基于多維聯(lián)系數(shù)的城軌交通車站安全態(tài)勢理解模型研究

李 軍，李海玉，陳 波，秦 勇

(1.廣州市地下鐵道總公司， 廣州 510030; 2.北京交通大學(xué)軌道交通控制與安全國家重點實驗室，北京 100044)

基于多維聯(lián)系數(shù)的城軌交通車站安全態(tài)勢理解模型研究

李 軍1，李海玉1，陳 波2，秦 勇2

(1.廣州市地下鐵道總公司， 廣州 510030; 2.北京交通大學(xué)軌道交通控制與安全國家重點實驗室，北京 100044)

為提高城軌交通車站的安全性，提出一種基于多維聯(lián)系數(shù)的安全態(tài)勢理解模型以評估其安全狀態(tài)。首先通過城軌交通車站安全影響因素分析，建立城軌交通車站安全態(tài)勢評價指標(biāo)體系，然后基于多維聯(lián)系數(shù)建立城軌交通車站安全態(tài)勢理解模型，最后以廣州地鐵某車站為例獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，對評價指標(biāo)進(jìn)行量化并進(jìn)行驗證。實驗結(jié)果顯示，該模型真實反映車站安全狀況，能夠為管理者提供決策依據(jù)。

城軌交通；車站；安全態(tài)勢理解模型；多維聯(lián)系數(shù)；評價指標(biāo)體系

1 概述

目前，以地鐵、輕軌為主要的城市軌道交通以其特有的優(yōu)勢，越來越得到國內(nèi)各大中城市的關(guān)注和運(yùn)用[1]。安全，作為城軌交通的生命線，是整個城軌交通安全的關(guān)鍵組成之一。安全態(tài)勢理解從整體角度考慮車站的安全狀態(tài)，將各安全要素進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析、數(shù)據(jù)融合，最終通過相應(yīng)的數(shù)據(jù)融合算法得到車站的安全態(tài)勢值，以表征車站的安全狀況[2]。

目前國內(nèi)外學(xué)者已在該領(lǐng)域展開研究。歐濤等[3]提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的民航安全態(tài)勢評估模型，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行民航安全態(tài)勢評估。韓敏娜等[4]提出基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估及趨勢預(yù)測模型。姜智平[5]提出通過數(shù)值計算對施工過程進(jìn)行模擬，實現(xiàn)地鐵盾構(gòu)區(qū)間下穿既有鐵路的安全評估。睢海濤等[6]構(gòu)建了基于LVQ網(wǎng)絡(luò)的宏觀城市交通安全態(tài)勢評估模型。胡啟洲等[7]基于非線性科學(xué)中的多維度理論，建立了基于多維聯(lián)系數(shù)的城市交通安全態(tài)勢監(jiān)控模型，直觀地反映出城市交通安全態(tài)勢的水平。

本文通過對車站內(nèi)的安全影響因素分析，建立安全態(tài)勢評價體系，并建立基于多維聯(lián)系數(shù)[8]的安全態(tài)勢理解模型，確定了車站的安全狀態(tài)，最后以地鐵某站為例，對本文提出方法的有效性進(jìn)行了驗證。

2 安全態(tài)勢理解及多維聯(lián)系數(shù)

2.1 安全態(tài)勢理解

安全態(tài)勢分析[9]包括態(tài)勢獲取、態(tài)勢理解和態(tài)勢預(yù)測三部分，其中態(tài)勢獲取是態(tài)勢分析的基礎(chǔ)，態(tài)勢理解是態(tài)勢分析的核心。

安全態(tài)勢理解是對當(dāng)前安全態(tài)勢的一個動態(tài)推理理解過程。通過識別態(tài)勢信息中的安全事件，確定它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并依據(jù)受到的威脅程度得到安全態(tài)勢值，最后生成相應(yīng)的安全態(tài)勢圖，以反映系統(tǒng)的安全態(tài)勢狀況。城軌交通車站安全態(tài)勢值具有表現(xiàn)車站安全運(yùn)行狀況的特性，是對城軌交通車站安全態(tài)勢的定量表達(dá)。

2.2 多維聯(lián)系數(shù)的定義

當(dāng)有5個指標(biāo)時，多維聯(lián)系數(shù)為

3 城軌交通車站安全態(tài)勢理解模型

3.1 安全態(tài)勢評價指標(biāo)體系的建立

通過對城市軌道交通安全事故、客傷情況的分析，結(jié)合在某地鐵的調(diào)研情況，分析得到影響城市軌道交通車站安全的主要因素來自人、設(shè)備、環(huán)境和管理四個方面。

