 幅表 47 参考文献 80 篇
    关键词型铁路客运站危险源辨识安全风险分析模糊确定性理贝
    叶斯网络BP 神网络




    北京交通学硕士学位文 ABSTRACT
    vii
    ABSTRACT
    In recent years with the acceleration of the construction process of the eight
    vertical and eight horizontal highspeed railway network in China the proportion of
    people traveling through the railway is increasing and the large railway passenger
    station which is responsible for collecting and transferring passengers connecting
    various modes of transportation and promoting the economic development of the city
    its operation safety getting more and more concern The upgrading of technology and
    equipment in railway passenger station has made conventional safety management
    methods unable to meet the requirements of the current large railway passenger station
    operation and management It is extremely urgent to explore and formulate risk
    management methods for the safety operations of large railway passenger station under
    the new situationTherefore it is of great significance to study the key issues of
    identifying and analyzing the safety risks of large railway passenger station system
    First of all this paper focuses on the source of risk and studies the hazard
    identification of large railway passenger stations from two dimensions of
    comprehensiveness and emphasis A hazard identification model based on the regional
    division of large railway passenger stations is proposed combined with HAZOP
    technology a summary table of hazards is obtained After that the hazard identification
    model of key events based on fault trees was introduced to identify the hazard of large
    railway passenger station key events
    Secondly in order to screen out hazard with higher risks for key management
    and control this paper carry out further quantitative safety risk analysis research on
    hazard Combining the advantages of fuzzy uncertainty theory and Bayesian network
    a Bayesian network transformation method based on the fault tree model and a priori
    probability calculation method of root node based on fuzzy uncertainty theory are
    explored and a risk analysis model of hazard sources for large railway passenger
    stations based on Bayesian network is constructed Taking the fire incident as an
    example a quantitative safety risk analysis model based on Bayesian network for fire
    hazards was established the Bayesian model was simulated with GeNIe software to
    realize forward and backward reasoning Finally the probability of occurrence of a fire
    incident was deduced and the key hazards for inducing fire were identified which
    provides technical support for the precise control of fire risk 北京交通学硕士学位文 ABSTRACT
    viii
    Then from the overall perspective and operational aspects of the large railway
    passenger station system the paper puts forward the question of the operation risk
    analysis of the large railway passenger station system The BP neural network
    evaluation method is introduced and the risk evaluation index system of large railway
    passenger station is built on the basis of the existing hazard identification results and
    the weights of each evaluation index are calculated by entropy weight method On the
    basis of the index system and the weight value input into the BP neural network for
    training and testing the model parameters are determined and a BP neural network
    model suitable for risk evaluation of large railway passenger stations is designed The
    model can not only evaluate the overall safety risk level of the operation of large railway
    passenger stations but also evaluate the safety risk level of various evaluation
    indexescombined with the quantitative analysis of the hazards at the microlevel it can
    provides a scientific basis for finding the weak links of the railway passenger station
    system security Finally taking the Chengdu East Railway Station as an example the
    BP neural network model and fuzzy evaluation method are used to evaluate the
    operation risk and compare the results obtained by the two evaluation methods It is
    proved that the BP neural network evaluation model has a better effect on the operation
    risk analysis of large railway passenger stations
    In this paper the research on qualitative identification and quantitative security
    risk analysis of hazards at the micro level and system operation risk analysis at the
    overall level will do favour to improve the pertinence and effectiveness of system safety
    risk management for large railway passenger stations system
    KEYWORDS large railway passenger station hazard identification safety risk
    analysis fuzzy uncertainty theory Bayesian network BP neural network 北京交通学硕士学位文 目录
    ix
    目录

    摘 v
    ABSTRACT iiv
    目录 ix
    图目录 xii
    表目录 xiv
    1 绪 1
    11 选题背景意义 1
    12 国外研究现状 2
    121 安全风险辨识理研究 2
    122 安全风险分析研究 3
    13 容技术路线 5
    2 型铁路客运站系统安全风险相关理 9
    21 型铁路客运站客运安全问题分析 9
    22 铁路客运站安全风险涵 10
    221 风险基概念特征 10
    222 铁路客运站安全风险定义风险事件分类 11
    23 铁路客运站危险源 11
    231 危险源概述 12
    232 危险源事演化基原理 13
    233 铁路客运站危险源分类 13
    24 铁路客运站安全风险分析 15
    241 基础概念 15
    242 系统安全风险辨识分析控制 15
    243 型铁路客运站安全风险辨识风险分析流程 18
    25 章结 20
    3 型铁路客运站系统危险源辨识研究 21
    31 型铁路客运站危险源辨识概述方法 21
    311 危险源辨识概述 21
    312 危险源辨识方法 22
    32 构建型铁路客运站系统危险源辨识模型 24 北京交通学硕士学位文 目录
    x
    33 基区域划分危险源辨识模型 23
    34 基重点事件危险源辨识模型 28
    341 型铁路客运站突发事件事树分析 28
    342 构建型铁路客运站事树模型 30
    35 章结 35
    4 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究 37
    41 模糊确定性基础理 38
    42 贝叶斯网络基础理 40
    421 概率图基础 42
    422 贝叶斯网络定义构造 43
    423 贝叶斯网络推理算法 44
    43 基贝叶斯网络铁路客运站系统危险源定量分析 44
    431 基事树贝叶斯网络模型转化方法 44
    432 基模糊确定性理根节点先验概率分析算法 45
    433 贝叶斯网络模型推理 49
    44 基事树贝叶斯网络模型构建 50
    441 事树模型贝叶斯网络转化 52
    442 贝叶斯网络模型参数确定 52
    45 贝叶斯网络模型仿真结果分析 57
    451 果推理 58
    452 诊断推理 59
    46 章结 62
    5 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究 65
    51 型铁路客运站系统运营安全风险评价方法确定 65
    511 常综合评价方法分析 65
    512 BP 神网络评价法 68
    52 型铁路客运站系统运营安全风险指标体系指标权重 73
    521 运营安全风险指标体系构建 73
    522 基熵权法指标权重计算 71
    53 型铁路客运站系统风险评价模型建立 73
    531 BP 神网络模型设计 73
    532 确定样数 80
    533 确定样客运站整体风险分 85
    534 建立 BP 网络风险评价模型 91 北京交通学硕士学位文 目录
    xi
    54 评价模型实证应 94
    541 成东站概况 94
    542 基 BP 神网络成东站运营安全风险评价 92
    543 基模糊算法铁路客运站运营风险评价 94
    544 模糊综合评价结分析 95
    545 两种评价方法分析 96
    55 章结 101
    6 总结展 103
    参考文献 105
    附录 109
    作者简历攻读硕士期间取研究成果 113
    独创性声明 115
    学术文数集 117


    北京交通学硕士学位文 图目录
    xii
    图目录
    图 11 文行文架构 5
    图 12 技术路线 7
    图 21 系统安全风险辨识分析控制 17
    图 22 子系统部件 SIL THRFR 分配 18
    图 23 SILs 技术间关系 19
    图 24 型铁路客运站安全风险辨识风险分析流程 20
    图 31 型铁路客运站危险源辨识体系 24
    图 32 基区域划分模型危险源辨识流程 26
    图 33 型铁路客运站区域划分图 27
    图 3 4 事树分析程序流程图 29
    图 35 火灾事树 31
    图 36 爆炸事树 32
    图 37 拥堵踩踏事树图 32
    图 38 量旅客滞留事树 33
    图 41 基贝叶斯网络型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析流
    程 38
    图 42 三角模糊数隶属函数 40
    图 43 梯形模糊数隶属函数 41
    图 44 火灾事件贝叶斯网络模型 52
    图 45 风险厌恶指数根节点先验概率分布 57
    图 46 火灾事树贝叶斯网络模型 57
    图 47 节点X4X5Y3Y7Z1Z2仿真结果 58
    图 48 节点 T1 仿真结果 59
    图 49 火灾事T1证验概率 60
    图 410 非根节点验概率 60
    图 411 根节点验概率 61
    图 51 风险评价方法 66
    图 52 BP 神网络拓扑结构图 69
    图 53 BP 算法示意图 70
    图 54 BP 算法流程图 72
    图 55 铁路客运站运营安全风险指标体系 74 北京交通学硕士学位文 图目录
    xiii
    图 56 S 型激励函数 78
    图 57 训练误差曲线(隐含层节点数 10) 92
    图 58 训练误差曲线(隐含层节点数 15) 93
    图 59 BP 神网络风险评价模型结构图 93
    图 510 成东站面图 95 北京交通学硕士学位文 表目录
    表目录
    表 31 危险源辨识方法综合较 22
    表 32 HAZOP 引导词基含义偏离类型 25
    表 33 基区域划分模型危险源辨识示例 27
    表 34 风险事树基事件列表 33
    表 4 1 工构造贝叶斯网络步骤 44
    表 4 2 事树贝叶斯网络转化基方法 45
    表 4 3 改进逻辑门应发生概率 46
    表 4 4 风险发生频率等级表 47
    表 4 5 风险等级模糊数表 47
    表 4 6 发生频率语言值模糊数 λ 截集表 50
    表 4 7 ε 值时 ( )jGf 表示含义 51
    表 4 8 节点
    𝑌𝑌2
    条件概率 53
    表 4 9 专家团队语言值评判结果 53
    表 4 10 根节点
    𝐴𝐴1
    专家团队评判结果 54
    表 4 11 根节点
    𝐴𝐴1

    𝐴𝐴20
    先验概率 56
    表 4 12 节点
    𝑇𝑇1

    𝑋𝑋1

    𝑋𝑋2

    𝑌𝑌1

    𝑌𝑌5

    𝑍𝑍1

    𝑍𝑍2
    发生概率仿真结果 58
    表 4 13 节点素发生概率 61
    表 4 14 根素发生概率 62
    表 51 常评价方法汇总表 66
    表 52 BP 网络输入节点 76
    表 53 风险等级分值应关系 77
    表 54 误差函数 79
    表 55 MATLAB 2014a 中 BP 网络工具箱函数 80
    表 56 员素调查表 81
    表 57 设备素调查表 82
    表 58 环境素调查表 82
    表 59 安全理素调查表 83
    表 510 第 1 名专家客运站 1 风险评估分 85
    表 511 第 2 名专家客运站 1 风险评估分 85
    表 512 第 3 名专家客运站 1 风险评估分 85
    xiv 北京交通学硕士学位文 表目录
    表 513 第 4 名专家客运站 1 风险评估分 85
    表 514 第 5 名专家客运站 1 风险评估分 85
    表 515 第 6 名专家客运站 1 风险评估分 86
    表 516 第 7 名专家客运站 1 风险评估分 86
    表 517 第 8 名专家客运站 1 风险评估分 86
    表 518 第 9 名专家客运站 1 风险评估分 86
    表 519 第 10 名专家客运站 1 风险评估分 86
    表 520 客运站 1 终风险评估分表 87
    表 521 风险评估分表 87
    表 522 熵权法确定指标权重 89
    表 523 20 座铁路客运站整体风险分表 91
    表 524 关键参数表 92
    表 525 BP 网络测试结果 94
    表 526 成东站层功 95
    表 5 27 专家成东站风险评分表 97
    表 5 28 成东站运营风险评分表 98
    表 5 29 评价结果表 100
    xv 北京交通学硕士学位文 绪
    1 绪
    11 选题背景意义
    着时代断进步类交通方式蓬勃发展现代化综合交通网络体系
    变越越复杂铁路作国重交通运输工具现交通网络
    体系中然扮演着运输核心重角色担负着国交通迎送运输重
    尤长途出行时绝数旅客首选交通工具旧铁路仅
    2016 年春运期间全国铁路客运量达 326 亿次铁路促进
    国济持续健康发展程中发挥着建设动脉支撑作中国社会济
    繁荣发展着关重全局性意义
    车站作铁路运输线重环节旅客货物发中转提供
    场铁路运输程中车站安全保障铁路运输系统正常运转
    着极重影响铁路客运站铁路部门旅客出行提供购票进站候
    车车出站休息等众服务场安全旅客生命财产安全息息
    相关铁路运输工作正常开展发挥着重保障性作尤城市中
    型铁路客运站座火车站更种交通方式集体综合交
    通枢纽量旅客降集散提供方便快捷服务时
    国家城市区间互联互通承担着纽带桥梁作代表着城市
    形象相普通铁路车站现代型铁路客运站着身独特点
    :集散客流量庞涉交通方式繁建筑结构复杂隐患数量较
    时牵涉种设施设备降客流理组织等问题特点问题
    型铁路车站发生安全事件概率增加引发果较严重
    早发现消安全隐患降低安全风险达防患未然目成型
    铁路客运站系统运营安全理中首务型铁路客运站作研究
    象进行微观层面危险源定性辨识定量安全风险分析整体层面系统运
    营风险评价研究显必相较普通铁路车站出结果会
    更加全面终研究成果普通铁路车站中间具较高通性
    断探索科学合理配置客运理措施充分利设施设备
    断提升客运组织效率客运服务水基础国型铁路客运站风险
    辨识分析问题进步展开深入研究保障铁路客运站正常运营保证城
    市功健康运转保护民群众生命财产安全产生建设性意义
    1 北京交通学硕士学位文 绪
    12 国外研究现状
    世纪 40 年代保险行业日渐发达推动安全风险理[1]起源
    接十年作系统安全学科重分支安全风险理着工业化
    快速进程断蓬勃发展够处理预防化工行业生产程中恶性
    事火灾爆炸等安全风险理领域典安全评价法相继问世
    例:六阶段蒙德道化学等应航天航空弹道导弹技术领域出现
    问题美国军方 1962 年首次构建针性系统安全工程起草系统
    完善军事化标准:MILSTD882B系统安全程序求 1969 年更新补
    充成更完善安全标准:MILSTD882C系统安全纲求系列安全
    标准完整安全分析流程基准欧洲国日名专家认
    引入成世界安全领域重里程碑1974 年美国安全
    专家成功概率安全分析技术应核电站安全分析领域次年著名反
    应堆安全研究报告出版推进世界核电领域安全研究发展具建设性
    意义
    国系统安全风险理研究工作直改革开放逐步兴起代表着
    国安全相关行业中系统安全风险理方法研究起步标志事件世纪 80
    年代初期原冶金部构建颁布冶金工厂危险程度分级方法方法
    安全行业引起极反响广泛推广着国高铁行业快
    速发展原铁道部引入量国外先进技术基础消化掌握创
    新批设计新设备新系统问世情形国高铁系
    统更加安全稳定构建整套国际铁路通度高安全效风险标准
    分析评估系统[24]显尤急迫2008 年京津城际铁路开通铁道科
    学研究院选取作分析象进行相应京津城际铁路安全评价规章制
    度体系研究构建针性综合安全评价体系框架研究继续
    深入分析建立高铁安全评价子系统评估细流程着重意义
    目前铁路船舶航空采矿石油等安全相关领域系统安全风险
    理思想已广泛认应断时俱进改进完善减低复
    杂系统风险领域中扮演着愈发关键角色
    121 安全风险辨识理研究
    安全风险辨识运系统分析方法发现识系统部隐藏危险
    源续安全风险分析控制治理风险素提供重基础安全风险
    理理整套风险辨识风险分析风险理等理模型构成中首
    2 北京交通学硕士学位文 绪
    关键环节安全风险辨识续系统安全风险分析控制否效
    程度取决系统风险识全面性精确性安全风险辨识更加全
    面完整海外许研究机构学者进行深入探讨分析总结编制
    出批够适领域辨识理方法
    专家学者针引发事风险子进行探讨研究广州理研究
    张俊香[5]采三种方法研究四川震带致灾子北京师范学黄崇福[6]
    信息矩阵识方法应然灾害风险分析领域西南交通学李桦[7]通
    VC++编制适西南山区铁路路基风险评估软件研究评估滑坡路段
    铁路路基突发事件分险铁科院鞠洪钦[8]高铁客运站站场设备安全
    素研究象探讨系统整体安全性影响
    文献[9]选取国际标准中典危险源辨识方法──障模式影响分析
    (FWEA)计算机连锁系统展开危险源辨识文献[10]选取铁路安全关键系统开发
    初期阶段作研究象进行风险辨识中辨识技术初步危险性分析技术
    (PHA)文献[11]介绍种够铁路列控系统危险源进行辨识方法──危
    险操作性方法(HAZOP)种方法初 IEC 国际标准推荐英国铁
    路安全标准委员会(RSSB)通采新生命周期法分析记录英国铁路日常
    运营保修中够诱发风险事 120 安全事件构建安全风险模型委员
    会进步开展风险分析提供重鉴文献[12]城市轨道交通系统进行初
    步危害分析时引入种全新方法──初步危害分析法种方法需根研究
    系统复杂程度设计 5 张分析表进行研究中包括初步危害分析接口危害
    分析操作支持危害分析子系统初步危害分析
    王海峰等[13]助种基 SCADE 模型危险源分析模型解决现辨识方法
    中辨识达精确化完备化问题模型应铁路计算机连锁系
    统建立相应功模型障模型联合危险场景捕捉算法完成危险源辨识工
    作燕飞等[14]构建基 HAZOP 城市轨道交通信号系统危险源辨识模型考虑信
    号系统工作场景运营流程危险源深入展开分析
    122 安全风险分析研究
    安全风险分析指基安全风险辨识结果通恰定性定量
    分析方法确定出已辨识出危险源发生概率果结合两者评判危险
    源安全风险进确定风险控制优先级制定风险控制措施实现减少
    杜绝安全风险事目标年伴着系统安全风险理研究断深入
    类性质分析方法逐渐形成[1517]建模原理适范围等分
    三类:定量半定量定性定量分析般基复杂数学模型着原始数需
    3 北京交通学硕士学位文 绪
    求量求解程复杂工作量等缺点时优点明显:分析结果准确
    度高观成分较少半定量分析方法定量分析程简化版通常适风
    险数少难量化系统分析应半定量分析定性分析部分量化进
    够增加定性分析客观性定性分析具简单易操作特点分析程易
    受参员认知态度等观素影响分析结果容易出现误差准确性
    难保证
    着安全风险理行业广泛认应受关注度研究
    热度断升世界研究机构积极参中相应收获系
    列学术成果
    HaileJP[18]认定量分险评估技术仅够运工业领域够引
    入铁路设计应等铁路系统方方面面铁路系统领域定量风险评估
    着许积极优势避免少缺点效定量风险分析完善
    数库作前提
    Leighton CL[19]等基事件树分析法事树分析法构建种够定
    量分析系统风险高铁系统风险评价方法MuttramRL[20]剖析安全风险分析
    理模型英国铁路中应利铁路危险事件识结果建立基
    事件树分析法事树分析法安全风险分析模型危险事件安全风险
    够精确量化CesarioP[21]等传统铁路系统风险分析中引入马尔科夫链方
    法详细阐述风险评估步骤研究适性
    国吕超[22]等构建模糊网络分析模型引入铁路设计项目风险
    评估研究中指出构建评估模型时仅基项目实际情况更考虑设
    计项目特情况刑云磊等[23]基型铁路客运站风险突发事件诱发子
    研究采半定量半定性方法进行评估中处理专家分值时选集
    值统计模型选取北京南站作评估模型实例验证王煜州等[24]基拓
    物元风险评价模型结合考虑公路客运站建设项目特殊性构建适性更高
    风险评价模型李炎峰等[25]铁火灾领域作研究象构建相应风险
    评估指标体系权重确定方法选典 AHP 法综合专家风险赋值评估
    风险进行实例验证制定出相应风险控制措施陈曼英等[26]基模糊数
    学提出模糊综合评判模型综合考虑铁火灾事特性构建适度高火
    灾风险评估指标体系基事件发生概率作权重确定重某
    车站进行实例分析较验证模型明亮[27]选取铁路春运项目作研究
    象基 PRNS 理构建铁路风险理框架结合铁路客运尤春运研究
    象身独特点完成风险分析制定出相应改进控制措施
    4 北京交通学硕士学位文 绪
    13 容技术路线
    1文容
    文针前型铁路客运站安全风险辨识风险分析问题两关键问
    题角度出发展开研究首先铁路客运站安全风险辨识模块兼顾风险
    辨识全面性重点性文采两种辨识方法进行铁路客运站安全风险辨识
    模型构建验证中全面辨识模型车站系统划分角度展开综合运
    危险操作性技术(HAZOP)技术客运站系统危险源进行完整全面
    辨识接着提出基事树客运站重点风险事件风险源辨识方法铁路客运
    站安全分析问题模块次两步骤逐步深入研究:第步危险源定量安全风
    险分析模型定量分析危险源安全风险找出风险较高危险源进行重点理
    控制第二步整体运营角度铁路客运站系统综合安全风险分析进行
    研究中构建铁路客运站系统安全风险分析相关模型时安全建模
    理方法模糊确定理模糊决策理事树分析贝叶斯网络 BP
    神网络等文容分六章具体行文架构图 11 示


