基于K-means的铁路行车宏观安全风险动态预警区间确定

为精确划分铁路行车宏观安全风险预警区间,避免仅依赖相关标准规范或人的经验确定安全风险预警区间,且预警区间不具备动态性的情况,建立宏观安全风险预警指标体系,采用K-means聚类算法确定宏观安全风险动态预警区间。通过K-means聚类算法将各指标集划分为好、中、差3类,以3类的上边界分别作为4个预警区间的分割点,确定各指标的4个风险预警等级的预警区间。通过实例验证该算法的可行性和适用性。结果表明:K-means聚类算法可确定铁路行车安全风险预警区间,并可根据历史数据变化动态调整。

2007~2016年我国某铁路局劳动安全事故统计分析

针对我国某铁路局从业人员劳动安全事故多发情况,从事故等级、类型、系统、原因、时间、地点、伤亡人员情况等多个方面对2007~2016年某局41起铁路从业人员劳动安全事故进行综合统计分析,结果表明:一般B1类事故、列车伤害、工务、违反劳动安全作业标分别是铁路从业人员劳动安全事故的主要等级、主要类型、主要系统、主要原因,第一季度、下旬、周一、8∶00~18∶00分别是铁路从业人员劳动安全事故在季、旬、日、时上的高峰期,20~25岁和46~50岁、工龄5年以下和20年以上、正式职工是伤亡人员分别在年龄、工龄和层次上的高风险区间。