在建立安全評價指標(biāo)體系時，應(yīng)遵循系統(tǒng)性原則、定性與定量分析相結(jié)合的原則、可操作性原則、可比性原則和科學(xué)性原則。根據(jù)這些原則，圖1給出了城軌交通車站安全態(tài)勢感知評價指標(biāo)體系[10]。

圖1 城軌交通車站安全態(tài)勢感知評價指標(biāo)體系

(1)人的因素

①站臺客流擁擠度

站臺客流擁擠度的計算公式為

式中，SICongestion表示站臺客流擁擠度；Q1表示客流高峰時段每秒進(jìn)站人數(shù)，人/s；Q2表示客流高峰時段每秒出站人數(shù)，人/s；S表示站臺候車區(qū)實際面積，m2；T1表示上列列車離開至本次列車到達(dá)時間間隔，s；T2表示從站臺至站廳最長行走時間，s；Φ表示站臺客流密度不均衡系數(shù)。

②工作人員管理能力

工作人員管理能力計算公式為

式中，SIGZ表示(t，t+Δt)時間段內(nèi)，工作人員管理能力；di表示(t，t+Δt)時間段內(nèi)，第i類工作人員的平均績效得數(shù)；αi表示第i類工作人員的管理能力影響車站運(yùn)營安全的重要度；m表示第i類工作人員人數(shù)；dj表示第i類第j個工作人員的績效得分。

各類員工的管理能力影響車站運(yùn)營安全的重要度如表1所示。

表1 重要度

③乘客責(zé)任事故指數(shù)

乘客責(zé)任事故指數(shù)計算公式為

SIpassenger=N

式中，SIPassenger表示(t，t+Δt)時間段內(nèi)，乘客責(zé)任事故指數(shù)；N表示(t，t+Δt)時間段內(nèi)，由乘客責(zé)任引起的客傷事故次數(shù)；Δt表示統(tǒng)計周期取1 d。

(2)設(shè)備因素

①FAS系統(tǒng)報警指數(shù)

FAS系統(tǒng)報警指數(shù)計算公式為

SIFAS=M+N

式中，SIFAS表示(t，t+Δt)時間段內(nèi)，F(xiàn)AS系統(tǒng)報警指數(shù)；M表示(t，t+Δt)時間段內(nèi)，F(xiàn)AS系統(tǒng)發(fā)生的漏報的次數(shù)；N表示(t，t+Δt)時間段內(nèi)，F(xiàn)AS系統(tǒng)發(fā)生的誤報的次數(shù)；Δt表示統(tǒng)計周期，取1 d。

②AFC系統(tǒng)安全指數(shù)

AFC系統(tǒng)安全指數(shù)計算公式為

式中，SIAFC表示(t，t+Δt)時間段內(nèi)，AFC系統(tǒng)安全指數(shù)；n表示地鐵車站現(xiàn)有的閘機(jī)和充值售票機(jī)的個數(shù)；T表示(t，t+Δt)時間段內(nèi)，第i個閘機(jī)或充值售票機(jī)設(shè)備故障維修時間；Tplan表示(t，t+Δt)時間段內(nèi)，第i個閘機(jī)或充值售票機(jī)設(shè)備計劃運(yùn)行時間；Δt表示統(tǒng)計周期，取1 d。

(3)環(huán)境因素

站內(nèi)綜合環(huán)境指數(shù)

站內(nèi)綜合環(huán)境指數(shù)計算公式為

式中，SIHJ表示(t，t+Δt)時間段內(nèi)，站內(nèi)綜合環(huán)境指數(shù)；Imax表示(t，t+Δt)時間段內(nèi)，最大質(zhì)量分指數(shù)；Iγ表示(t，t+Δt)時間段內(nèi)，平均質(zhì)量分指數(shù)；C1表示(t，t+Δt)時間段內(nèi)，第i種因素的測量值；S1表示(t，t+Δt)時間段內(nèi)，第i種因素的評價標(biāo)準(zhǔn)值；Δt表示統(tǒng)計周期為1個季度；i分別為溫度、濕度和CO2。