    图 11 文行文架构
    Figure 11 Structure of paper
    第章:绪首先阐述文选题背景意义接着总结整理国外
    相关研究成果文具体研究提供理参考
    第二章:型铁路客运站安全风险相关理分两部分第部分介绍
    安全风险理基础第二部分已基础界定客运站风险危险
    源危险源辨识风险分析概念方法
    第三章:型铁路客运站系统危险源辨识研究综合考虑型铁路客运站
    特点建立适应度较高两种危险源辨识模型全面失重点客运站系
    统危险源进行辨识基客运站系统划分全面性危险源辨识基事树模
    型重点事件危险源辨识
    第四章:客运站系统危险源定量安全风险分析章已定性辨识出客
    运站危险源基础必进行定量安全风险分析助已事树危
    5 北京交通学硕士学位文 绪
    险源辨识模型引入贝叶斯网络模糊确定性理构建基事树
    贝叶斯网络模型构造方法基模糊评判贝叶斯网络根节点先验概率分析算
    法考虑客运站实际情况改进风险矩阵基础提出基贝叶斯网络
    铁路客运站系统危险源定量风险分析模型火灾事危险源例进行实证
    仿真分析
    第五章铁路客运站运营安全风险分析系统角度运营层面提出铁路
    客运站运营风险分析问题根系统工程原理设备员环境理等
    方面建立铁路客运站系统运营安全风险评价指标体系计算指标权重
    时神网络运客运站系统运营安全风险分析中提出基 BP 神网络
    客运站系统运营安全风险分析模型模糊评价法验证神网络评
    价结果发现结致证明 BP 神网络型铁路客运站运营风险分析
    效果更优针性制定铁路客运站风险控办法措施提供科学

    第六章:总结展总结纳文研究工作结阐述文存
    足处步研究课题进行总结展
    2技术路线
    文技术路线图 12 示
    6 北京交通学硕士学位文 绪

    图 12 技术路线
    Figure 12 Technical route
    7 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统安全风险相关理
    2 型铁路客运站系统安全风险相关理
    21 型铁路客运站客运安全问题分析
    客运站专门负责铁路旅客周转运输铁路基层生产单位发挥着旅客运
    输部门联系纽带作更城市门户象征作保障旅客够安
    全迅捷舒适时完成降集散程(包括咨询售换票进站安检
    候车检票车等)时保证行李包裹稳安全托运保中转
    交付提升客运站组织服务工作质量仅够增加铁路旅客旅途满意
    度促进铁路运输效率服务水准改善具建设性意义
    型铁路客运站说客运组织流程模式相普通客运站总体相
    似客流数量设备配置功布局整体结构等方面着区
    型铁路客运站高端设施设备完备功布置旅客够感受更
    舒适性便捷性时引发系列风险问题型铁路客运站
    客运组织程中风险问题普通客运站般体现两方面:
    (1)数量集散客流造成定安全隐患
    相较普通客运站型铁路客运站综合交通枢纽性质承担种
    交通方式中转连接集散客流数量巨形中增加发生风险概率
    时型铁路客运站更强调服务车站综合厅单单够分配流
    种功集身功体售票咨询寄存邮电商务报刊等
    种功均设置外出旅客选择快速通够休闲购物办理相关
    手续商务活动
    种交通枢纽特点决定型铁路客运站站员构成复杂群密度
    旦车站发生爆炸火灾等突发事时造成旅客拥堵性极进
    会引起踩踏等次生事客流集中时候尤节假日等群出
    行高峰期间做客流疏散工作显尤重时加强安检工
    作谨防反社会恐怖袭击分子混入通常选择类员流量社
    会影响广标志性场制造破坏
    (2)数量扶梯电梯形成客流流线瓶颈节点
    型铁路客运站般结构复杂建筑层化时发展
    层级间互联互通层间通常设置量动扶梯楼梯障碍电梯
    等扶梯等成客流流线瓶颈节点性时陡直
    长扶梯果发生障者旅客意外摔倒极易导致拥挤踩踏事
    9 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统安全风险相关理
    发生外型铁路客运站装备量动化设备限空
    间中量电器线密布引发火灾等事性增加客运站楼梯
    扶梯竖井等量竖开口会成烟气快速弥漫利子火灾蔓
    延速度提升甚达法控制步
    外现代型铁路客运站般汇集铁路铁公交汽车客运出租
    非机动车等种交通功体综合交通枢纽普通铁路车站相
    身独特点致车站理等方面特点包括建筑结构复
    杂隐患数量较新技术运社会影响力等等加集散客流庞
    电气化设备装备率高旦爆发突发事件引起民生命财产损失会更
    加严重
    针型铁路客运站进行风险辨识风险分析结果相普通铁
    路车站会更具代表性时铁路客运站风险理工作更具指导意

    22 铁路客运站安全风险涵
    221 风险基概念特征
    (1)风险概念
    风险般说指发生幸事件概率辞海中释义:
    遭受损失伤害利毁灭性截止目前学术界风险涵
    没普遍认定义出风险理解认识程度研究风险
    涵角度研究学者风险概念着解释纳
    种代表性观点:
    1)风险事件未结果发生确定性定条件定期限
    未结果变动
    2)定义风险发生损失损害程度损害程度风险反

    3)综合观点着重确定性时强调损害程度风险
    定义纳损失发生性综合体学者朱淑珍[28]分析总结类风
    险定义基础提出观点:风险定产生利果风险定义:风
    险指定条件定时期种结果发生确定性导致行体
    遭受损失种损失发生性认风险二位概念通
    常发生损失发生损失概率两角度进行评判风险
    10 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统安全风险相关理
    (2)风险特点
    风险特点般通风险外表征风险外反映更
    理解掌握风险含义需风险特点深入探究般说风险具
    特点[29]
    1)客观性风险存切事物发展程中独立意识外
    客观存
    2)损害性普遍情况风险会事物带定损失利结果
    3)确定性总体风险必然发生时发生里
    发生发生性果严重程度法断定
    4)社会性风险社会性风险果类社会具体相关性引发取
    决风险社会影响
    5)相性风险性质会时空种素变化变化风险事件
    事物会产生影响
    222 铁路客运站安全风险定义风险事件分类
    (1)铁路客运站安全风险定义
    明确铁路客运站安全风险定义铁路客运站进行安全风险辨识首
    前提节中风险定义作参考结合铁路客运站特点铁路
    客运站安全风险界定:种确定性素影响前提铁路客运站运营
    程中突发性员伤亡财务损失社会形成非良性影响恶果
    事性相应带果损失
    (2)型铁路客运站安全风险事件分类
    准确效进行铁路客运站安全风险分析评估工作首先必须深入
    研究铁路客运站发生风险事件文综合考虑型铁路客运站
    整体结构独特点基础进步统计分析国外型铁路客运站事
    寻找普遍特征发现型铁路客运站安全风险事般分类[30]:
    1)然灾害
    统计显示然灾害型铁路客运站客运组织着致命性影响
    会整客运站客运组织陷入瘫痪境然灾害洪水震雪灾
    等中洪水震般会位客运站枢纽底层铁产生危害雪灾发生
    时客运站外围面交通极易堵塞引发事时铁路客运站部区域
    彼间联系密然灾害出现区域时相联系区域会发生次生
    灾害例:恶劣天气引发面积列车晚点会引发量旅客滞留
    车站增加车站客运组织工作风险
    11 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统安全风险相关理
    2)突发性公卫生事件
    客运站突发性公卫生事件般包括四种:①严重食物中毒②够车
    站旅客身体健康带带严重危害传染病疫情③知起群体性
    瘟疫疾病④公健康损害突发性公事件四种事件发生
    者发生应纳入突发性公卫生事件范畴够更供应旅客
    候车时者旅途中食品目前客运站候车室候车厅设量饮品食
    品商店定食品卫生隐患带入客运站:食物夏季气温较高
    时保质期变短假旅客购入卫生问题食品饮品会导致规模食物中
    毒事件
    3)恶性恐怖袭击
    恶性恐怖袭击指极端分子制造针仅限旅客民设施
    符合国际道义攻击方式:投毒爆炸抢劫杀害旅客杀性炸弹
    绑架破坏车站设施等会旅客生命财产安全铁路客运站造成严重
    果型铁路客运站作城市标志性建筑影响极端恐怖分子
    选攻击目标性非常型铁路客运站提升应急反恐
    力已成保障旅客生命财产车站安全二选择
    4)突发安全事
    发生型铁路客运站突发恶性安全事种:①火灾爆
    炸型铁路客运站装备量电器设备量电器线缠绕密
    布加量诸楼梯电梯竖井竖开口容易造成火灾爆炸事
    发生时量中转旅客聚集客运站火灾旦发生未时扑救
    果难想象②拥挤踩踏种常见公场群体性突发事件加铁
    路客运站般说种交通方式交汇群复杂量聚集难免
    旦破坏性事件火灾爆炸等突发群疏散时极发生拥挤踩踏事
    外拥挤踩踏事诱发子:扶梯障量群蓄
    意拥挤等
    23 铁路客运站危险源
    231 危险源概述
    字面说危险源含义导致危险事详细说指
    够引发量物质释放潜量部件区域点空间设备位置
    12 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统安全风险相关理
    导致身伤害某前提条件转化事质包含着潜危
    险部位源头量散发出方 [31]
    通常危险源三素构成:①潜危险性②存条件③触发素
    危险源存现实确定系统中系统危险源存区域
    危险源分析应该根系统层次进行般说危险源定存事
    隐患存事隐患存事隐患必须时加整改否
    时引发事
    232 危险源事演化基原理
    系统部隐藏类危险源导致事发生潜状态条件引发事
    前奏危险源安全事两者间着直接联系定前提危险源
    转化事预防事般理员会设置重保护措施措施般
    分两种:理技术层面保护措施失作存足定诱发条
    件危险源逐级破层保护措施演变事导致员伤亡济
    损失等事发生[32]
    233 铁路客运站危险源分类
    根危险源事发生发展程中作参考安全科学理危险源划分
    两类[33]
    第类危险源通常指引发事时释放量危险物质危害产生
    根原:系统中易燃品物引发疫病病毒等类危险源危
    险性身具量高低危险物质量成正相关关系
    第二类危险源指够特定措施设施效类破坏素种特
    定措施设施般限制制约危险物质量:火灾报警器障
    员危险物品安检力等类危险源般包括员失误物件障
    够引起前两种环境素等
    般说事危害程度取决第类危险源类危险源引起事发
    生量产生者第二类危险源导致事量体终引起伤害事发
    生必少素事发生概率决定首先存第类
    危险源出现第二类危险源第类危险源转化成事需
    第二类危险源作通常两类危险源参形成起伤亡事根两
    类危险源性质作第类危险源辨识风险识首选务次考
    虑第二类危险源
    深入分析研究型铁路客运站风险事件类型综合铁路安全理部门
    方调研成果发现:诱发种安全事件产生原通常独立
    13 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统安全风险相关理
    类原起作形成结果:拥挤踩踏事单单群量聚
    集造成扶梯突发障车站理员没时引导疏散中必条

    二十世纪期美国学者怀特科耐尔学支持深入研究事原分
    类提出划分三种:机环境纽约学者堪提里等构建制度
    理规章界限机环境思想参考学者思想构成事
    四 M 素铁路客运站危险源源致分:理素环境
    素设备素员素[3436]
    (1)理素
    理素指引起风险发生存铁路理制度者理程中缺
    陷中理制度分两类岗位理制度设施设备理制度完善岗位
    理制度助进行工作员理岗位理制度两方面设立:
    效提高理员工作效率设立完备激励绩效制度二保障
    理员整体素质设立相应员筛选安全培训制度设施设备制
    度理两方面够体现:增加安全技术高性设备投入二
    补充完善已隐患排查补充设备检查制度加安全投入扎实履行
    两种制度够根实现减少风险避免灾害目
    (2)环境素
    环境素形成风险非直接原般分三种环境铁路客运站
    子系统组成部分身处中三种环境指然环境部社会环境外部社会
    环境环境素整改长期程短期法完成
    ①然环境灾害
    然环境灾害般指类似震风暴龙卷风等然界中异常现象导致
    灾害然环境灾害危害性极进步引发二次灾
    害:洪水灾害带铁路客运站风险全面性会系列诸面
    积列车晚点等严重果整客运站客运组织工作会遭受破坏性伤害
    ②部社会环境
    部社会环境般指影响铁路安全运营社会丑恶行盗窃黄赌
    毒等应该积极构建抵制社会恶行企业文化构建良性健康部社会
    环境
    ③外部社会环境
    着社会济快速发展生存压力日益增某生活失信心
    心理脆弱厌世情绪旅客选择客运站作杀点时极端
    14 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统安全风险相关理
    义恐怖分子般会选择型铁路客运站等影响力流量场作攻击目
    标制造危害旅客生命财产恐怖行动
    (3)设备素
    客运站系统中设备良技术状态确保铁路客运组织安全前提条件
    果做会设备中极风险引发系列危旅客财产生命安全

    设备风险存方面:
    ①设备设施身存缺陷安全结构满足安全标准整体设计合理
    设置安全距离明显误差等
    ②设备工作状态正常设备满负荷运行长时间疲劳运转等
    ③缺乏安全防护装置存缺陷未设立安全警示标志高空装置
    防护报警设施缺失等
    ④缺乏安全防护装置存缺陷未设立安全警示标志高空装置
    防护报警设施缺失等
    (4)员素
    员素通常指诱发安全风险事危险行失误般说
    诱发型铁路客运站风险重原素员素工作性质
    分车站理员方面旅客方面
    ①车站理员方面
    根已研究显示铁路客运站安全危害素客运站理员违章
    违纪现象严重关理部门完全统计验证结统计显示铁路客运
    站中发生半重事根原车站理员违章乱纪表现
    错误操简化作业操作生疏等外部分理员责心强
    事发生没积极查找原吸取教训导致重事发生
    ②旅客方面
    旅客素导致客运站安全事发生重原例部分安全意识低
    旅客视车站安全理规定进入车站时身携带诸汽油等易燃易爆危险
    物品成引发严重事伤广旅客安全潜隐患时前国国民
    安全教育存落伍现象发生事时国民防护意识力强会
    进步加剧事果严重性
    15 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统安全风险相关理
    24 铁路客运站安全风险分析
    241 基础概念
    安全风险分析:指基现数资料运行验直观认识已辨识出
    系统危险源系统整体风险水影响采种分析技术进行详细评
    判提出消降低风险策方案通常分析技术包括定
    性定量半定量类方法中种种
    安全完整性(safety integrity):指限定前提时间系统够
    达成需安全求性安全完整性分系统安全完整性硬件安全完整性
    两部分量化系统安全性中硬件安全完整性指危险模式中
    硬件失效关安全完整性通常量化失效概率表示系统安全完整性
    指危险模式中系统失效关安全完整性般安全理等定性指标
    判定衡量
    安全完整性等级(safety integritylevel) 系统安全性完整性求
    般等级(SIL1 SIL4)划定中SIL1 等级 1 低SIL4 等级高
    安全完整性等级越低表示系统安全危险概率越高
    242 系统安全风险辨识分析控制
    安全定义存接受风险说系统安全绝
    相概念定义控安全问题转化受控风险问题
    实现提升系统安全水目标第步需系统进行定义界定明确系
    统构成部分定义系统概念基础辨识系统部隐藏危险源研究危
    险源诱发原导致果然进行风险分析评价危险源
    发生性果事发生概率综合分析方法度量相应危险源风险
    进系统容忍率进行分配制定出针性控制措施降低系统安
    全风险系统安全风险识分析控制总体流程图 21 示

    16 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统安全风险相关理

    图 21 系统安全风险辨识分析控制
    Figure 21 System security risk identification analysis and control
    基分配系统容忍危害率(THR)系统架构分析子系统 SIL
    等级 THR 进行分配进步分配出部件 SIL 等级失效率图 22

    17 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统安全风险相关理

    图 22 子系统部件 SIL THRFR 分配
    Figure 22 SIL and THR FR distribution of subsystems and components
    满足子系统安全完整性等级系统子部分应根已
    分配子系统部件 SIL 等级THR FR通采具针性技术
    方法(图 23 示)系统风险降低接受范围
    18 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统安全风险相关理

    图 23 SILs 技术间关系
    Figure 23 The relationship between SILs and technology
    子系统部件容忍危害率够中找出确定系统中
    隐患采取针性改进措施系统发生风险事件时止
    子系统部件参中引发次生风险事件针
    子系统部件风险分析够整体握风险严重程度法精
    确控制风险通常子系统部件进行微观层面分析需系统角
    度整体风险进行评价研究期宏观控系统风险制定应措施提供技
    术支撑
    243 型铁路客运站安全风险辨识风险分析流程
    结合型铁路客运站具体特点参节中般系统安全风险辨识分
    析控制流程根具体情况进行部分环节优化改进型铁路
    客运站安全风险辨识风险分析流程图 24 示
    19 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统安全风险相关理

