基于改进认知可靠性与失误分析方法的隧道驾驶人因可靠性分析模型

为有效预测驾驶人通过隧道时的人因失误概率,减少人为差错,提出一种基于改进认知可靠性与失误分析方法(cognitive reliability and error analysis,CREAM)的隧道驾驶人因可靠性分析模型。结合隧道驾驶任务的特点,调整共用绩效条件(common performance condition,CPC),给出评估细则。使用模糊数将CPC因子的绩效效应值从确定值转换为概率值,以降低主观因素对评价结果的影响。考虑CPC因子间的相互影响关系,给出调整规则。最后建立基于贝叶斯网络的改进CREAM模型,确定控制模式。对隧道驾驶实例进行分析,计算驾驶人完成隧道驾驶任务的人因失误概率。结果表明,该模型可以准确计算隧道驾驶任务中的人误概率,且灵敏性比CREAM基本法更高,可为隧道交通人因可靠性分析提供支持。

利用熵权-非整秩次加权秩和比法的铁路规划评价

为了加快区域经济一体化协调发展,更好地评价长三角地区铁路线路发展,选择重要度较高的铁路线路。基于加权秩和比法和熵权法,提出熵权-非整秩次加权秩和比法铁路规划优选模型。运用熵值法确定线路规划评价指标,利用非整秩次加权秩和比法对规划线路评价指标进行处理,再利用SPSS软件拟合曲线,最后进行重要度排序与分档,得到评价结果。通过分析得到,铁路规划重要度高低次序为Y_(4)、Y_(1)、Y_(6)、Y_(2)、Y_(3)、Y_(5)、Y_(8)、Y_(7)、Y_(9)。对比非整秩次加权秩和比法、传统加权秩和比法与熵权优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)评价结果,非整秩次加权秩和比法体现了原始数据顺位间的差距,比传统加权秩和比法与熵权TOPSIS法评价结果更客观。