(4)管理因素

車站應(yīng)急疏散能力

車站應(yīng)急疏散能力計算公式為

式中，SIT表示車站應(yīng)急疏散能力；1表示人員反應(yīng)時間，min；Q1表示客流高峰小時列車乘客數(shù)，人；Q2表示客流高峰小時站臺上候車乘客和站臺上工作人員，人；A1表示自動扶梯通過能力，min·m；A2表示人行樓梯通過能力，人/min·m；N表示自動扶梯臺數(shù)；B表示人行樓梯總寬度，m。N-1為計算中應(yīng)考慮1臺自動扶梯損壞不能運(yùn)行的幾率，臺；0.9為(N-1)臺自動扶梯和人行樓梯通行能力的折減系數(shù)。

3.2 基于多維聯(lián)系數(shù)的評價模型

由于各指標(biāo)的含義不同，指標(biāo)值的計算方法也不同，造成各個指標(biāo)的量綱各異。所以，為了使各指標(biāo)有公度性，通過構(gòu)造關(guān)聯(lián)函數(shù)將各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

當(dāng)ii為效益型指標(biāo)時

當(dāng)ii為成本型指標(biāo)時

根據(jù)式(2)和式(3)將決策矩陣D=(cij)m×n標(biāo)準(zhǔn)化后

利用建立的標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣(式(4))，就可以建立基于多維聯(lián)系數(shù)的評價模型，該模型的具體計算步驟如下。

步驟1：確定指標(biāo)的權(quán)重向量W=(w1，w2，…，wn)T；

3.3 城軌交通車站安全態(tài)勢理解數(shù)學(xué)模型

城軌交通車站安全態(tài)勢理解利用多維聯(lián)系數(shù)評價模型進(jìn)行研究分析，得到車站安全態(tài)勢值，表征車站的安全態(tài)勢。將評價指標(biāo)體系中的12個評價指標(biāo)看成是12個維度，即可構(gòu)建城軌交通車站安全態(tài)勢理解的數(shù)學(xué)模型。城軌交通車站安全態(tài)勢理解的多維聯(lián)系數(shù)為

計算步驟如下。

步驟1：考察值的標(biāo)準(zhǔn)化處理

步驟2：確定評價指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)

本文結(jié)合灰色綜合關(guān)聯(lián)度[11，12]，提出利用灰色綜合關(guān)聯(lián)度的權(quán)重確定12個評價指標(biāo)的權(quán)重向量

W=(w1，w2，…，w12)T；

步驟3：確定車站安全態(tài)勢的絕對理想解和絕對負(fù)理想解

12個評價指標(biāo)的絕對理想解為

12個評價指標(biāo)的絕對負(fù)理想解為

步驟4：利用海明距離計算距離

12個評價指標(biāo)到絕對理想解的距離

12個評價指標(biāo)到絕對負(fù)理想解的距離

步驟5：計算安全態(tài)勢值

根據(jù)式(7)，可得安全態(tài)勢值pk。0≤pk≤1，pk越小，車站運(yùn)營安全性越差，越容易引發(fā)事故，越危及車站的安全運(yùn)營和乘客的安全；pk值越大，車站運(yùn)營安全性越好，越能保證乘客的出行安全。

為了更加直觀、科學(xué)合理的測度車站的安全態(tài)勢，需要將城市軌道交通車站安全態(tài)勢值界定安全等級，通過專家建議、現(xiàn)場調(diào)研及文獻(xiàn)[7]和文獻(xiàn)[13]，本文將城市軌道交通車站安全態(tài)勢劃分為五級，得到等級界定的區(qū)間值見表2。

表2 城市軌道交通車站安全態(tài)勢等級界定

4 實例分析

本文研究對象為地鐵某車站。經(jīng)調(diào)研，該站現(xiàn)有工作人員分成5個班組，共45人，其中站長1人，值班站長5人，值班員9人，站務(wù)員30人。分向設(shè)計客流規(guī)模為南1號通道24%；南2號通道31%；北3號通道20%；北4號通道25%。站臺客流密度不均衡系數(shù)為2.25；車門/屏蔽門60對。該車站中心里程YDK7+356，車站長度239.30 m，站臺寬度10.1 m，有效側(cè)站臺寬2.85 m。