    图 24 型铁路客运站安全风险辨识风险分析流程
    Figure 24 Process of risk identification and risk analysis of large railway passenger stations
    25 章结
    章介绍型铁路客运站安全风险相关理容首先根型
    铁路客运站身特点探讨独安全问题然界定铁路客运站风险
    涵接着分析铁路客运站危险源概念种类阐述铁路客运站风险
    分析原理明确型铁路客运站安全风险辨识风险分析流程
    20 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源辨识研究
    3 型铁路客运站系统危险源辨识研究
    31 型铁路客运站危险源辨识概述方法
    型铁路客运站身特点建筑结构复杂电器化水高交
    汇客流量运输连接度广社会影响力等旦出现突发情况极概率
    会引起严重民众生命财产损失事时会产生相恶劣社会影响
    风险源头危险源章重点围绕型铁路客运站危险源辨识问
    题展开研究危险源定量分析做充分准备
    311 危险源辨识概述
    (1)危险源辨识概念
    危险源辨识指系统中隐藏危险源识出判断特性程
    理型铁路客运站危险源辨识定义运种模型方法隐藏客运
    站系统中危险源识出进明确特性程
    般说系统整体出发然深入子系统危险源辨识常规思
    路分析系统整体时先系统够影响方面探究然诱发风
    险体身特点拆解许微易识子系统综合运
    危险源识模型进行分析判断确定危险源够造成影响
    (2)危险源辨识原
    1)科学性
    准确全面进行危险源辨识必须基科学理够系统风险状况
    隐患点隐藏位置引发事方式诱变规律完整揭示出予精
    确描述控制[37]
    2)系统性
    型铁路客运站系统组成庞性复杂性危险源辨识流程必须连贯
    系统进行完整高效完成应系统工程思维方法完整运
    危险源辨识程中
    3)准确性
    危险源辨识时应该综合考虑客运站现场实际情况时已统计
    事触发素作参考确保辨识程够准确误
    4)完整性
    21 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源辨识研究
    完整性求通常体现两角度:型铁路客运站危险源辨识完
    整二已危险源剖析必须完整文满足危险源辨识
    完整性求选种辨识方法角度展开研究
    312 危险源辨识方法
    目前学术研究中够危险源辨识方法种辨识流程基
    础原理已研究成果通常分两类[38]
    (1)直观验法方法安全检查表法预先危险性分析法示
    范先例鉴验系统适性更高
    (2)系统安全分析法采系统安全评价方法危险源进行识评价
    方法领域适度较高尤没事先例较复杂
    系统中
    现综合较类危险源辨识方法特点详细容表 31 示
    表 31 危险源辨识方法综合较
    Table 31 Comprehensive Comparison of Hazard Identification Methods
    辨识方法 方法原理 适范围 优缺点
    果分析

    起作系统初始
    素终结果设定系统
    特征深入研究系统前
    问题
    求拥雄厚
    专业基础充足
    实践验
    逻辑清晰直
    接时特定
    系统针性

    预先危险
    性分析法
    通常项目起点阶段
    概略研究系统中存
    危险种类诱发条件等
    量准确分析出潜
    危险性
    通常运项目
    初期
    优点:直观易操
    作缺点:观
    成分较
    安全检查
    表法
    识隐藏设备设施系
    统理步骤中危险
    素素直观列入
    表格进行研究
    提前备种
    检查表供
    评分定级
    标准
    程简单
    运已存
    象定性分

    22 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源辨识研究
    障树分
    析法
    (FTA)
    先零件开始逐步展开成
    树状逻辑符号描述逻
    辑关系零件连接起
    直系统顶层
    求分析基
    事物间联系
    熟悉度高
    优点:事物
    诱发素
    逻辑关系清晰形
    象描述清楚
    缺点:工作量

    事件树分
    析法
    (ETA)
    逻辑推理工具深入
    辨识系统种危险

    需充足
    验系统高
    熟悉度作支

    优点:够兼顾
    定性定量分
    析缺点:数
    难获取
    危险
    操作性分
    析法
    (HAZOP)
    起源头脑风暴法优
    头脑风暴法辨识流程
    较系统化够参
    专家观动性
    更调动时利
    成员创造力发挥
    分析具特
    点系统时较
    适性
    单元功简
    单二选取参
    数较容易三
    系统结构较直
    观特点
    般化工类装置
    中较常见
    优点:利集
    体智慧优势发
    挥缺点:该方
    法较难适隐
    患模式未知系

    型铁路客运站客运安全危险源识中车站客运组织工作特点客观环
    境作业流程等素选择辨识方法时应充分考虑型铁路客运站客
    运组织容复杂性选择种方法进行辨识时会出现遗漏全面性
    法保证避免辨识危险源时出现遗漏应采种方法进行辨识弥
    补方法足
    通参考表 31 中类辨识方法优缺点综合考虑型铁路客运站实际
    情况文终提出辨识思路
    第步界定厘清客运站中子系统关系进行客运站区域划分基
    础客运站区域划分等角度构建安全风险辨识模型利危险操作性分
    析技术(HAZOP)[39]划分子区域干节点确定中关键素
    23 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源辨识研究
    HAZOP 引导词序素结合统根 HAZOP 分析步骤铁
    路客运站系统中类潜危险源进行系统全面辨识
    第二步已全面辨识基础需重点风险事件着重研究
    研究更效率针性便进步更精确控制风险损失步运危
    险源辨识方法事树分析法通构建事树分析重点事件
    32 构建型铁路客运站系统危险源辨识模型
    文针型铁路客运站系统危险源辨识两角度展开(图 3
    1 示)
    (1)型铁路客运站系统区域功划分 19 子系统辨识子
    系统中隐藏危险源危险素时次两步进行:初步辨识详细挑选辨识
    (2)结合已确定客运站危险源汇总表型铁路客运站特点分析
    已客运站类似事统计分类显示[40]:90客运站事集中拥挤踩踏
    事件火灾爆炸量旅客滞留车站类事件文应事树分
    析法重点分析辨识类事危险源

    图 31 型铁路客运站危险源辨识体系
    Figure 31 Hazard identification system for large railway passenger stations
    33 基区域划分危险源辨识模型
    基区域划分危险源辨识模型分析步骤分两步首先根划分
    型铁路车站某区域区域继续细分干环节次选取环节基
    构成素作研究分析象然筛选 HAZOP 引导词序素联结探究
    素引导词联结起否够产生意义偏差旦产生偏差做
    24 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源辨识研究
    危险源标记果产生舍弃直引导词遍历确保分
    析完环节素中危险辨识程中定性描述引导词确定
    系统设计意图出现偏差类型设定分析专家组成员想象力
    够更激发引导潜心分析程提升分析结果系统全面
    性HAZOP 引导词基含义偏离类型表 32
    表 32 HAZOP 引导词基含义偏离类型
    Table 32 HAZOP's guiding words basic meanings and types of deviation

    基区域划分模型危险源辨识流程图 32 示
    25 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源辨识研究

    图 32 基区域划分模型危险源辨识流程
    Figure 32 Hazard identification process based onregional division model
    型铁路客运站般设三四层分:铁层出站层面
    层高架层基系统工程理方法综合考虑型铁路客运站系统建筑结构
    客运组织环节进行区域划分图 33 示
    26 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源辨识研究

    图 33 型铁路客运站区域划分图
    Figure33 Regional division map of large railway passenger station
    图知:型铁路客运站系统区域功划分 19 子系统
    辨识子系统中隐藏危险源危险素时次两步进行:初步辨识详细挑
    选辨识
    (1)初步辨识涵指初步客运站系统中潜危险素诱
    发事危险源进行分析通常类方法定性采方法查阅文献
    走访调研等已区域划分基础采危险操作性技术(HAZOP)等
    进行危险源辨识形成初步详细危险源汇总表
    基区域划分模型进站系统安检系统售票系统环节例进行危险
    源识表 33 示
    表 33 基区域划分模型危险源辨识示例
    Table 33 Example of hazard identification based on region division model
    环节 素 引导词 危险源
    进站系统 进站扶梯 Error 进站扶梯
    安检系统 安检仪 Error 安检仪
    售票系统 动售票

    Error 动售票
    (2)详细挑选辨识涵指基初步识结果参考部分规
    标准分类处理已辨识出危险源进筛选出危险源程例
    部分发生性极危险源综合构建全面系统危险源辨识汇总表
    终危险源汇总表中危险源计 76 项附录示
    27 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源辨识研究
    34 基重点风险事件危险源辨识模型
    341 型铁路客运站重点风险事件事树分析
    (1)事树风险分析法
    1)事树理基概念
    事树分析基原理根系统中已存事概率发生事
    分析诱发该事前提原条件推理方法时够导致事发生危
    险源识出国外安全分析领域事树分析法已广泛[41
    42]
    事树分析需严密逻辑进行推理演绎分析时出现事件原数量
    众原事件相互关系极复杂定符号表达显极
    必事树符号般包括两种:①事件符号②逻辑门符号事件符号般
    表示 3 种事件:①顶事件②中间事件③基事件逻辑门符号作
    表示事件间逻辑关系事件联系起事树常符号

    ①事件符号
    :顶事件中间事件通常矩形方块中计入事件种事件通
    常需进步分析
    :基事件代表着够引发顶事件基事件
    法继续分析缘者事件身存漏洞
    ②逻辑符号
    :门符号表示输出事件发生需输入事件必须发生
    引发逻辑关系
    :门符号表示输出事件发生需中输入事件发生
    引发逻辑关系
    2)事树分析基流程
    事树质含义指结果出发原角度描述事发生程逻辑
    推理树遵循着结果剖析原原(结果分析原原)采
    28 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源辨识研究
    逻辑门相关节点(事件)连接起事树分析指运事树事
    进行分析方法构建事树称事树图中定义分析系统
    特定事顶事件位处基事件顶事件中间事件称中间事件
    中间事件通常事致中起着承启作基事件结
    果引发顶事件原事树分析基步骤般六步:熟
    悉系统二确定研究象三明确顶事件四收集数资料五分析
    事原六编制事树分析结程序流程见图 34

    图 3 4 事树分析程序流程图
    Figure 34 Flow chart of the accident tree analysis program
    般说事树分析严格流程实现实践应中机处
    理事实际情况紧密结合遇规模特事树时计算机
    实现文中事树分析进行定性分析程度
    (2)编制型铁路客运站风险事件事树
    编制型铁路客运站客运站风险事树时根前面确定事树分析
    程序知第步研究象充分熟悉进确定研究象根已分析
    已型铁路客运站特征进行深入解已客运站事统计分类
    显示型铁路客运站风险事件般集中四种类型:①火灾事②爆
    炸事③拥挤踩踏事④量旅客滞留车站事分建立四类事
    相应事树模型
    明确系统顶事件步收集数资料考虑型铁路客运站
    具体特点基础确定类够直接诱发顶事件爆发素原组
    合火灾事引发素般两:点火素二初期救火时诱
    发爆炸事原通常两类:客携带危险物品进入车站二客运站电
    29 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源辨识研究
    气设备障引起爆炸拥挤踩踏事发生般三素引起:
    员密集二存诱发事件三救援疏导力量旅客滞留车站
    出行旅客法时出发者达旅客法正常离开接规定逻
    辑符号顶事件直接诱发发生中间事件连接起理中间事件
    进行类似分析逐步确定中间事件发生原直基事件止
    严格流程够构建完整型铁路客运站重点风险事件事

    342 构建型铁路客运站事树模型
    (1)编制事树
    现结合型铁路客运站实际情况构建火灾事爆炸事拥堵踩踏事
    量旅客滞留客运站事事树模型图 33 36 示画图简
    单事树中T
    n
    表示顶事件 XYZ 分层表示中间事件 A 表
    示基事件表 34 示型铁路客运站风险事树应基事件列
    表顶事件中间事件基事件包括中
    30 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源辨识研究
    T1
    X1 X2
    Y1 Y2
    A1 A2 A3 A4 Z1
    Y3 Y4 Y5
    A11 A12 A13 A14 A15 A16 A17 A18 A19 A20
    A10
    Z2
    A5 A6 A7 A8 A9
    图 35 火灾事树
    Figure 35 Fire fault tree
    31 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源辨识研究
    T2
    Y6 Y7
    A21 A22 A23 A24
    X3 X4
    Y8 Y9
    A25 A2 A26 A27
    图 36 爆炸事树
    Figure36 Explosion fault tree
    T3
    X5 X6 X7
    Y10 A32 A33
    A28 A29 A30 A31
    Y11 Y12
    A34 A35 A36 A37
    A38 A39
    A40 A41
    A46 A47 A48 A49Y13
    A42 A43 A44 A45Z3

    图 37 拥堵踩踏事树图
    Figure 37 Congestion and stampede fault tree
    32 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源辨识研究
    T4
    X8 X9
    Y14 A52
    A50 A51
    Y15 Y16
    A53 A50 A54 A55
    图 38 量旅客滞留事树
    Figure 38 A large number of passengers stranded fault tree
    表 34 风险事树基事件列表
    Table 34 Basic event list of risk fault tree
    符号 事件 符号 事件
    T
    1
    火灾事 T
    2
    爆炸事
    T
    3
    拥堵踩踏事 T
    4
    量旅客滞留事
    X
    1
    引发火情 X
    2
    未时扑救
    X
    3
    危险物品爆炸 X
    4
    车站设备障爆炸
    X
    5
    员拥堵 X
    6
    存诱发事件
    X
    7
    疏导救援力 X
    8
    达旅客法时离开
    X
    9
    出发旅客法正常出行 Y
    1
    电气设备素
    Y
    2
    客安全行 Y
    3
    工作员失职
    Y
    4
    设备失效 Y
    5
    灭火系统失效
    Y
    6
    旅客素 Y
    7
    安检失效
    Y
    8
    电气设备问题 Y
    9
    功率设备障
    33 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源辨识研究
    Y
    10
    量旅客聚集 Y
    11
    意外事
    Y
    12
    旅客突发意外状况 Y
    13
    车站建筑设计合理
    Y
    14
    量达旅客聚集车站 Y
    15
    列车停运
    Y
    16
    量晚点客流聚集 Z
    1
    工作员素
    Z
    2
    旅客素 Z
    3
    客慎
    A
    1
    电气线路意外障 A
    2
    电气设备老化劳
    A
    3
    维修 A
    4
    设备载
    A
    5
    工作员违章操作 A
    6
    火电慎
    A
    7
    火 A
    8
    客吸烟慎
    A
    9
    违禁携带易燃易爆物品 A
    10
    配套商业区域着火
    A
    11
    工作员离岗 A
    12
    工作员未时发现
    A
    13
    工作员火慎 A
    14
    工作员消防技欠缺
    A
    15
    灭火器失效 A
    16
    水消防系统失效
    A
    17
    气体动灭火失效 A
    18
    火灾动报警系统失效
    A
    19
    环境设备监控系统失效 A
    20
    动集成化系统失效
    A
    21
    旅客安全意识足 A
    22
    危险分子意携带危险物品
    A
    23
    仪器障 A
    24
    安检员力
    A
    25
    电器设备意外障 A
    26
    工作员操作
    A
    27
    功率设备意外障 A
    28
    安检进站旅客聚集
    A
    29
    车检票旅客聚集 A
    30
    车出站旅客聚集
    A
    31
    楼梯扶梯旅客聚集 A
    32
    旅客安全意识薄弱
    A
    33
    工作员安全意识足 A
    34
    意外失火
    A
    35
    爆炸 A
    36
    电梯障
    A
    37
    恐怖袭击 A
    38
    旅客跌倒
    A
    39
    旅客行李滑落 A
    40
    前旅客交流够
    A
    41
    旅客安全意识足 A
    42
    楼梯设置合理
    34 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源辨识研究
    A
    43
    车站出入口设置合理 A
    44
    车站出入口设置合理
    A
    45
    绿色通道指示清晰 A
    46
    车站应急体制完善
    A
    47
    安全宣传足 A
    48
    应急疏散演位
    A
    49
    工作员应急力足 A
    50
    恶性天气
    A
    51
    节假日客流 A
    52
    车站工作员疏散力弱
    A
    53
    震 A
    54
    面积晚点
    A
    55
    车站没做时疏散通知
    35 章结
    章首先介绍危险源辨识概念方法次基型铁路客运站结
    构特点兼顾危险源辨识全面性重点性提出两种维度实现型铁路
    客运站系统危险源辨识基客运站区域划分危险辨识模型二基
    重点风险事件危险源辨识模型中第种维度进行危险源辨识模型
    中引入 HAZOP 技术实现危险源初步辨识第二种维度进行危险源辨
    识时引入事树分析法围绕型铁路客运站四种重点突发事件进行分析
    两种维度识出危险源进行汇总型铁路客运站危险源辨
    识表
    35 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    4 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    章中事危险源定性辨识分析围绕部分危险源运
    定量分析方法进行进步研究显极必定量探究风险事件中危
    险源发生概率风险事件发生概率风险事件发生时危险源验概率
    找出发生性较引发严重果事件危险源进重点危险源风
    险控制发挥数支撑作实现精确分析控制风险目标
    章中基事树概率安全风险分析方法种够定性分析
    定量计算研究工具国专家学者广泛运安全风险分析领域
    事树建模优点两点:模型容易理解二建模直观清楚
    时存缺点:复杂系统中适度高进行简单果
    推理反障诊断法研究处理失效相关性等问题时分析需
    基础数难获取
    贝叶斯网络[4346]处理某特定问题时着极优势:具态
    性失效相关性非确定性动态性易受软件素影响等特点问
    题果时图概率结合起干相简单条件概率分布
    代复杂联合概率模型求解难度变相简单时贝叶斯网络兼具
    双推理特性够完成系统果推理针系
    统进行障诊断推理种特性贝叶斯网络渐渐概率安全风险分析领域
    广学者认目前获取根节点概率时存定难度
    围绕目前型铁路客运站危险源研究中法定量计算安全风险足深
    度结合事树贝叶斯网络优点模糊确定性理[4752]贝叶斯网
    络融合提出基事树模型构建贝叶斯网络方法基模糊确定性理
    根节点先验概率算法终构建基贝叶斯网络型铁路客运站系统风险定
    量分析模型步骤:首先章型铁路客运站系统风险事件事
    树定性分析基础基事树贝叶斯网络转化方法已定性事
    树分析调整贝叶斯网络模型次通基模糊确定性理根节点先验
    概率确定方法求贝叶斯网络中根节点先验概率分析类
    推理算法选择适合推理算法进行双推理够完成风险事件发生概率
    定量计算时定量计算危险源安全风险实现果推理诊断推理
    搜索确定客运站系统潜隐患进步精准风险控制发挥数支撑作

    基贝叶斯网络危险源定量风险分析流程图 41 示
    37 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究

    图 41 基贝叶斯网络型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析流程
    Figure 41 Hazard quantitative safety risk analysis process of large railway passenger station
    system based on Bayesian network
    41 模糊确定性基础理
    模糊确定性理相关定义原理函数示:
    38 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    定义 41:设 X 域称映射


    X

    [01]x

    ()B



    [01]
    X 模糊子集 B
     映射 Bµ
     称 B
     隶属函数 Bµ
     (x)称 x
    B
     隶属程度通常 ()Bx
     代
    ()B

     域 X 模糊集全体记 ()Xς
    定义 42:设 ()BXς∈
     λ

    [01]记
    B λ {x

    X|
    𝐵𝐵
    (x)

    λ}
    称 B λ 模糊集 B

    λ −
    截集
    称 B λ {x

    X|
    𝐵𝐵
    (x)>λ}
    B
     强 λ 截集中λ称阈值
    定义 43:设 ()BXς∈

    0
    { | ( ) 0}x X BxB ∈>
      supp B

    1
    { | ( ) 1}x X BxB ∈
     ker B

    称 ~ 0
    B B
     支集 ~ 1
    B B
     核
    定义 44:设 ()BXς∈


    λ

    (01] B λ 限闭区间记
    [ ]()()LR
    BBB λλλ 
     称 B
     X 模糊数
    定义 45 模糊数 B
     隶属函数:
    39 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    ()Bx



    𝐿𝐿 �
    𝑚𝑚−𝑥𝑥
    𝑎𝑎 �

    𝑥𝑥 ≤ 𝑚𝑚

    𝑅𝑅 �
    𝑥𝑥−𝑚𝑚
    𝛽𝛽 �

    𝑥𝑥
    >
    𝑚𝑚


    中 m

    R
    α

    β
    >0函数 L R 满足函数 F 定义:
    设函数 F(
    −∞
    +

    )

    [01]满足
    (1) F(x)F(x)
    (2) F (0) 1
    (3) F (x)[0+

    )增
    模糊数 B
     称 LR 型模糊数记(
    𝑚𝑚

    α

    β
    )
    𝐿𝐿𝐿𝐿

    定义 46:设 ()BXς∈
     隶属函数:
    隶属函数图形图 42:

    图 42 三角模糊数隶属函数
    Figure 42 Triangular fuzzy number membership function
    中 0

    a

    m

    bab 函数边界边界代表模糊程度模糊
    强度 ba 成正 B
     做域 X 三角模糊数通常记 B

    (a m b)根定义 45 知三角模糊数 LR 型模糊数中种
    时定义 42 知 B

    λ
    截集 [ ]()()LR
    BBB λλλ

    
     [(ma)λ+a (m
    b)λ+b]
    定义 47:设 ()BXς∈

    隶属函数:
    40 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    ()Bx


    0


    0
    xa
    xa axmma
    bx mxbbm
    xb
    <
     − ≤< − − ≤≤ −
     >

    隶属函数图形图 43:

    图 43 梯形模糊数隶属函数
    Figure 43 Trapezoidal fuzzy number membership function
    中 0

    a

    b

    c

    d B

    称域 X 梯形模糊数通常记 B


    ( )abcd 根定义 45 易知梯形模糊数 LR 型模糊数中种
    果 bc定义 46 知梯形模糊数 B
     ( )abcd 三角模糊数三
    角模糊数成梯形模糊数特例
    显然根 42 B

    λ截集: [ ]()()LR
    BBB λλλ 



    [(ba)λ+a(cd)
    λ+d]
    定义 48:(扩张原理)设 fX

    Y ()BXς∈



    y

    Y诱导映射
    f( B

    )
    f ( B

    )(y)

    1
    ()
    ( ) ( )fx y
    Bx yf −

    ∨ ≠∅

    10 ( )yf − ∅


    1
    1
    ()
    ( ) ( )
    xyf
    Bx yf−


    ∨ ≠∅

    10 ( )yf − ∅

    设 ()DYς∈



    x

    X
    𝑓𝑓
    −1
    ( D

    )(x) D

    (f(x))


    D

    °f(x)
    41 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    定义 49 设
    1
    B

    (
    𝑎𝑎1

    𝑚𝑚1

    𝑏𝑏1
    )
    2
    B

    (
    𝑎𝑎2

    𝑚𝑚2

    𝑏𝑏2
    )两三角模糊数
    1
    B


    2
    B

    度 K(
    1
    B


    2
    B

    )定义:
    K(
    12
    BB≥
    
    )
    ε
    max{1max[
    𝑚𝑚2−𝑎𝑎1
    𝑚𝑚1−𝑎𝑎1+𝑚𝑚2−𝑎𝑎2
    0]0}+(1
    ε
    )max{1max[
    𝑏𝑏2−𝑚𝑚1
    𝑏𝑏1−𝑚𝑚1+𝑏𝑏2−𝑚𝑚2
    0]0}
    式中:
    ε

    ε ∈
    [01])决策者风险厌恶系数代表着决策者风
    险厌恶程度
    ε
    >05代表决策者风险保持乐观态度
    ε
    05决
    策者风险保持中立态度
    ε
    <05决策者风险厌恶
    42 贝叶斯网络基础理
    贝叶斯网络[5354]初学者 Pearl 1988 年研究工智确定性问
    题时提出二十年发展领域广泛应贝叶斯网
    络融合统计学图概率等技术方法够基先验信息基础数
    深度结合专家验效解决复杂系统确定性表示推理学决策分析
    等问题重贝叶斯网络推理信息完备性精确性确定性关联
    性没求特点解决确定性知识推理表达问题方面受普遍

    贝叶斯网络分析问题结构时通常采直观图语言时概率原
    够简化原极复杂麻烦概率推理计算程贝叶斯网络模型
    分析问题时仅具定性方法直观性保持定量计算科学性
    421 概率图基础
    贝叶斯网络基概率衍生出图形化网络通常概率推理领域
    定义 410:现存数根观断定事件概率称先验概

    定义 411基贝叶斯公式考虑新取数先验概率改进概
    率做验概率
    定义 412通常利概率函数 P(Y)表述机变量 Y 状态概率
    机变量
    𝑌𝑌1

    𝑌𝑌2

    𝑌𝑌𝑛𝑛
    需相应采联合概率分布 P(
    𝑌𝑌1

    𝑌𝑌2

    𝑌𝑌𝑛𝑛
    )描
    述述变量状态组合概率
    42 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    定义 413设
    𝐴𝐴1

    𝐴𝐴2

    𝐴𝐴𝑛𝑛
    n 事件果

    k(1
    n)1
    ≤ 𝑖𝑖1
    <
    𝑖𝑖2
    <…
    <
    𝑖𝑖𝑘𝑘 ≤
    n P( 1Ai 2Ai …
    kAi )P( 1Ai )P( 2Ai )…P(
    kAi )称
    𝐴𝐴1

    𝐴𝐴2

    𝐴𝐴𝑛𝑛
    相互
    独立事件
    定义 414:设 AB 分相互立两事件时 P(A)>0称
    ()PB A ( ) ( )PAB PA事件 B 事件 A 发生条件发生条件概率条件
    概率
    定义 415设 X Y 两机变量 ( )PX Y ( ) ( ) ( )P X PY X PY 公
    式称贝叶斯定理
    贝叶斯网络质够知识图解视化呈现出种方法描
    述变量间概率推理关系时非常方便
    定义 416点弧组成图做图记做 D(VA)式中 VA 分
    代表着图点集合弧集合
    定义 417设图中节点 C 节点 D 间条边称 C
    D 父节点称 D C 子节点
    定义 418没父节点节点根节点
    定义 419没子节点节点叶节点
    422 贝叶斯网络定义构造
    (1)贝叶斯网络定义
    设 { }1234M mmmm 离散变量集合M V 中变量联合概
    率分布称环图 ( )DM E关 M 贝叶斯网络
    贝叶斯网络 Bθ
    >通常分两部分网络结构 D 网络参数
    θ

    中D 环图通常节点连接边组成
    θ
    变量条件
    概率分布相应条件概率表通常指子节点父节点间条件概率表
    般逐级确定
    (2)贝叶斯网络构造
    构造贝叶斯网络方法通常两种首先分析已数时引入结
    构学参数学找寻已数相符度高网络然确定网络拓扑相
    应条件概率表种方法优点客观性较够实现贝叶斯网络模
    型动构建存需数量缺点二行验支撑首先
    分析问题原果判断间联系然表 41 示
    环节工构造贝叶斯网络

    43 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    表 4 1 工构造贝叶斯网络步骤
    Table 41 Steps of artificially constructing bayesian network

    423 贝叶斯网络推理算法
    贝叶斯网络够系统数足条件确定前提进行基概率分布
    双推理果推理诊断推理推理算法般分
    两类:精确推理算法二似推理算法包括PolyTree 推理算法
    Clique TreePropagation 推理算法clustering 推理算法Monte Carlo 算法
    Junction Tree Propagation 推理算法
    43 基贝叶斯网络铁路客运站系统危险源定量分析
    431 基事树贝叶斯网络模型转化方法
    事树模型逻辑推理关系特性够贝叶斯网络转化构建
    贝叶斯网络模型[5557]中事树中基事件应贝叶斯网络根节点顶
    事件转化叶节点中间事件换贝叶斯网络非根节点贝叶斯网络中
    合重复事件贝叶斯网络根节点概率事树底事件发生概率直接应
    时贝叶斯网络中节点间条件概率般利事树模型中输入事件
    输出事件逻辑关系转化
    44 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    事树模型中够表达逻辑关系文剖析频率较高门
    门转化贝叶斯网络基方法表 42
    表 4 2 事树贝叶斯网络转化基方法
    Table42 Basic Algorithm of fault tree to Bayesian network transformation method

    432 基模糊确定性理根节点先验概率分析算法
    贝叶斯网络构造完成需贝叶斯网络设定参数参数根节点
    先验概率非根节点条件概率事树转化贝叶斯网络时非根节点
    条件概率般通定前提设定已确定文中需做定调
    整确保实际情况符合时根节点先验概率需事树基事件发
    生概率相致样确定更加合理化贝叶斯网络根节点先验概率问题已
    成贝叶斯领域重研究课题
    (1)非根节点条件概率算法改进
    贝叶斯网络中出现逻辑关系门时父节点素中概率 1
    体门规子节点必然发生实际中子节点发生需种
    条件素满足时存父节点中存概率 1 素时子节点极
    机率发生情况文实际情况改进贝叶斯网络中非根节点
    条件概率算法表 43 示中父节点 R1 R2 单独发生时子节点
    001 概率发生时发生概率应根具体情形断调整





    45 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    表 4 3 改进逻辑门应发生概率
    Table 43 The probability of occurrence of modified logic OR
    (2)根节点发生频率语言值模糊数确定
    果根节点出现硬件方面障够相应设备供应商提供
    硬件失效概率作根节点概率参 GJBZ229C2006中华民国国家军
    标准中基元器件失效率数衡量根节点先验概率果根节点代表
    障状况出现理环境方面般处理方式助相关统计数
    历史资料确定根节点概率目前相关数统计难度存量少难
    通种方法确定根节点概率面种状况般助专家评判
    分专家验观性文够减低专家验观性定义
    够根节点发生频率等级相应失效概率模糊数模糊集理融合专
    家评判中根节点先验概率获取难度减低增加客观性
    参考欧洲铁路应安全标准 EN50126 中64× 风险矩阵[58]根节
    点发生频率等级划分成 6 等级语言描述分:常偶尔鲜
    太通分类中发生频率等级分 6 级已远远
    够已 6 等级继续细化建立目前应度较高风险矩阵应
    发生频率分 1 级(极频繁) 10 级(难置信)十级风险发
    生频率等级表 44 示









    46 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    表 4 4 风险发生频率等级表
    Table 44 Risk occurrence frequency scale

    参考型铁路客运站具体情形情况语言值应发生频率型铁
    路客运站事适度更高文调整表中语言值危险等级应发生
    频率失效概率(时)代发生频率(次年)时文模糊确定
    性理引入根节点发生频率语言值等级划分定义 41 47 定义风险等
    级应模糊数中等级 1 等级 10 定义采梯形模糊数余三
    角模糊数终表 45 示风险等级模糊数表
    表 4 5 风险等级模糊数表
    Table 45 Risk level fuzzy number table

    47 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    41 中隶属函数三角梯形模糊数定义表 44 中风险等级模
    糊数隶属函数示





    48 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究





    (3)基专家模糊评判根节点先验概率分析算法
    令评判专家团队集合 { }12nP pp p  中 { }( )1 2 ipi n∈  第 i 位
    专家n 代表团队数总数
    根节点集合 { }12 nR rr r  中 { }( )1 2 jrj m∈  第 j 根节点
    m 表示根节点数量
    49 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    专家团队评判时般分两步进行熟悉表 44 中发生频率范
    围相应语言值应关系二根验贝叶斯网络中根节点发生频
    率出语言值接表 45 语言值变更成应失效模糊数集
    成专家团队评判数通积分法模糊数模糊化基
    风险厌恶指数
    ε
    确定出节点失效概率范围区间典型值进作先
    验概率赋贝叶斯网络根节点详细步骤:
    1)专家评判
    参考表 45专家团队出贝叶斯网络中根节点发生频率语言值集合
    : ( ) { } { }{ }| 1 2 1 2 ijL l i nj m∈∈中 ijl 代表第
    𝑖𝑖
    位专家第 j 根节点
    发生频率语言评判值语言值 ijl 转化应模糊数 ijf
    2)时失效概率模糊数 ijf λ 截集应( )ijf λ

    表 4 6 发生频率语言值模糊数 λ 截集表
    Table 46 Frequency language value fuzzy number and λ cut set
    3)专家评判数集成
    利公式(41)集成专家评价数
    ( ) ( )
    12
    1
    j ij
    in
    ffnλλ


    (41)
    中( )jf λ
    指第 j 根节点集成模糊数 λ 截集记作
    ( ) ( ) ( )LR
    j jjf ffλ λλ
    
    
    4)模糊化计算根节点先验概率
    50 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    引入积分法公式(42)节点先验概率 ( )jGf
    ( ) ( ) ( ) ( )1j Rj LjGf G f G fεε−+ (42)

    ( ) ( ) ( )1 09
    01 0
    1
    2
    RR
    Rj j jGf f fλλλλ
    λλ

    ∆+ ∆∑∑ (43)
    ( ) ( ) ( )1 09
    01 0
    1
    2
    LL
    Lj j jGf f fλλλλ
    λλ

    ∆+ ∆∑∑ (44)
    公式(43)(42)中 00102 1λ  01λ∆ [ ]( )01εε∈ 风险
    厌恶指数体现专家团队成员风险态度ε 越时意味着专家越追求风
    险越时代表着专家越厌恶风险ε 05 意味着专家态度中立
    文计算根节点概率取ε 典型值 0051ε 取值时 ( )jGf 代表
    含义表 47 示
    表 4 7 ε 值时 ( )jGf 表示含义
    Table 47 The meaning of ( )jGf when ε represents different values

    433 贝叶斯网络模型推理
    完成贝叶斯网络构建够实现果推理障诊断推理两种推理
    进行推理工作时需采适身特点推理算法综合 423 节
    中种推理算法文选适合度较高 clustering(聚类)推理算

    (1)果推理
    果推理种基贝叶斯网络根节点预测推理原分
    析结果进行正推理目够根根节点先验概率推理计算出叶节点
    概率事件发生概率预测果发生性
    (2)障诊断推理
    51 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    称反推理果推理程恰相反假定果事件已出现
    做判断条件分析研究贝叶斯网络节点寻找诱发该结果原
    时确定节点验概率诊断推理通常应寻找系统薄弱环节项工作
    中进步精确控制风险提供足够信息
    44 基事树贝叶斯网络模型构建
    文选取型铁路客运站系统风险事件中典型事件:火灾事件运
    节中基贝叶斯网络铁路客运站系统危险源定量分析模型定量分析诱发该
    风险事件危险源风险
    441 事树模型贝叶斯网络模型转化
    根表 41 中基事树贝叶斯网络模型转化算法第三章中已建立
    火灾事树模型转化贝叶斯网络模型图 44 示

    图 44 火灾事件贝叶斯网络模型
    Figure 44 Bayesian network model for fire accident
    442 贝叶斯网络模型参数确定
    (1)非根节点条件概率
    事树模型贝叶斯网络转化时图 44 中贝叶斯网络中节点 15YY−
    父节点节点 12ZZ− 父节点间关系障树模型中门逻辑
    52 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    确定节点 12YY− 节点 12ZZ− 条件概率时参考表 42 中事树贝叶斯
    网络转化算法
    例节点
    𝑌𝑌1
    条件概率表述:
    P(
    𝑌𝑌1
    1|
    𝐴𝐴1
    0
    𝐴𝐴2
    0
    𝐴𝐴3
    0
    𝐴𝐴4
    0)0
    P(
    𝑌𝑌1
    1|else)1
    参考铁路客运站实际情况文火灾事中非根节点概率确定方法
    进行改进门条件概率进行修改节点
    𝑌𝑌2
    例相应条件
    概率表修改表 48 示表中 state0 代表应事件发生state1 代表应
    事件发生
    表 4 8 节点
    𝑌𝑌2
    条件概率
    Table 48 Conditional Probability of Node
    𝑌𝑌2


    (2)根节点先验概率
    文选基位专家模糊评判方法计算根节点先验概率专家团队
    5 位专家组成首先位专家参考表 45 中示语言值风险发生概率
    应关系基础根验出根节点发生频率语言值然通基
    模糊确定性理根节点先验概率算法解专家团队风险保态
    度计算出风险厌恶指数
    ε
    根节点先验概率
    选取根节点 1A (电器线路意外障)算例计算先验概率专家团队 5
    名专家发生概率语言值评判结果表 49 示
    表 4 9 专家团队语言值评判结果
    Table 49 evaluation results of expert team judgement

    根表 46专家团队成员语言值应模糊数λ截集见表
    410


    53 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    表 4 10 根节点
    𝐴𝐴1
    专家团队评判结果
    Table 410 Root node
    𝐴𝐴1
    expert team evaluation results

    表 410 中模糊数λ截集公式(41)专家团队五位专家
    评判结果进行集合集合结果:


    66() 2634 238410 10L
    jf λ λ−− ×+ ×
    55() 4013 350910 10R
    jf λ λ−− ×− ×
    公式(43)(44):
    ( ) ( ) ( )1 09
    01 0
    1
    2
    LL
    Lj j jIf f fλλλλ
    λλ

    ∆+ ∆∑∑

    1 09
    66 66
    01 0
    6
    1 (2634 2384 ) (2634 2384 )10 10 10 102
    3701 10
    λλ
    λλ λλ−− −−


    × + ×∆+ × + ×∆
    ×
    ∑∑
    ( ) ( ) ( )1 09
    01 0
    1
    2
    RR
    Rj j jIf f fλλλλ
    λλ

    ∆+ ∆∑∑
    54 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    1 09
    55 55
    01 0
    5
    1 (4013 3509 ) (4013 3509 )10 10 10 102
    2258 10
    λλ
    λλ λλ−− −−