本文基于MATLAB軟件平臺編程進(jìn)行基于多維聯(lián)系數(shù)的安全態(tài)勢理解研究。實驗數(shù)據(jù)為針對地鐵某車站建立的指標(biāo)體系中各指標(biāo)的量化值，共365組。由于各指標(biāo)量化值量綱不同，有較大的數(shù)量級差別，因此首先對指標(biāo)量化值進(jìn)行歸一化處理，圖2給出了各指標(biāo)處理之后的數(shù)據(jù)。設(shè)定灰色綜合關(guān)聯(lián)度參數(shù)如下：絕對位置差異和變化率位置差異的重視程度分別為λ1=λ2=0.5；絕對位置差異和變化率位置差異的辨識系數(shù)分別表示為ζ=η=0.5。數(shù)據(jù)行為參考序列為X0={1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1}，從而得到各指標(biāo)的權(quán)重為

w=(0.088 1，0.081 6，0.085 5，0.079 0，0.082 7，

0.089 9，0.091 3，0.083 8，0.078 5，0.081 5，

0.080 8，0.077 3)，

根據(jù)公式(7)進(jìn)行安全態(tài)勢值的計算，圖3給出了所得到的該站的安全態(tài)勢值。

圖2 各指標(biāo)量化值進(jìn)行歸一化處理

圖3 地鐵某站安全態(tài)勢值

根據(jù)城市軌道交通車站安全態(tài)勢等級界定表，該站2010年全年安全態(tài)勢值分布情況見表3。

表3 地鐵某站2010年安全態(tài)勢等級分布

由表3和圖3可以看出該站2010年車站安全態(tài)勢有59 d處于安全等級，其中2月14日、3月24日和12月6日安全態(tài)勢值大于0.9，乘客出行安全快捷；284 d處于低風(fēng)險狀態(tài)，說明此站運(yùn)轉(zhuǎn)良好，乘客有一個較為安全的乘候車；有22 d車站處于中風(fēng)險等級，需要加強(qiáng)車站管理，采取防控措施，確保乘客出行安全和環(huán)境。在中風(fēng)險等級中有7 d安全態(tài)勢值分布在0.4～0.5范圍內(nèi)，存在較大的安全風(fēng)險，主要分布在春節(jié)前、元旦、“五一”和“十一”期間，具體日期及安全態(tài)勢值是1月1日為0.492 6、1月2日為0.490 5、1月3日為0.457 3、1月25日為0.476 9、5月1日為0.407 8、10月1日為0.460 4、10月2日為0.477 0。通過對車站同期值班資料的分析，發(fā)現(xiàn)這7 d內(nèi)車站客流大、通過型設(shè)備負(fù)荷過高，存在乘客違章及客傷事件等情況。建議車站工作人員加強(qiáng)客流疏導(dǎo)、設(shè)備巡檢力度和乘客安全教育工作，降低安全隱患，防止車站安全態(tài)勢向危險等級發(fā)展。

5 結(jié)論

本文采用多維聯(lián)系數(shù)算法進(jìn)行了城軌交通車站安全態(tài)勢理解研究。首先構(gòu)建了城軌交通車站安全態(tài)勢評價指標(biāo)體系，然后給出了詳細(xì)的基于多維聯(lián)系數(shù)的城軌交通車

站安態(tài)勢理解方法，最后以地鐵某站為例進(jìn)行了仿真驗證，結(jié)果表明了本文研究的有效性。

下一步的研究工作將采用諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)進(jìn)行安全態(tài)勢預(yù)測研究。

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Security Situation Comprehension Model of Urban Rail Transit Station Based on Multi-dimension Connection Number

LI Jun1， LI Hai-yu1， CHEN Bo2， QIN Yong2

(1.Guangzhou Metro Corporation， Guang Zhou 510030， China; 2.State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety， Beijing Jiaotong University， Beijing 100044， China)

To improve the safety of urban rail transit station， a security situation comprehension model of urban rail transit station based on multi-dimension connection number is proposed to assess the security status of the station. Firstly， the factors influencing the safety of rail transit station are analyzed to establish the evaluation index system of security situation. Then， the security situation comprehension model of rail transit station is built based on the multi-dimensional connection number. Finally， the evaluation index is quantized and verified. The test results show that the model reflects the real security situation in the station and can provide decision-making basis for managers．

Urban rail transit; Station; Security situation comprehension model; Multi-dimension connection number; Evaluation index system

2013-12-08；

：2014-01-02

國家科技支撐計劃課題(2011BAG01B02)

李 軍(1963—)，男，高級工程師。

1004-2954(2014)09-0129-06

U239.5

：A

10.13238/j.issn.1004-2954.2014.09.032