    ×− × ∆+ ×− × ∆
    ×
    ∑∑
    公式(42):
    ( ) ( ) ( ) ( ) ( )561 2258 1 370110 10j Rj RjIf If Ifεε ε ε−−− + × −+ ×
    0ε 时 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 51 2258 10j Rj Lj RjIf If If Ifεε −−+×
    1ε 时 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 61 3701 10j Rj Lj LjIf If If Ifεε −−+×

    根节点 1A 先验概率:中间值 51314 10−× 边界 52258 10−× 边界
    63701 10−×
    理计算出贝叶斯网络中余根节点 2A 20A 风险厌恶指数(
    ε

    取 0051)先验概率客运站火灾贝叶斯网络中根节点先验概率
    表 411 示
















    55 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    表 4 11 根节点
    𝐴𝐴1

    𝐴𝐴20
    先验概率
    Table 411 Thepriori probability of the root node
    𝐴𝐴1

    𝐴𝐴20


    图 45 示反映着风险厌恶指数
    ε
    变化根节点变化情况

    ε
    值分取 0 05 1图中出
    ε
    取值够反映评判专家风险
    厌恶乐观程度
    ε
    越时专家团队越厌恶风险
    ε
    取值越时专家团队越风险乐

    56 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究

    图 45 风险厌恶指数根节点先验概率分布
    Figure 45 Prior probability distribution of each node under different risk aversion index
    45 贝叶斯网络模型仿真结果分析
    目前贝叶斯网络仿真领域广泛认软件 GeNIe 美国匹兹堡学开
    发具软件具优点建模程直观仿真界面清晰
    够支持结构学参数学等时实现贝叶斯网络种推理算法
    仿真聚类推理算法消元推理算法等等文选 GeNIe 仿真软件
    构建型铁路客运站火灾事件贝叶斯网络模型图 46 示

    图 46 火灾事树贝叶斯网络模型
    Figure 46 Bayesian network model for fire accident

    0
    00001
    00002
    00003
    00004
    00005
    A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 A16 A17 A18 A19 A20ε0 ε05 ε1
    57 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    451 果推理
    表 411 中根节点先验概率已设定非根节点条件概率表输入
    GeNIe 中选择够实现果推理聚类推理算法定量计算火灾事相
    关事件发生概率仿真结果见表 412图 47图 48
    表 4 12 节点
    𝑇𝑇1

    𝑋𝑋1

    𝑋𝑋2

    𝑌𝑌1

    𝑌𝑌5

    𝑍𝑍1

    𝑍𝑍2
    发生概率仿真结果
    Table 412 Node
    𝑇𝑇1

    𝑋𝑋1

    𝑋𝑋2

    𝑌𝑌1

    𝑌𝑌5

    𝑍𝑍1

    𝑍𝑍2
    probability simulation results


    图 47 节点
    𝑋𝑋4

    𝑋𝑋5

    𝑌𝑌3

    𝑌𝑌7

    𝑍𝑍1

    𝑍𝑍2
    仿真结果
    Figure 47 Simulation results of node
    𝑋𝑋4

    𝑋𝑋5

    𝑌𝑌3

    𝑌𝑌7

    𝑍𝑍1

    𝑍𝑍2

    根图 47 出节点
    𝑋𝑋1
    引发火情
    𝑋𝑋2
    未时扑救
    𝑌𝑌2
    员安全

    𝑌𝑌3
    工作员失误发生概率较高边界分 6712× 10
    −4
    4932×
    10
    −4
    3812× 10
    −4
    3227× 10
    −4
    中间值分 1126× 10
    −3
    8302× 10
    −4

    0
    00002
    00004
    00006
    00008
    0001
    00012
    00014
    00016
    00018
    0002
    X1 X2 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Z1 Z2
    边界 中间值 边界
    58 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    6395× 10
    −4
    5211× 10
    −4
    边界分 1579× 10
    −3
    1162× 10
    −3

    8973× 10
    −4
    7194× 10
    −4


    图 48 节点 T1 仿真结果
    Fig 48 Simulation results of node T1
    图 48 示风险厌恶指数 1ε 时火灾事发生概率边界
    0000003337风险厌恶指数 05ε 时火灾事发生概率中间值
    0000008549风险厌恶指数 0ε 时火灾事发生概率边界
    000001836
    火灾事风险概率 0000003337 000001836
    452 诊断推理
    诊断推理般运风险精确控制环节中文通节点
    𝑇𝑇1
    (火灾事)
    作证假设必然发生基聚类推理算法进行推理诊断定量计算节
    点(
    𝑇𝑇1
    外)验概率确定诱发客运站火灾素贝叶斯网络中
    节点验概率 GeNIe 仿真软件中图 49 示
    0000003337
    8549E06
    000001836
    0
    0000002
    0000004
    0000006
    0000008
    000001
    0000012
    0000014
    0000016
    0000018
    000002
    边界 中间值 边界
    59 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究

    图 49 火灾事
    𝑇𝑇1
    证验概率
    Figure 49 The posteriori probability with evidence of fire accident
    𝑇𝑇1

    火灾事
    𝑇𝑇1
    证非根节点
    𝑍𝑍1

    𝑍𝑍2

    𝑌𝑌1

    𝑌𝑌5

    𝑋𝑋1

    𝑋𝑋2
    根节点
    𝐴𝐴1

    𝐴𝐴20

    概率分图 410411 示

    图 410 非根节点验概率
    Figure 410 Nonroot node posterior probability
    0
    02
    04
    06
    08
    1
    12
    Z1 Z2 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 X1 X2
    边界 中间值 边界
    60 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究

    图 411 根节点验概率
    Figure 411 Root node posterior probability
    图知导致火灾事节点素
    𝑋𝑋1
    引发火情
    𝑋𝑋2
    未时扑

    𝑌𝑌1
    电气设备
    𝑌𝑌2
    客安全行
    𝑌𝑌3
    工作员失职
    𝑍𝑍1
    工作员素根

    𝐴𝐴2
    电气设备老化劳
    𝐴𝐴3
    维修
    𝐴𝐴5
    工作员违章操作
    𝐴𝐴6火电慎
    𝐴𝐴9
    违禁携带易燃易爆物品
    𝐴𝐴11
    工作员离岗
    𝐴𝐴12
    工作员未
    时发现
    𝐴𝐴14
    工作员消防技欠缺
    𝐴𝐴15
    灭火器失效
    𝐴𝐴18
    火灾动报警器失
    效节点发生概率表 413414 示
    表 4 13 节点素发生概率
    Table 413 Node factor occurrence probability





    0
    005
    01
    015
    02
    025
    03
    035
    04
    A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 A16 A17 A18 A19 A20
    边界 中间值 边界
    61 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    表 4 14 根素发生概率
    Table 414 Fundamental factor occurrence probability

    运贝叶斯网络模型火灾事危险素进行分析够定量化算出系
    统危险源发生概率进确定出系统中高风险概率危险源相应
    重隐患环节基础采精确风险控制措置减低消隐患:
    (1)表 413 中发生概率 005 高风险素通时更换维修
    重视理员培训工作加强火吸烟慎等素控确保系统
    安全隐患够合理控制
    (2)根贝叶斯网络风险分析结重点性编写补充型铁
    路客运站风险控制手册明示风险项点制定精确风险控制举措应急办法
    (3)构建理员客运站系统联动互通机制保障系统出现风险时
    够时风险信息发送客运站指挥中心指挥中心实施步应急控制
    措施提供坚实信息基础
    46 章结
    针危险源定量风险分析研究问题章步骤逐步展开研究首
    先引入介绍模糊确定性理贝叶斯网络次够结合两种理建
    模优点两种理方法结合起深入探究基事树贝叶斯网络
    模型构建方法基模糊确定理根节点先验概率分析算法构建基
    贝叶斯网络型铁路客运站系统危险源定量风险分析模型模型仅
    够简化根节点先验概率计算程降低构造贝叶斯网络模型复杂度
    时建模程中实现两种推理:果推理
    62 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统危险源定量安全风险分析研究
    诊断推理铁路客运站中项火灾事例构建基贝叶斯网络
    火灾事危险源定量安全风险分析模型中确定根节点先验概率时
    助专家模糊评判基 GeNIe 仿真软件选 clustering 推理算法进行双
    推理仅确定火灾事发生概率范围计算出导致火灾发生危
    险源验概率证明该模型合理行模型应种风险
    事件研究够全面系统解铁路客运站系统中重点危险源
    步实现危险源精确控制提供理指导技术支持
    63 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    5 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    前两章客运站系统风险事件危险源定性定量分析研究中够实现微观
    层面具体危险源定性辨识定量分析型铁路客运站元素集成
    综合系统发生风险事件时影响方方面面引发次生事件研究
    单危险源整体层面握控制型铁路客运站运营风险
    型铁路客运站系统运营层面深入分析整体系统风险期精确消降低
    系统安全风险显尤必
    准确科学型铁路客运站系统安全风险进行分析评价首先应筛选
    确定够符合铁路客运站实际特点综合评价方法通已综合风险评价方
    法适范围优缺点分析考虑铁路客运站系统确定性素
    评价方法观性太强实际情况选择引入擅长处理复杂确定性系统问题
    神网络构建基 BP 神网络型铁路客运站运营安全风险评价模型
    基础助第三章已客运站危险源汇总表通中危险源进行
    分类汇总补充完成综合运营安全风险评价指标体系建立指标重
    程度相应权重相章避免传统观赋权法观素太
    强利熵值法计算评价指标体系权重然通模糊算法算出样铁
    路数利加权求降低数观性数输入训练神网
    络性进行测试确定网络模型参数验证风险评价模型性通
    该模型系统整体层面找出影响型铁客运站系统安全运营风险素
    薄弱环节章微观层面危险源风险分析结果相结合系统安全风险精
    准控制策略制定提供科学效控型铁路客运站系统运营安全
    风险保障旅客出行中转安全
    51 型铁路客运站系统运营安全风险评价方法确定
    511 常综合评价方法分析
    科学客观铁路客运站运营安全风险进行评价首先应根客运站实际
    情形选择恰综合评价方法综合评价方法必须具客观性实性
    进行终分析前应评价方法深入研究时评
    价方法适范围解决问题分析问题思路角度相径庭
    种方法存足处选取评价方法时应足够认识旦错误选择
    65 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    适度高评价方法实际情况截然相反结果年
    研究领域评价方法选择合适导致结果切实际现象发
    生情况合理选择评价方法仅够综合体现分析象基信息够
    结果产生巨影响章纳前适铁路系统常风险评价方法分
    类图 51 表 51 示[5966]

    图 51 风险评价方法
    Figure 51 risk evaluation method
    表 51 常评价方法汇总表
    Table 51 summary and comparison table of common evaluation methods
    方法名称 方法描述 优点 缺点
    安全检查
    表法
    检查表方式项目
    列出供分析然
    确定分析系统否符
    合安全求通检查发
    现系统隐患进
    提出相应改进措施种
    方法
    操作员知
    识基础
    求容易
    手符合
    国前实
    际情况
    适性高
    求分析象已
    存分
    析定性层面

    专家分

    基业专家验
    判断直观判断风
    险单风险出
    分零百间

    简洁方便
    够较客观
    体现系统风
    险素
    观成分占太
    易受
    素影响
    66 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究

    概率分析

    种确定性分析方
    法通分析研究象中
    种确定性隐患幅度
    概率分布研究象
    身良影响研究
    象风险性作出判断
    观影响
    减少时数
    字直观性更

    观性然
    隐患素幅
    度变动概率分
    布产生影响
    决策树分

    分析事件时引出
    够诱发结果事
    件类似树干图
    形描述类事件决策树
    研究象致灾原
    研究者出解决
    致灾原方案应
    概率值运数学模
    型计算出致灾原风险

    够采方
    案相应概
    率进行加权求

    风险值
    结果相客观

    选取方案期
    值确定概率值
    时客观性较

    蒙特卡罗

    机模拟法
    中考虑确定素影
    响基步骤已输
    入样中机选取试验样
    输入数模型
    求系统风险率
    基础进行干次
    机选取样组风
    险率终通算出系
    统风险概率分布分析确
    定系统风险水
    基计算构
    建机样风
    险率概率分
    布研究风险
    规律具
    直观明特

    需枚举法
    进行次试验


    层次分析

    该方法起源运筹学
    解决复杂目标问题方
    面着适性
    时层次分析法种够
    时定性定量分析
    方法
    兼具简单
    信实优
    点够时
    定性定量
    误差分
    析具备素
    复杂系统
    时相
    分析方法
    度更高

    确定风险素
    较时客观性

    引发权重致
    性时评价
    指标独立性
    较高求
    67 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    模糊评价


    首先构建隶属函数
    分析描述评价矩阵然
    已建立评
    价指标评语集分析评
    价象隶属度量化风
    险等级
    模糊评价法中
    引入隶属度
    理够实现
    定性问题定
    量化
    定性描述转化
    定量评价
    时结果系统
    性够解
    决风险中难
    量化模糊问

    模糊评价中
    指标间
    存着相关信息
    重复前
    引入隶属度
    解决
    问题时
    模糊相关矩阵
    需进步优
    化研究
    粗糙集
    种够研究确定性
    问题理方法具备分
    析推理数研究完整
    信息问题特点基
    思想:仅仅托量
    实验观测数适
    模型算法深入挖
    掘数身探究找出
    间潜关系
    1需
    先验信息作
    基础2实
    验数基础
    托强
    知识获取力
    确定发现
    数间隐含
    联系
    1实验观测
    数需求量
    较2方法
    容错性较差
    时相应推广
    力较弱
    神网络

    质原理通模拟
    脑工作流程相关
    信息神元表示
    时节点相连接形成网
    络系统神元通利
    刺激相互连接实现模
    拟脑学记忆
    网络节点定函数
    规进行训练逼某
    函数终托该函数
    实现网络输出
    1型复杂
    系统性问题中
    适性较
    2够
    行适应
    系统
    基础数体量
    求较
    精度求高
    型铁路客运站运营安全风险评价中确保终安全风险评价
    等级客观性准确性定量分析型铁路客运站系统中员环境设备
    理等种素尤必涉系统素数量庞已传统铁路客运
    站评价方法建模程复杂评价程中观性太强充分查阅文献基
    础考虑 BP 神网络具结果简单调参数建模力强训练
    算法等优点评价程中客观性够程度保证章
    利神网络中 BP 神网络构建评价方法助文中编制评价指标体
    系型铁路客运站运营风险展开深入研究
    512 BP 神网络评价法
    (1)BP 神网络概述
    68 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    BP 神网络起源世纪 80 年代 Rumelhart McCelland 首科
    学家 1986 年提出[67]十年发展该理学术界领域已
    普遍认BP 神网络神网络分支种层前馈神网络
    法该网络种包括输入层中间层隐含层三层者三层神元神
    网络层间实现全连接层神元间存连接输入层神
    元隐含层神元间连接强度通常间权值反映隐含层输
    出层神元前层神元传信息进行整合然该层神元
    整合信息输入
    BP 神网络工作原理:输入层神元中输入学样神
    元激活值输入层隐含层输出层传播输出层神元获网络
    输入响应然减少网络输出实际输出样间误差方输出层
    反隐含层回输入层逐渐调整连接值[68]着种误差逆传播修正
    反复进行网络输入模式响应正确率断升相应拓扑结构图 5
    2 示

    图 52 BP 神网络拓扑结构图
    Figure 52 Topological structure diagram of BP neural network
    图 52BP 神网络输入值
    𝑥𝑥1

    𝑥𝑥2

    𝑥𝑥𝑛𝑛
    输出层预测值
    𝑧𝑧1

    𝑧𝑧2

    𝑧𝑧𝑚𝑚

    𝜔𝜔𝑖𝑖𝑖𝑖

    𝜔𝜔𝑘𝑘𝑘𝑘
    BP 神网络权值 BP 神网络做非线性函
    数种函数变量变量分网络输入值预测值图中 BP
    神网络代表着 n 变量 m 变量函数关系
    (2)BP 神网络学算法
    BP 神网络总着误差降快方改进误差通调整权值阈值
    终误差趋[69]算法示意图图 53 示
    69 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究

    图 53 BP 算法示意图
    Figure 53 Schematic diagram of the BP algorithm
    三层 BP 网络应中较常见节例介绍 BP 网络学程
    令输入层节点 ix 隐含层节点
    𝑦𝑦𝑗𝑗
    输出层节点
    𝑧𝑧𝑘𝑘
    输入层隐含层输出
    层神元间连接权值分
    𝜔𝜔𝑖𝑖𝑖𝑖

    𝜔𝜔𝑘𝑘𝑘𝑘
    隐含层神元阈值
    𝛼𝛼𝑗𝑗
    输出层
    神元阈值
    𝛼𝛼𝑘𝑘
    隐含层输出层激励函数 g输出节点期输出
    𝑡𝑡𝑘𝑘
    BP 网络学程:
    隐含层节点输出
    ( )()ji i j jj g g ney wx a t −∑ (51)
    输出层节点输出
    ( )()k kj k kjg g neyutz α −∑ (52)
    实际输出期输出间均方误差函数
    2
    211
    22
    ( ( ( ) ))() kik ji i j kkk
    kk
    t g ug w xE t z ii
    αα − −−∑∑−∑∑ (53)
    1)误差函数隐含层输出层节点间权值求导
    1
    n
    p k
    p pkkjkj kj
    EE Ez z
    uzzµµ
    ∂∂ ∂ ∂∂ ××∂ ∂∂ ∂∂∑ (54)
    E
    𝑧𝑧𝑝𝑝
    (1

    p

    h)函数
    𝑧𝑧𝑘𝑘

    𝑢𝑢𝑘𝑘𝑘𝑘

    𝑧𝑧𝑖𝑖

    𝑧𝑧𝑗𝑗(i

    jij12…n)间相互独立
    '( )()kk kkjj
    kj
    E neg yyttzu
    δ∂ −−× ×−∂
    (55)
    令输出层节点误差
    '( )()kkk knegttzδ −× (56)
    2)误差函数输入层隐含层节点间权值求导
    70 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    jk
    ij kji jij
    yEEz
    ywwz
    ∂∂ ∂∂ ××∂ ∂∂∂∑∑ (57)
    E
    𝑧𝑧𝑘𝑘
    (1

    k

    n)函数某
    𝑤𝑤𝑗𝑗𝑗𝑗

    𝑦𝑦𝑗𝑗

    𝑧𝑧𝑘𝑘
    (1

    k

    n)

    ''

    ( )() ()
    ()
    kk k jikj
    kji
    k j i jikj
    k
    E ne neggt t txzw
    neg tx x
    µ
    µδδ
    ∂ −−× ×× ×∂
    − ×−


    (58)
    令隐含层节点误差
    '()j jkkj
    k
    neg t µδδ ×∑ (59)
    权值修正
    ∆𝜇𝜇𝑘𝑘𝑘𝑘

    ∆𝑤𝑤𝑗𝑗𝑗𝑗
    误差函数梯度降成正应
    隐含层输出层节点间权值变化
    ∆𝜇𝜇𝑘𝑘𝑘𝑘
    '()j jkkj
    k
    neg t µδδ ×∑ k j
    kj
    E yηηδµ
    ∂−∂
    (510)
    隐含层输出层节点间权值修正
    ( 1) () () kkj kj kj kj jpp pyηµ µ µµ δ+ +∆ + (511)
    输入层隐含层节点间权值变化
    ''
    ji j i
    ji
    Ewxw
    ηηδ∂∆− ∂
    (512)
    输入层隐含层节点间权值修正
    '( 1) () ()ji ji ji ji j ikk kw w ww xη δ+ +∆ + (513)
    (513)知隐含层节点误差
    𝛿𝛿𝑗𝑗
    中 k kj
    k
    µδ∑ 代表输出节点
    𝑧𝑧𝑘𝑘


    𝛿𝛿𝑘𝑘
    通权值
    𝜇𝜇𝑘𝑘𝑘𝑘
    节点
    𝑦𝑦𝑗𝑗
    反传播成隐含层节点误差
    3)阈值修正
    BP 网络学程中仅修正着权值时时修正着阈值
    α
    原理修正权值

    ①误差函数输出节点阈值求导
    '( )()k
    kk kk
    kkk
    EEz negttzz
    δαα
    ∂ ∂∂ × −× ∂ ∂∂ (514)
    71 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    阈值修正
    kk
    k
    Eηηαδα
    ∂∆ ∂ (515)
    ( 1) ( )k kkppηα αδ+ + (516)
    ②误差函数隐含层节点阈值求导
    '( )()jk
    jjkk
    kkkjjj
    yEEz neg tyz t z δαα
    ∂∂ ∂∂ × × −× ∂ ∂∂∂∑∑ (517)
    阈值修正
    ''
    jj
    j
    Ea a
    ηηδ∂∆ ∂
    (518)
    '( 1) ( )j jjpka ηαδ+ + (519)
    更清晰反映 BP 算法实现流程引入流程图表示图 54 示

    图 54 BP 算法流程图
    Figure 54 Flow chart of BP algorithm
    72 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    52 型铁路客运站系统运营安全风险指标体系指标权重
    521 运营安全风险指标体系构建
    型铁路客运站系统子系统种客风险素机耦合
    形成庞系统风险隐患数目巨种类繁风险隐患铁路客运
    站运营影响程度相够程度客观科学客运站系统运营
    安全风险进行分析构建套合理全面易应型铁路客运站风险指标体
    系显极重章构建指标时参考鉴第三章中已危险源
    汇总表遵循科学客观系统全面简单清晰操作性强指标构建原
    筛选
    (1)构建指标体系原
    1)科学客观科学客观保障评价结果合理准确坚实基础原
    两角度反映:指标选取务必基客观现实二指标涵定义
    获取方法必须明确界定免收集基础数时出现误差
    2)系统全面原求构建指标体系完整系统两角
    度体现原:全局角度握铁路客运站产生安全影响风
    险隐患二层面角度表现客运站风险状况
    3)简单清晰评价指标应存晦涩难懂存歧义词语时结构层次
    必须清晰易懂
    4)操作性具体指铁路客运站风险指标测性含义般两维度
    反映:否实性语言形容评价指标二测定数指标程
    否现实行
    (2)指标体系构建
    根安全系统工程原理鉴第三章中危险源汇总表重点事危险源辨
    识表基础指标体系构建原筛选纳分类剔适性高
    指标终构建型铁路客运站系统运营安全风险指标体系出相
    应指标数提取方法步数收集提供方法途径章构建指标
    体系四方面展开图 55 示
    73 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究

    图 55 铁路客运站运营安全风险指标体系
    Figure 55 Operation safety risk index of railway passenger station
    522 基熵权法指标权重计算
    熵(entropy)概念初热力学研究中提出代表着种热力体
    系中特殊热种热做功物理意义表示体系混乱程度度量
    74 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    熵权法权重确定时通指标反映信息程度实现种受观
    素制约客观赋权法[70]熵值指标权重成反关系
    权重熵值反然
    熵权法权重确定领域应广泛层次分析法等观赋权法熵权法
    权重确定结果具较强客观性够极减低消评价结果观素
    章采熵权法确定指标权重值步骤
    (1)标准化处理
    构造判断矩阵公式(520)进行标准化处理结果
    𝑝𝑝𝑖𝑖𝑖𝑖
    表示

    1
    ij
    ij n
    ij
    i
    kp
    k



    (520)
    (2)计算第 j 项指标熵权
    𝑒𝑒𝑗𝑗

    𝑒𝑒𝑗𝑗
    m
    1
    n
    ij
    i
    p

    ∑ ln
    𝑝𝑝𝑖𝑖𝑖𝑖
    (521)
    式中m>0ln 然数
    𝑒𝑒𝑗𝑗 ≥
    0果
    𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖
    定 j 全部相等:

    1
    1ij
    ij n
    ij
    i
    kp nk



    (522)

    𝑒𝑒𝑗𝑗
    取:
    𝑒𝑒𝑗𝑗
    m
    1
    1n
    i n
    ∑ ln
    1
    𝑛𝑛
    mln
    𝑛𝑛
    (523)
    令 mln
    1
    𝑛𝑛

    𝑒𝑒𝑗𝑗
    1知 0
    ≤ 𝑒𝑒𝑗𝑗 ≤
    1
    (3)计算第 j 项指标差异
    𝑔𝑔𝑗𝑗
    系数
    定 j
    𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖
    差异性越
    𝑒𝑒𝑗𝑗
    越方案指标差异性指标
    方案作成反关系全部相等时
    𝑒𝑒𝑗𝑗

    𝑒𝑒𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
    1方案评价指标
    𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖𝑖

    意义反该项指标方案评价作越定义差异系
    数:
    𝑔𝑔𝑗𝑗
    1
    𝑒𝑒𝑗𝑗
    (524)
    定义指标熵权系数
    𝑢𝑢𝑗𝑗
    公式:
    𝑢𝑢𝑗𝑗

    1
    j
    m
    j
    j
    g
    g


    (525)
    75 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    53 型铁路客运站系统风险评价模型建立
    531 BP 神网络模型设计
    (1)确定网络层数
    单隐含层 BP 网络满足节点采阈值前提条件时够逼闭区
    间连续函数知三层 BP 网络够完成 n 维 m 维意映射[7173]
    文选 BP 网络设定单隐含层
    (2)确定层神元数目
    1)确定输入层神元数
    输入层承担着外界信号 BP 网络间衔接纽带功中输入节点维
    度决定着应层神元节点数节中构建型铁路客运站安全风险
    评价指标体系确定表 52 示 16 指标模型输入节点
    表 52 BP 网络输入节点
    Table 52 BP network input node
    2)确定隐含层神元数目
    设定隐含层神元数目时没现成标准参考通常通次实验
    尝试出中节点数数目够网络学时间信息获取力产生影
    响数目时会引发度拟合反出现理解信息力缺乏现象面
    前研究中佳节点数确定法部分验公式:
    nmbn∗ ++ (526)

    ( 3) 1mnn∗ ≤ ++ (527)
    2043 012 254 077 035 051nm m nnn∗ + + + ++ (528)
    76 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    3 公式中
    𝑛𝑛

    隐含层神元数n 输入层神元数m 输出层
    神元数b∈[110]理数参考公式(526)隐含层节点数初定 1015
    读入实际数实际训练情况终确定隐含层神元数目
    3)确定输出层神元数目
    确定输出层神元数目时通常没具体求情况判定节构建
    评价模型期结果关铁路客运站风险值时表 53 知风险
    评价等级 5 数位组成中数位应着神元输出输出层
    节点数 5
    表 53 风险等级分值应关系
    Table 53 The corresponding relationship between risk grade and the score

    (3)确定激励函数
    激励函数作输入信号限定允许界限[7476]激励函数分
    3 种阈值型线性型 S 型S 型函数连续导特性研究者普遍认
    时 BP 网络中发挥类似阈值作作通调节参数实
    现节建模中选数 S 型激励函数表达式定义
    1() 1 xgx
    e− + (529)
    S 型激励函数函数图图 56 示
    77 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究

    图 56 S 型激励函数
    Figure 56 S type excitation function
    (4)选取网络学参数
    1)确定初始权值
    BP 网络训练前需输入初始值权值该值决定训练初始时误差曲
    线位置初始值太否激活函数导数 '() 0xg → 时δ
    '()xg 正相关关系δ 趋 0导致权值修正量 jiw∆ kjµ∆
    限趋 0终权值修正停滞
    初始权值通常选取区间(11)间较数节选取 0 作建模初始
    权值初始阈值
    2)确定学速率
    BP 算法基梯度降法学算法质学程中权值
    jiw∆
    kjµ∆ 修正误差函数梯度降成正学速率
    η
    极程度影响着
    次循环训练中权值阈值调整量
    ' ji kj
    ji kj
    EEw w
    ηηµµ
    ∂∂∆− ∆−∂∂
    (530)
    ' jk
    jk
    EEa ηηα αα
    ∂∂∆ ∆∂∂
    (531)
    学程中学速率通常变确定合理学速率值
    重果值太循环中权值阈值调整量训练时间极
    拉长反值太会次循环中权值阈值调整量太致贝叶斯网
    络误差值附产生震荡回跳动综合分析类素章学速率值
    变动范围确定[00108]间
    78 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    3)确定期误差
    通常减误差两种方法:减少训练时间二增加隐含层节点数
    通常想找恰期误差基 BP 神网络训练必

    通常神网络中应较广误差函数三种表 54 示:
    表 54 误差函数
    Table 54 Error function
    表中m 输出节点数c 训练样集总数
    cjy BP 网络期输
    出 cjy BP 网络实际输出值
    误差函数 函数特征

    误差函数

    2
    1
    1
    2 ()
    m
    cc
    c j j
    j
    yE t

    −∑
    系统中训练样输入动修正次权值
    矩阵修正权值时系统没计算训
    练样输入产生输出误差否时减
    种函数会拉长运算时间


    全局误差函数

    2
    11 1
    1
    2 ()
    cm c
    cc
    ccj j
    cj c
    yEEt

    −∑∑ ∑
    全局误差函数够针具体样减少全局误
    差 BP 网络中 c 值 m 值误差产生
    影响相中 c 值全局误差 E 正关
    系 c 值固定时全局误差 E m 值正关
    系原网络法网络进行


    均方误差函数

    2
    11
    1 ()
    cm
    cjcj
    cj
    MSE yymc
    −∑∑
    述两种算法缺点均方误差函数中存
    文选均方误差函数 MSE

    (5)基 MATLAB BP 神网络设计
    MATLAB 2014a 神网络工具箱中含少够实现 BP 网络分析函数[77
    80]频率高函数表 55 示


    79 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    表 55 MATLAB 2014a 中 BP 网络工具箱函数
    Table 55 BP network toolbox function in MATLAB 2014a

    532 确定样数
    般说风险程度定性描述词语 BP 神网络仿真风险等
    级定量仿真前需量化风险程度章风险等级确定五
    安全安全较安全较危险危险
    时 BP 神网络需输入数定量风险指标素中存
    确定成分属定性素法直接进行处理文首先利
    模糊算法已构建指标体系二级指标进行量化计算时考虑数权重数
    进行加权处理减少中观素
    (1)计算隶属度矩阵
    调阅相关文献消关联素设计级指标调查表通网问
    卷形式找 10 名铁路专家北京西站南京南站兰州西站等 20 座样车站
    该表进行调查中第 1 名专家第 1 座样车站调查情况列表格
    示评语集中 I 代表安全II 代表安全III 代表较安全IV 代表较危险V
    代表危险
    1)员素调查表




    80 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    表 56 员素调查表
    Table 56 staff factor questionnaire

    2)设备素调查表



    81 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    表 57 设备素调查表
    Table 57 Equipment factor questionnaire

    3)环境素调查表
    表 58 环境素调查表
    Table 58 Environmental factors questionnaire

    4)安全理素调查表

    82 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    表 59 安全理素调查表
    Table 59 Safety management factor questionnaire

    整合 4 张调查表中信息通设定评价率中素隶属
    度构建隶属度矩阵[46]中二级指标五评语隶属度次应着矩阵中
    行数字矩阵第列第五列分应 5 评语 IIIIIIIV
    V
    表 57 知二级指标设备维护状况四项调查容检修计划完善
    检修程序合理维修员力强检修报告完善四项容中属评语 I
    IIIIIIVV 数分 1 1 0 1 1算出属评语 III
    IVV 率 14C 率 04(中 4 表示设备维护状况容
    数)设定评价率专业技评语 IIIIIIIVV 隶属度专业
    技 5 评语 IIIIIIIVV 隶属度(0250250025
    025)设备素隶属度矩阵
    𝑅𝑅
    设备素第三行示
    理员素隶属度矩阵
    𝑅𝑅
    员素设备素隶属度矩阵
    𝑅𝑅
    设备素环
    境素隶属度矩阵
    𝑅𝑅
    环境素安全理素隶属度矩阵
    𝑅𝑅
    安全理分示:
    83 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究

    𝑅𝑅
    员素





    02 02 02 04 0
    025
    025
    025
    0
    025
    025
    05
    033
    025
    05
    025
    067
    0
    0
    0
    0
    025
    0
    0
    0





    𝑅𝑅
    设备素

    05 05 0 0 0
    0
    025
    067
    025
    033
    0
    0
    025
    0
    025


    𝑅𝑅
    环境素

    0 033 033 0 034
    0
    05
    05
    05
    0
    0
    05
    0
    0
    0


    𝑅𝑅
    安全理





    067 033 0 0 0
    025
    0
    05
    0
    05
    034
    05
    1
    0
    033
    0
    0
    0
    033
    0
    0
    025
    0
    0
    0






    综合评价素隶属度矩阵 R 述四矩阵合 R 中行表
    示指标 IIIIIIIVV 隶属度

    (2)模糊算法计算单专家评价数
    评语集中评语风险结果影响程度样评语集中
    等级权重相设定风险等级[47]IIIIIIIVV 权重分
    125325525725925风险等级权重
    𝑊𝑊
    评语(
    𝜔𝜔I

    𝜔𝜔II

    𝜔𝜔III

    𝜔𝜔IV

    𝜔𝜔IV
    )(125325525725925)模糊变换
    𝐷𝐷
    指标
    𝑊𝑊
    评语
    𝑅𝑅
    𝑇𝑇
    算:


    𝐷𝐷
    指标二级指标评语集 IIIIIIIVV 权重代表指标
    素评价值权重值(01)间满足作 BP 网络输入量基
    84 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    条件基前面计算出第 1 位专家第 1 座样客运站评估数
    表示
    表 510 第 1 名专家客运站 1 风险评估分
    Table 510 The first expert scores the risk evaluation of passenger station 1
    1
    𝑈𝑈11
    (
    1
    )
    𝑈𝑈12
    (
    1
    )
    𝑈𝑈13
    (
    1
    )
    𝑈𝑈14
    (
    1
    )
    𝑈𝑈15
    (
    1
    )
    𝑈𝑈21
    (
    1
    )
    𝑈𝑈22
    (
    1
    )
    𝑈𝑈23
    (
    1
    )
    𝑈𝑈31
    (
    1
    )
    𝑈𝑈32
    (
    1
    )
    𝑈𝑈33
    (
    1
    )
    𝑈𝑈41
    (
    1
    )
    𝑈𝑈42
    (
    1
    )
    𝑈𝑈43
    (
    1
    )
    𝑈𝑈44
    (
    1
    )
    𝑈𝑈45
    (
    1
    )



    1
    02
    56
    00
    98
    01
    12
    01
    36
    01
    80
    00
    76
    01
    56
    01
    92
    01
    64
    02
    15
    00
    60
    00
    84
    01
    44
    02
    60
    00
    96
    01
    25
    理余 9 名专家分第 1 座样车站出调查表模糊预处
    理分数 9 张表示
    表 511 第 2 名专家客运站 1 风险评估分
    Table 511 The second expert scores the risk evaluation of passenger station 1
    2
    𝑈𝑈11
    (
    2
    )
    𝑈𝑈12
    (
    2
    )
    𝑈𝑈13
    (
    2
    )
    𝑈𝑈14
    (
    2
    )
    𝑈𝑈15
    (
    2
    )
    𝑈𝑈21
    (
    2
    )
    𝑈𝑈22
    (
    2
    )
    𝑈𝑈23
    (
    2
    )
    𝑈𝑈31
    (
    2
    )
    𝑈𝑈32
    (
    2
    )
    𝑈𝑈33
    (
    2
    )
    𝑈𝑈41
    (
    2
    )
    𝑈𝑈42
    (
    2
    )
    𝑈𝑈43
    (
    2
    )
    𝑈𝑈44
    (
    2
    )
    𝑈𝑈45
    (
    2
    )



    1
    02
    01
    01
    05
    01
    29
    01
    30
    01
    96
    02
    82
    01
    46
    01
    85
    02
    60
    02
    15
    01
    21
    00
    94
    02
    40
    02
    52
    0
    24
    3
    01
    61
    表 512 第 3 名专家客运站 1 风险评估分
    Table 512 The third expert scores the risk evaluation of passenger station 1
    3
    𝑈𝑈11
    (
    3
    )
    𝑈𝑈12
    (
    3
    )
    𝑈𝑈13
    (
    3
    )
    𝑈𝑈14
    (
    3
    )
    𝑈𝑈15
    (
    3
    )
    𝑈𝑈21
    (
    3
    )
    𝑈𝑈22
    (
    3
    )
    𝑈𝑈23
    (
    3
    )
    𝑈𝑈31
    (
    3
    )
    𝑈𝑈32
    (
    3
    )
    𝑈𝑈33
    (
    3
    )
    𝑈𝑈41
    (
    3
    )
    𝑈𝑈42
    (
    3
    )
    𝑈𝑈43
    (
    3
    )
    𝑈𝑈44
    (
    3
    )
    𝑈𝑈45
    (
    3
    )



    1
    02
    04
    01
    10
    01
    28
    01
    05
    01
    79
    01
    80
    02
    06
    02
    04
    01
    86
    01
    98
    07
    8
    01
    66
    01
    92
    01
    99
    02
    05
    01
    83
    表 513 第 4 名专家客运站 1 风险评估分
    Table 513 The fourth expert scores the risk evaluation of passenger station1
    4
    𝑈𝑈11
    (
    4
    )
    𝑈𝑈12
    (
    4
    )
    𝑈𝑈13
    (
    4
    )
    𝑈𝑈14
    (
    4
    )
    𝑈𝑈15
    (
    4
    )
    𝑈𝑈21
    (
    4
    )
    𝑈𝑈22
    (
    4
    )
    𝑈𝑈23
    (
    4
    )
    𝑈𝑈31
    (
    4
    )
    𝑈𝑈32
    (
    4
    )
    𝑈𝑈33
    (
    4
    )
    𝑈𝑈41
    (
    4
    )
    𝑈𝑈42
    (
    4
    )
    𝑈𝑈43
    (
    4
    )
    𝑈𝑈44
    (
    4
    )
    𝑈𝑈45
    (
    4
    )



    1
    01
    90
    01
    04
    00
    95
    00
    81
    02
    67
    01
    73
    02
    06
    01
    85
    01
    74
    01
    68
    01
    59
    01
    31
    01
    02
    04
    07
    01
    50
    02
    16

    表 514 第 5 名专家客运站 1 风险评估分
    Table 514 The fifth expert scores the risk evaluation of passenger station1
    5
    𝑈𝑈11
    (
    5
    )
    𝑈𝑈12
    (
    5
    )
    𝑈𝑈13
    (
    5
    )
    𝑈𝑈14
    (
    5
    )
    𝑈𝑈15
    (
    5
    )
    𝑈𝑈21
    (
    5
    )
    𝑈𝑈22
    (
    5
    )
    𝑈𝑈23
    (
    5
    )
    𝑈𝑈31
    (
    5
    )
    𝑈𝑈32
    (
    5
    )
    𝑈𝑈33
    (
    5
    )
    𝑈𝑈41
    (
    5
    )
    𝑈𝑈42
    (
    5
    )
    𝑈𝑈43
    (
    5
    )
    𝑈𝑈44
    (
    5
    )
    𝑈𝑈45
    (
    5
    )



    1
    01
    86
    01
    03
    00
    82
    00
    91
    03
    35
    01
    82
    01
    95
    02
    03
    02
    15
    03
    63
    00
    92
    00
    89
    01
    54
    03
    31
    03
    72
    01
    27
    85 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    表 515 第 6 名专家客运站 1 风险评估分
    Table 515 The sixth expert scores the risk evaluation of passenger station1
    6
    𝑈𝑈11
    (
    6
    )
    𝑈𝑈12
    (
    6
    )
    𝑈𝑈13
    (
    6
    )
    𝑈𝑈14
    (
    6
    )
    𝑈𝑈15
    (
    6
    )
    𝑈𝑈21
    (
    6
    )
    𝑈𝑈22
    (
    6
    )
    𝑈𝑈23
    (
    6
    )
    𝑈𝑈31
    (
    6
    )
    𝑈𝑈32
    (
    6
    )
    𝑈𝑈33
    (
    6
    )
    𝑈𝑈41
    (
    6
    )
    𝑈𝑈42
    (
    6
    )
    𝑈𝑈43
    (
    6
    )
    𝑈𝑈44
    (
    6
    )
    𝑈𝑈45
    (
    6
    )



    1
    01
    68
    01
    03
    00
    76
    01
    45
    01
    98
    02
    64
    02
    53
    01
    81
    02
    10
    03
    66
    00
    70
    01
    15
    01
    12
    03
    70
    01
    07
    01
    82
    表 516 第 7 名专家客运站 1 风险评估分
    Table 516 The seventh expert scores the risk evaluation of passenger station1
    7
    𝑈𝑈11
    (
    7
    )
    𝑈𝑈12
    (
    7
    )
    𝑈𝑈13
    (
    7
    )
    𝑈𝑈14
    (
    7
    )
    𝑈𝑈15
    (
    7
    )
    𝑈𝑈21
    (
    7
    )
    𝑈𝑈22
    (
    7
    )
    𝑈𝑈23
    (
    7
    )
    𝑈𝑈31
    (
    7
    )
    𝑈𝑈32
    (
    7
    )
    𝑈𝑈33
    (
    7
    )
    𝑈𝑈41
    (
    7
    )
    𝑈𝑈42
    (
    7
    )
    𝑈𝑈43
    (
    7
    )
    𝑈𝑈44
    (
    7
    )
    𝑈𝑈45
    (
    7
    )



    1
    02
    15
    00
    96
    00
    92
    01
    58
    01
    54
    01
    83
    02
    07
    01
    80
    01
    74
    01
    15
    03
    30
    00
    92
    03
    06
    00
    94
    00
    75
    00
    90
    表 517 第 8 名专家客运站 1 风险评估分
    Table 517 The eighth expert scores the risk evaluation of passenger station1
    8
    𝑈𝑈11
    (
    8
    )
    𝑈𝑈12
    (
    8
    )
    𝑈𝑈13
    (
    8
    )
    𝑈𝑈14
    (
    8
    )
    𝑈𝑈15
    (
    8
    )
    𝑈𝑈21
    (
    8
    )
    𝑈𝑈22
    (
    8
    )
    𝑈𝑈23
    (
    8
    )
    𝑈𝑈31
    (
    8
    )
    𝑈𝑈32
    (
    8
    )
    𝑈𝑈33
    (
    8
    )
    𝑈𝑈41
    (
    8
    )
    𝑈𝑈42
    (
    8
    )
    𝑈𝑈43
    (
    8
    )
    𝑈𝑈44
    (
    8
    )
    𝑈𝑈45
    (
    8
    )



    1
    01
    87
    01
    02
    00
    78
    01
    72
    00
    99
    01
    86
    02
    90
    02
    01
    01
    69
    01
    81
    00
    93
    01
    28
    03
    01
    01
    76
    00
    55
    01
    83
    表 518 第 9 名专家客运站 1 风险评估分
    Table 518 The nighth expert scores the risk evaluation of passenger station1
    9
    𝑈𝑈11
    (
    9
    )
    𝑈𝑈12
    (
    9
    )
    𝑈𝑈13
    (
    9
    )
    𝑈𝑈14
    (
    9
    )
    𝑈𝑈15
    (
    9
    )
    𝑈𝑈21
    (
    9
    )
    𝑈𝑈22
    (
    9
    )
    𝑈𝑈23
    (
    9
    )
    𝑈𝑈31
    (
    9
    )
    𝑈𝑈32
    (
    9
    )
    𝑈𝑈33
    (
    9
    )
    𝑈𝑈41
    (
    9
    )
    𝑈𝑈42
    (
    9
    )
    𝑈𝑈43
    (
    9
    )
    𝑈𝑈44
    (
    9
    )
    𝑈𝑈45
    (
    9
    )



    1
    02
    12
    01
    07
    00
    89
    01
    75
    01
    21
    00
    87
    02
    76
    02
    65
    00
    12
    02
    20
    00
    90
    00
    82
    01
    94
    02
    75
    00
    92
    02
    15
    表 519 第 10 名专家客运站 1 风险评估分
    Table 519 The tenth expert scores the risk evaluation of passenger station1
    10
    𝑈𝑈11
    (
    10
    )
    𝑈𝑈12
    (
    10
    )
    𝑈𝑈13
    (
    10
    )
    𝑈𝑈14
    (
    10
    )
    𝑈𝑈15
    (
    10
    )
    𝑈𝑈21
    (
    10
    )
    𝑈𝑈22
    (
    10
    )
    𝑈𝑈23
    (
    10
    )
    𝑈𝑈31
    (
    10
    )
    𝑈𝑈32
    (
    10
    )
    𝑈𝑈33
    (
    10
    )
    𝑈𝑈41
    (
    10

    𝑈𝑈42
    (
    10

    𝑈𝑈43
    (
    10

    𝑈𝑈44
    (
    10

    𝑈𝑈45
    (
    10




    1
    02
    28
    01
    04
    00
    87
    01
    62
    01
    55
    01
    13
    02
    25
    02
    70
    01
    74
    02
    21
    00
    92
    01
    68
    02
    41
    01
    98
    01
    27
    01
    86
    10 位专家分均客运站 1 终风险评估分表 520



    86 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    表 520 客运站 1 终风险评估分表
    Table 520 Final score of risk evaluation of passenger station1

    𝑈𝑈11

    𝑈𝑈12

    𝑈𝑈13

    𝑈𝑈14

    𝑈𝑈15

    𝑈𝑈21

    𝑈𝑈22

    𝑈𝑈23

    𝑈𝑈31

    𝑈𝑈32

    𝑈𝑈33

    𝑈𝑈41

    𝑈𝑈42

    𝑈𝑈43

    𝑈𝑈44

    𝑈𝑈45




    1
    02
    01
    01
    05
    01
    08
    01
    32
    01
    90
    02
    07
    02
    29
    02
    04
    01
    96
    02
    21
    01
    43
    01
    03
    01
    96
    02
    75
    02
    45
    01
    73
    10 张表知表中分均区间[01]中风险数值成
    正数值风险理获全部 20 座客运站评估分表 5
    21 示
    表 521 风险评估分表
    Table 521 risk evaluation score chart
    客运
    站 1
    客运
    站 2
    客运
    站 3
    客运
    站 4
    客运
    站 5
    客运
    站 6
    客运
    站 7
    客运
    站 8
    客运
    站 9
    客运
    站 10
    𝑈𝑈11
    0200 0276 0252 0240 0308 0308 0296 0296 0155 0351
    𝑈𝑈12
    0099 0315 0158 0177 0316 0289 0275 0261 0166 0159
    𝑈𝑈13
    0101 0336 0178 0172 0296 0285 0536 0381 0139 0261
    𝑈𝑈14
    0133 0364 0219 0301 0338 0296 0498 0492 0183 0266
    𝑈𝑈15
    0186 0421 0288 0307 0268 0315 0516 0523 0372 0327
    𝑈𝑈21
    0198 0560 0613 0538 0575 0536 0580 0639 0452 0253
    𝑈𝑈22
    0225 0276 0177 0194 0478 0454 0505 0562 0238 0490
    𝑈𝑈23
    0202 0383 0274 0271 0576 0475 0429 0533 0372 0369
    𝑈𝑈31
    0196 0633 0665 0630 0672 0635 0601 0636 0372 0369
    𝑈𝑈32
    0231 0368 0265 0279 0382 0313 0416 0328 0271 0276
    𝑈𝑈33
    0141 0318 0273 0227 0279 0318 0322 0469 0251 0198
    𝑈𝑈41
    0113 0418 0419 0415 0382 0428 0381 0397 0316 0293
    𝑈𝑈42
    0188 0319 0402 0410 0381 0368 0411 0367 0212 0419
    𝑈𝑈43
    0268 0419 0432 0446 0362 0348 0409 0448 0351 0431
    𝑈𝑈44
    0227 0308 0276 0281 0159 0212 0323 0271 0172 0218
    𝑈𝑈45
    0221 0304 0396 0405 0385 0382 0419 0363 0188 0404






    87 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    表 521 风险评估分表(续 1)
    Table 521 risk evaluation score chart (continued)
    客运
    站 11
    客运
    站 12
    客运
    站 13
    客运
    站 14
    客运
    站 15
    客运
    站 16
    客运
    站 17
    客运
    站 18
    客运
    站 19
    客运
    站 20
    𝑈𝑈11
    0352 0218 0219 0208 0209 0281 0168 0322 0327 0293
    𝑈𝑈12
    0320 0251 0162 0308 0231 0272 0161 0183 0159 0273
    𝑈𝑈13
    0391 0283 0145 0327 0178 0293 0165 0268 0245 0481
    𝑈𝑈14
    0518 0179 0334 0427 0242 0306 0231 0108 0242 0487
    𝑈𝑈15
    0321 0227 0322 0328 0359 0133 0320 0406 0481 0526
    𝑈𝑈21
    0621 0601 0642 0617 0543 0612 0545 0138 0261 0595
    𝑈𝑈22
    0389 0191 0231 0339 0346 0180 0241 0558 0632 0543
    𝑈𝑈23
    0339 0208 0192 0377 0381 0366 0325 0316 0323 0486
    𝑈𝑈31
    0652 0607 0641 0631 0628 0583 0508 0221 0231 0628
    𝑈𝑈32
    0398 0261 0272 0393 0274 0279 0285 0208 0282 0393
    𝑈𝑈33
    0372 0375 0238 0321 0342 0273 0257 0154 0169 0466
    𝑈𝑈41
    0325 0338 0317 0335 0351 0329 0335 0252 0318 0377
    𝑈𝑈42
    0427 0281 0217 0283 0209 0338 0207 0322 0429 0398
    𝑈𝑈43
    0515 0331 0282 0332 0246 0368 0353 0431 0408 0417
    𝑈𝑈44
    0299 0207 0136 0328 0150 0177 0159 0228 0169 0271
    𝑈𝑈45
    0321 0235 0216 0309 0328 0274 0275 0156 0183 0481
    533 确定样客运站整体风险分
    理通模糊算法确定 20 座客运站风险指标评估分基
    础步骤计算样铁路客运站整体风险分第步利熵权法分
    求出安全风险评价指标体系中级指标二级指标权重第二步根调查
    表二级指标隶属度矩阵接着通模糊计算公式算出综合评价值
    参隶属度原确定客运站整体风险分客运站 1 整体风险
    分计算程示
    (1)确定指标权重
    1)确定指标体系判断矩阵
    52 节图 55 知铁路客运站风险评价指标体系中级指标包
    括{
    𝑈𝑈1

    𝑈𝑈2

    𝑈𝑈3

    𝑈𝑈4
    }二级指标包括{
    𝑈𝑈11

    𝑈𝑈12

    𝑈𝑈13

    𝑈𝑈14

    𝑈𝑈15
    }{
    𝑈𝑈21

    𝑈𝑈22

    𝑈𝑈23
    }{
    𝑈𝑈31

    𝑈𝑈32

    𝑈𝑈33
    }{
    𝑈𝑈41

    𝑈𝑈42

    𝑈𝑈43

    𝑈𝑈44

    𝑈𝑈45
    }中判断矩阵中
    数值通常通查阅资料调研数评判结果出终判断较矩
    阵示
    88 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究

    𝐵𝐵
    级指标

    1
    2
    05
    2
    05
    1
    025
    033
    2
    4
    1
    3
    05
    3
    033
    1 �


    𝐵𝐵
    员素





    1
    033
    033
    025
    02
    3
    1
    1
    033
    033
    3 4 5
    1 3 3
    1
    1
    1
    1
    1
    2
    1
    05
    1







    𝐵𝐵
    设备素

    1
    05
    05
    2
    1
    2
    2
    05
    1



    𝐵𝐵
    环境素

    1
    05
    1
    2
    1
    1
    1
    1
    1



    2)熵权法确定权重
    根公式 520 525通 matlab 计算出评价指标熵权值结果见
    表 522
    表 522 熵权法确定指标权重
    Table 522 Indicator weights determined by the entropy method
    评价指标 熵权 评价指标 熵权
    𝑈𝑈1
    0190
    𝑈𝑈22
    0258
    𝑈𝑈2
    0469
    𝑈𝑈23
    0334
    𝑈𝑈3
    0112
    𝑈𝑈31
    0401
    𝑈𝑈4
    0229
    𝑈𝑈32
    0203
    𝑈𝑈11
    0449
    𝑈𝑈33
    0396
    𝑈𝑈12
    0212
    𝑈𝑈41
    0452
    𝑈𝑈13
    0088
    𝑈𝑈42
    0165
    𝑈𝑈14
    0129
    𝑈𝑈43
    0123
    𝑈𝑈15
    0122
    𝑈𝑈44
    0146
    𝑈𝑈21
    0408
    𝑈𝑈45
    0114

    89 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    指标权重示:
    𝑊𝑊
    级指标(0190046901120229)
    𝑊𝑊
    员素(04490212008801290122)
    𝑊𝑊
    设备素(040802580334)
    𝑊𝑊
    环境素(040102030396)
    𝑊𝑊
    设备素(04520165012301460114)
    (2)确定客运站整体风险分
    532 节知客运站 1 二级指标隶属度矩阵示:
    𝑅𝑅
    员素





    02 02 02 04 0
    025
    025
    025
    0
    025
    025
    025
    033
    025
    05
    05
    067
    0
    0
    0
    0
    025
    0
    0
    0







    𝑅𝑅
    设备素

    05 05 0 0 0
    0
    025
    067
    025
    0
    025
    033
    0
    0
    025


    𝑅𝑅
    环境素

    0 033 033 0 034
    0
    05
    05
    05
    0
    0
    05
    0
    0
    0


    𝑅𝑅
    安全理





    067 033 0 0 0
    025
    0
    05
    0
    05
    034
    05
    1
    0
    033
    0
    0
    0
    033
    0
    0
    025
    0
    0
    0






    运模糊计算公式 BW·R前面指标权重隶属度矩阵代入该公
    式计算级指标模糊综合值中模糊算子选 M(•⊕)(模糊算子
    隶属度矩阵信息利度提高)具体计算结果示:
    C员素
    𝑊𝑊
    员素·
    𝑅𝑅
    员素(01970237033301800053)
    C设备素
    𝑊𝑊
    设备素·
    𝑅𝑅
    设备素(02880460008400850083)
    C环境素
    𝑊𝑊
    环境素·
    𝑅𝑅
    环境素(01980433013301030133)
    C安全理
    𝑊𝑊
    安全理·
    𝑅𝑅
    安全理(0344046000400480108)
    模糊综合评价素隶属度矩阵
    𝑅𝑅
    级指标面指标运算结果汇合
    成具体客运站整体模糊综合评价指标示
    90 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究

    𝑅𝑅
    级指标
    0197 0237 0333 0180 0053
    0288 0460 00824 0085 0083
    0198 0433 0133 0103 0133
    0344 0460 004 0048 0108
    
    
    
    
    
    

    C级指标
    𝑊𝑊
    级指标·
    𝑅𝑅
    级指标
    (0190046901120229)·
    0197 0237 0333 0180 0053
    0288 0460 0084 0085 0083
    0198 0433 0133 0103 0133
    0344 0460 004 0048 0108
    
    
    
    
    
    

    (02730415012700970088)
    根C级指标结果结合隶属度原知客运站 1 整体风险分
    01000理剩余 19 座客运站整体风险分具体见表 523 示
    表 523 20 座铁路客运站整体风险分表
    Table 523 Overall risk scores of 20 railway passenger stations

    中风险等级分值应关系 52 中表 53 示
    534 建立 BP 网络风险评价模型
    BP 神网络模型通常需两组样数组训练数组测试数
    章已表 518 中 20 组样数中第 115 组数作训练样
    数组期输出值训练样相应训练目标量剩 5 组数
    作网络测试样数组期输出值样组测试样数相
    应终BP 网络测试实际输出期输出误差
    章编写 BP 网络 MATLAB 程序时选训练函数 newff 函数初始设
    定关键参数表 524 示


    91 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    表 524 关键参数表
    Table 524 key parameter table
    网络层数 3
    训练次数 1000
    期误差 1× 10
    −5

    隐含层节点 分选取 10 15
    隐含层激励函数 tansig 函数
    输出层激励函数 logsig 函数
    学函数 learngdm 函数
    训练函数 trainlm 函数
    性函数 mse 函数

    输出元素值(01)间输出层激励函数选 logsig 函数
    learngdm 函数够基梯度降动量学算法着误差改进快方进行误差
    改进trainlm 函数训练快特性设定训练函数mse 函数均方误
    差函数反映 BP 网络期输出实际输出误差章中建立 BP 网络
    期输出表 518 中数
    根 531 中分析知隐含层节点数 10 15 较合适隐含
    层节点数设定 1015 时分图 57 图 58 示误差曲线

    图 57 训练误差曲线(隐含层节点数 10)
    Figure 57 Training error curve (number of hidden layer nodes is 10)
    92 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究

    图 58 训练误差曲线(隐含层节点数 15)
    Figure 58 Training error curve (number of hidden layer nodes is 15)
    两图知: BP 网络隐含层节点 10 时收敛速度较快
    BP 网络隐含层节点数 15 时相应收敛速度较慢知隐含层节点数
    10 时性
    章建立 BP 网络中输入层隐含层输出层节点数分 16
    10 5具体模型结构图 59 示

    图 59 BP 神网络风险评价模型结构图
    Figure 59 Structure diagram of the BP neural network risk evaluation model
    测试样数输入图示 BP 网络中网络输出
    Z





    00109 10062 00113 00101 00035
    10012
    00129
    00143
    00116
    00026
    00151
    00114
    00127
    10037
    00132
    00028
    00118
    10015
    00126
    00102
    00114
    00118
    10034
    00125
    00119





    93 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    网络训练期输出实际输出表 525 示
    表 525 BP 网络测试结果
    Table 525 The comparison of BP network test results




    输出层单元 1 输出层单元 2 输出层单元 3 输出层单元 4 输出层单元 5 累

































    1 0 001
    09
    001
    09
    1 10
    012
    00
    012
    0 00
    129
    00
    129
    0 00
    143
    001
    43
    0 001
    16
    00
    116
    50
    9
    2 1 100
    62
    000
    62
    0 00
    026
    00
    026
    0 00
    151
    00
    151
    0 00
    114
    001
    14
    0 001
    27
    00
    127
    48

    3 0 000
    13
    000
    13
    1 10
    037
    00
    037
    0 00
    132
    00
    132
    0 00
    028
    000
    28
    0 001
    18
    00
    118
    32
    8
    4 0 001
    01
    001
    01
    1 10
    015
    00
    015
    0 00
    126
    00
    126
    0 00
    102
    001
    02
    0 001
    14
    00
    114
    45
    8
    5 0 000
    35
    000
    35
    0 00
    118
    00
    118
    1 10
    034
    00
    034
    0 00
    125
    001
    25
    0 001
    19
    00
    119
    43
    1
    表示该表分析输出层单元实际值预测值求出间
    误差 5 研究象误差进行累计进知中累计误差
    第研究象研究象累计均误差 431说 BP 网络
    预测准确率 9569中发现 BP 网络具备预测较高实性强优点
    已构建测试述 BP 网络应型铁路客运站进行风险评
    价行
    54 评价模型实证应
    541 成东站概况
    车站基情况
    成东站位四川省省会成市成华区沙河堡站改扩建成
    2012 年正式投入运行等客运站车站成市交通枢纽相距远
    中距火车北站 10 公里距火车南站 75 公里距机场 18 公里东接成市三环
    路龙泉驿区邻南接驿道北迎晖路东站汽车客运站相互毗邻
    中国铁路成局集团限公司规模科技含量高客运站时汇集
    普速铁路城际铁路客运专线等级铁路目前西部区客运综合交
    通枢纽
    成东站结构设计着五位体特点车站分五层两
    层三层中两层高架站台层三层承担换区功车
    站总建筑面积约 22 万方米中客运房建筑面积 108 万方米车站
    层功表 526 示
    94 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    表 526 成东站层功
    Table 526 The functions of the various layers in the Chengdu East Railway Station
    层级 功
    高架层 旅客进站必提供安检候车售检票等综合功
    站台层 站台西侧面站房东侧出站厅
    层 够实现种交通方式铁路缝换功
    二层 铁 2 号线换层
    三层 铁 7 号线换层
    应成东站层具体结构示意图图 510 示

    图 510 成东站面图
    Figure 510 Plane map of Chengdu East Railway Station
    542 基 BP 神网络成东站运营安全风险评价
    53 节中确定样数步骤通网问卷形式 10 位铁路专
    家根成东站实际情况进行指标风险评估分中第 1 名专家成东
    站运营风险综合评价素隶属度矩阵示
    95 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究

    理余 9 位专家出隶属度矩阵利 53 中处理样数
    模糊算法面隶属度矩阵风险等级权重结合专家成
    东站评价数表 527 示






















    96 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    表 5 27 专家成东站风险评分表
    Table 527 Rating Table for Chengdu East Station by Various Experts

    均 10 位专家评价数出成东站风险评分表表 528


    97 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    表 5 28 成东站运营风险评分表
    Table 528 Operation risk rating table for Chengdu East Railway Station
    指标
    𝑈𝑈11

    𝑈𝑈12

    𝑈𝑈13

    𝑈𝑈14

    𝑈𝑈15

    𝑈𝑈21

    𝑈𝑈22

    𝑈𝑈23

    数 0248 0193 0282 0366 0402 0305 0227 0323
    指标
    𝑈𝑈31

    𝑈𝑈32

    𝑈𝑈33

    𝑈𝑈41

    𝑈𝑈42

    𝑈𝑈43

    𝑈𝑈44

    𝑈𝑈45

    数 0391 0.388 0384 0359 0305 0346 0211 0246
    风险评分表中数作 BP 网络终输入运训练
    BP 神网络模型进行评价成东站风险评价结果:
    Z [00124 09882 00103 00114 00016]
    结:表 53 风险等级分值应关系根已成东站
    风险评价结果知成东站风险等级处安全状态
    543 基模糊算法铁路客运站运营风险评价
    节中已根 BP 神网络模型成东站运营安全风险
    值验证神网络模型铁路客运站风险分析领域性实性
    节引入种评价方法(模糊算法)次案例客运站进行风险评价时
    分析两种方法结果进步精确控制风险提供数支撑
    1计算铁路客运站指标权重
    根 522 节公式(520)(525)计算出指标权重示:
    𝑊𝑊
    级指标(0190046901120229)
    𝑊𝑊
    员素(04490212008801290122)
    𝑊𝑊
    设备素(040802580334)
    𝑊𝑊
    环境素(040102030396)
    𝑊𝑊
    安全理(04520165012301460114)
    2通调查表确定样数隶属度矩阵
    基成东站运营风险调查表评价率作单素隶属度建立隶属
    度矩阵示
    𝑅𝑅
    员素





    02 04 02 0 02
    05
    025
    025
    0
    025
    05
    025
    067
    0
    025
    05
    033
    025
    0
    0
    0
    0
    0
    0
    0






    𝑅𝑅
    设备素

    05 05 0 0 0
    0
    025
    067
    0
    0
    025
    033
    025
    0
    025


    98 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    𝑅𝑅
    环境素

    0 033 033 033 0
    0
    05
    05
    05
    0
    0
    0
    0
    05
    0


    𝑅𝑅
    安全理





    033 033 0 033 0
    025
    0
    05
    0
    025
    033
    05
    0
    025
    0
    0
    1
    0
    033
    0
    0
    025
    034
    0
    0





    544 模糊综合评价结分析
    (1)级指标层模糊计算
    运模糊计算公式结合节中求铁路客运站指标权重级指
    标层模糊值中模糊算子 M(•⊕)
    C员素
    𝑊𝑊
    员素·
    𝑅𝑅
    员素(0250391021700530089)
    C设备素
    𝑊𝑊
    设备素·
    𝑅𝑅
    设备素(02880377008401690082)
    C环境素
    𝑊𝑊
    环境素·
    𝑅𝑅
    环境素(01980433013301330103)
    C安全理
    𝑊𝑊
    安全理·
    𝑅𝑅
    安全理(02630306015601910084)
    (2)计算模糊综合评价值
    已级指标层模糊运算结果整合成东站整体评价隶属度矩
    阵类似通模糊计算公式成东站整体模糊综合评价指标
    示:

    𝑅𝑅
    综合
    025 0391 0217 0053 0089
    0288 0377 0084 0169 0082
    0198 0433 0133 0133 0103
    0263 0306 0156 0191 0084
    
    
    
    
    
    

    C综合
    𝑊𝑊
    级指标·
    𝑅𝑅
    综合(02650370013101480086)
    (3)确定风险等级
    Mmax(
    𝑇𝑇1

    𝑇𝑇2

    𝑇𝑇𝑛𝑛
    )
    式中
    𝑇𝑇𝑖𝑖
    应素隶属度隶属度原(
    𝑇𝑇1

    𝑇𝑇2

    𝑇𝑇𝑛𝑛
    )中值
    分量作评价结果
    结分析根隶属度原C综合(02650370013101480086)
    知成东站风险等级等级 II 中隶属度成东站风险等级
    安全理分析C员素C设备素C环境素C安全理知成东站
    员素设备素环境素安全理素均处安全水
    99 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    C安全理中安全理风险水等级 II 隶属度素风险水等级
    II 隶属度相较低铁路理部门应着重安全理方面进行优化
    545 两种评价方法分析
    分运 BP 神网络模糊算法成东站安全风险进行分析评价结
    果进行具体结果表 529 示
    表 5 29 评价结果表
    Table 529 comparison table of evaluation results








    BP 神网络 模糊算法













    (00124098820010300114 00016) (02650370013101480086)




    安全 安全
    通表发现运两种方法成东站进行风险评价获等级
    相具体分析两种方法评价程发现 BP 神网络更具
    优势
    (1)模糊算法般处理观性素较模糊性问题时着更高适
    性模糊算法中素影响误差消 BP 神
    网络融合模糊算法应中够定程度弥补模糊算法中观性强
    缺陷种复合型算法会评价结果客观性提高
    (2)运模糊算法时固隶属度原会引发结果产生较
    误差隶属度原考虑值素忽略值 BP
    神网络样数体量较精确度够保证时精确度会样
    数量增提升评价量中分量相差时BP 网络相模
    糊算法够程度克服素影响分析结果更加实际客观
    (3)研究象系统信息存残缺时运适应力容错性强
    BP 网络进行处理结会更加准确通量样数进行训练
    测试够实现模糊算法法实现具残缺模糊确定性特点象
    评价
    100 北京交通学硕士学位文 型铁路客运站系统运营安全风险分析研究
    55 章结
    章探究型铁路客运站运营风险评价问题进行实例验证运
    营风险评价关键建立评价模型容首先运营角度系统层面分
    析客运站系统整体运营安全风险进行分析必性接着综合类
    风险评价模型优缺点基础充分考虑型铁路客运站实际情况选
    BP 神网络法作风险分析方法然基第三章中客运站危险源辨识情
    况整理汇总构建客运站系统运营安全风险指标体系引入熵
    权法计算评价指标权重接详细介绍设计 BP 网络模型流程
    初始参数激励函数确定等 20 组样铁路客运站调查数进行
    模糊化处理输入 BP 网络确定结构参数选成东站案例客
    运站进行 BP 网络实证分析时利模糊评价法案例客运站进行评价
    验证 BP 网络模型铁路客运站风险评价领域性适性分
    析两种方法评价结果证明选 BP 神网络法型铁路客运站系统整
    体运营安全进行风险评价更具优势该研究铁路客运站理部门进行风险隐患
    精确理控制提供种切实效方法


    101 北京交通学硕士学位文 总结展
    6 总结展
    铁路运输技术发展新背景现代型铁路客运站作汇集种交通
    方式体综合交通枢纽具建筑结构复杂新技术运隐患数量
    社会影响力等特点特点车站安全理等方面面着极挑战
    铁路客运站高水安全运营保障健康发展前提条件客观科学铁
    路客运站进行系统风险辨识分析提高安全理水着关键性意
    义文型铁路客运站研究象基系统安全风险理利事
    树模型HAZOP 技术理模糊确定性理贝叶斯网络 BP 神网络等
    理方法兼顾定性定量分析两方面型铁路客运站风险辨识分析
    问题展开研究取研究成果
    1够全面系统辨识型铁路客运站安全风险文提出
    种模型方法进行危险源辨识思路首先基区域划分客运站全面性
    危险源辨识参考铁路客运站建筑结构关系客运组织流程先客运站划分
    19 子系统子系统划分干节点利危险操作性分析技术
    (HAZOP)流程完成铁路客运站系统危险源全面辨识危
    险源汇总表次危险源辨识更具针性四类重点风险事件进行
    专门研究引入基事树危险源辨识法分爆炸事件火灾事件拥
    挤踩踏事件量旅客滞留车站事件进行辨识研究找出危险源通
    两步完成型铁路客运站系统危险源综合辨识
    2 定性辨识出高风险危险源进行重点控文进行危险源定
    量安全风险分析研究首先深入研究基事树贝叶斯网络模型构造方法
    基模糊确定性理根节点先验概率模型然构建基贝叶斯网络
    型铁路客运站系统危险源定量安全分析模型综合利事树模型贝叶斯
    网络模糊集理优点危险源定量分析建模程变简洁方便改
    善贝叶斯网络推理力利定量安全风险分析模型做建模程中
    够时实现正推理反推理计算风险事件发生概率
    推理风险事件根节点验概率效提高定量分析准确性
    全面性
    3文整体运营视角分析进行客运站系统运营安全风险分析评价必
    性然分析类风险评价方法综合考虑铁路客运站涉素众
    分析评价模型程复杂等身特点选 BP 神网络模型进行铁路客运站
    103 北京交通学硕士学位文 总结展
    运营风险评价时前面已危险源汇总表进行分类补充汇总进构
    建型铁路客运站运营风险指标体系引入熵权法确定指标权重
    4构建指标体系确定权重基础文详细介绍设计 BP 网络模型
    具体步骤然模糊化处理 20 组样铁路客运站调查表出样分
    数输入 BP 网络进行训练确定模型参数成东站作案例
    车站 BP 神网络引入客运站运营安全风险分析建立成东站客运站运营
    安全风险分析模型进行分析评价获成东站客运站系统运营安全风险
    等级时验证 BP 网络铁路客运站评价领域实性性
    引入模糊算法案例客运站进行评价结果表明选 BP 神网络法型
    铁路客运站系统整体运营安全进行风险评价更具优势该研究成果铁路客运站
    理部门进行风险隐患精确理控制提供种切实效方法
    文然型铁路客运站系统进行风险辨识风险分析研
    究成果学术力限研究方然需进步探
    究改进
    1型铁路客运站进行风险辨识时受文篇幅限制文考虑
    四类重点风险事件然忽略铁路客运站会发生四类
    事件外风险事件进步研究工作中应该考虑客运站全
    部风险事件
    2目前铁路客运站风险分析研究集中定性半定量方面
    够实现定量分析铁路客运站风险需铁路客运站类安全风险
    事件进行集成分析建立基础风险数库便型铁路客运站安全风险
    辨识分析提供足够数支撑

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    108 北京交通学硕士学位文 附录
    附录
    基型铁路客运站区域划分危险源汇总表
    区域划分 危险源



    安检系统
    安检仪障
    安检员技术水高
    安检口聚集量旅客
    安检员安全意识低
    旅客夹带危险品


    候车系统
    服务区食品变质
    候车引导信息清晰
    候车室环境适
    老弱病残孕等候车旅客

    综合显示系统
    显示屏障引导信息
    显示信息误
    显示屏引导标志设置合理

    广播系统
    广播系统障
    广播信息误




    通道系统
    扶梯障
    楼梯扶梯设置合理
    扶梯日常维修力
    疏散通道设置合理
    安全疏散力足
    疏散通道堵塞
    通道系统引导表示模糊




    售票系统
    动售票机障
    量旅客聚集售票窗口
    售票员素质低
    理员维持秩序力
    购票秩序混乱
    售票员工作力差



    进站系统
    进站口力足
    进站口存缺陷
    理员进站旅客查验严
    进站扶梯障
    进站扶梯旅客摔倒
    进站扶梯行李滑落
    109 北京交通学硕士学位文 附录

    紧急求助系统
    紧急求助系统障
    值守员擅离职守

    车站安全理系统
    安全理机构设置合理
    应急预案准备充分



    旅客服务系统
    客问询台位置明显
    咨询工作员业务力差
    工作员服务意识差
    工作员遵循规制度
    行李寄存工作出现失误

    通信信息系统
    通信设备障
    信息传递错误

    紧急求助系统
    求助系统障
    服务员擅离值守

    电力系统
    电力设备障
    日常维修足

    监控系统
    监控系统障
    日常保修足



    出站系统
    出站检票闸机障
    出站扶梯障
    出站扶梯旅客摔倒
    出站扶梯旅客行李滑落
    出站口屏蔽门障






    消防系统
    消防设施失效
    火灾报警系统障
    消防员工作力够
    旅客乱扔烟头
    消防器材缺失
    消防员灭火时
    建筑材料易燃
    理员火慎
    车站消防检查落实位
    消防应急演练充分
    理员应急救力差



    站台系统
    量旅客聚集站台
    旅客安全意识高
    站台标志标线清楚
    旅客车拥堵
    老弱病残车
    理员引导力
    110 北京交通学硕士学位文 附录

    换系统
    换通道设置合理
    引导换标识清晰

    暖通排水系统
    暖通设备障
    排水设备障

    111 北京交通学硕士学位文 作者简历攻读硕士学位期间取研究成果
    作者简历攻读硕士学位期间取研究成果
    作者简历
    杨鸣(199411)男汉族甘肃武威2010 年 9 月 2014 年 6 月读长安学
    汽车学院交通运输专业2015 年 9 月 2018 年 6 月读北京交通学交通运输学院交通运
    输规划理专业研究方综合交通运输规划铁路运输安全攻读硕士期间获
    优秀三学生等优秀学业奖学金等荣誉

    发表文
    [1]杨鸣贾元华基五元联系度公交满意度评价模型[J]山东科学201629(2):
    7681

    参科研项目
    [1]国家铁路局铁路旅客运输安全评价体系研究2016320177
    [2]海南省交通厅海南省农村件物流通道建设试点工作方案研究20154201611

    113 北京交通学硕士学位文 独创性声明
    独创性声明
    声明呈交学位文导师指导进行研究工作取研究成果
    文中特加标注致谢处外文中包含已发表撰写研究成果
    包含获北京交通学教育机构学位证书材料工作
    志研究做贡献均已文中作明确说明表示谢意



    学位文作者签名: 签字日期: 年 月 日
    115 北京交通学硕士学位文 学位文数集
    学位文数集
    表 11: 数集页
    关键词* 密级* 中图分类号 UDC 文资助

    学位授予单位名称* 学位授予单位代
    码*
    学位类* 学位级*
    北京交通学 10004
    文题名* 列题名 文语种*

    作者姓名* 学号*
    培养单位名称* 培养单位代码* 培养单位址 邮编
    北京交通学 10004 北京市海淀区西直
    门外园村 3 号
    100044
    学科专业* 研究方* 学制* 学位授予年*

    文提交日期*
    导师姓名* 职称*
    评阅 答辩委员会席* 答辩委员会成员






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    铁路客运站副值班员竞聘讲演

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     一、坚持“以人为本”,全面营造人文和谐的文化氛围  (一)“有形化”培育,引导职工把安全理念  “树起来”坚持把培育安全文化理念作为企业安全可持续发展的核心,通过不断征集、提炼、总结和宣贯,推出具

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    铁路安全风险管理工作总结

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