基于熵技術-全決策樹的駕駛員人因可靠性研究

林露青，黃坤明，廖素娟，沈斐敏

（福州大學環境與資源學院，福建 福州350108）

0 引言

經濟的高速發展帶動了我國道路運輸產業的飛速發展，公路客運量從1998 年的1 257 332 萬人迅速增長到2011 年的3 286 220 萬人[1]。同時，汽車保有量和駕駛員的數量也與日俱增，民用汽車保有量從1949 年的約5 萬輛增加到2010 年底的9 086 萬輛。如此高速的增長必定伴隨著道路交通事故率的不斷攀升。雖然近年來我國交通事故率與死傷率均呈現下降趨勢，但是其基數依然很大。《國家道路交通安全科技行動計劃（2006—2020）》中提到，希望實現道路交通事故死亡人數逐年下降，特大道路交通事故進一步減少，以及萬車死亡率接近中等發達國家水平的目標。由此可見，提升道路交通的安全性成為現代社會亟待解決的問題。

公路交通是由人、車、路、環境組成的復雜系統。大量的統計數據分析結果表明，70%以上道路道路交通事故的發生都與駕駛員行為差錯直接相關，而間接相關則達到90%。我國公安部交通管理局在對28 000 起交通事故的分析中發現，人的因素引起的交通事故占96.4%，而由駕駛員違法所造成的事故占74%[2]。可見，道路交通事故中與人相關的事故比例極高，從人因角度出發分析道路交通事故，從而提高人的可靠性是預防交通事故最直接、最有效的方法。

目前國內外針對駕駛員人為失誤的研究多為基于道路交通事故案例對差錯成因和控制措施進行分析，這類研究多為追溯性研究，而對于不同情境下的人為差錯概率的預測分析研究甚少。人因可靠性分析發展至今已形成了3代分析方法。它以分析、預測、減少與防止人為失誤為研究核心，對人的可靠性進行定性與定量的分析和評價[3]，這恰好彌補了目前針對駕駛員人為失誤研究中的不足。其中，全決策樹法（HDT，Holistic Decision Tree） 是一種動態的人因可靠性分析方法，主要分析事故情況下操作人員所處的環境（情景）對他們動作失誤概率的影響，從客觀環境和人的自身素質的不同層面對人員動作的影響進行分析[7]。本文中，筆者采用問卷調查及現場訪談的方式獲取相關數據，確定出對駕駛員所處環境（情景）的安全造成影響的全部影響因子。采用熵權法確定主要影響因子的權重，將客觀的熵權法與現場工作人員的知識和經驗相結合，提取出其中最為重要的影響因子。采用HDT 確定各影響因子對人因可靠性的影響程度，通過全決策樹的樹狀結構立體形象化地表示出各影響因素之間的聯系以及影響因素最終導致事故發生的傳播途徑，使實際安全管理工作更具有針對性和預測性。

1 初始影響因素的確定

表1為根據公安部發布的《交通事故白皮書》[4]對某高速公路事故發生情況進行統計分析的結果。本文根據交通領域的特色及對事故原因的歸納、分類進行了調整，將這些導致事故的因素歸納為環境、管理、信息、設備、操作者等5 個方面。筆者針對特定的運輸企業，通過實地考察和信息收集，根據以上5個分類，在這5個界面上找到了總共14個初始影響因子，見表2。

表1 2011年高速公路事故主要原因統計數據

表1（續）

表2 初始影響因子

2 主要影響因子的確定

2.1 問卷設計與數據統計

以初始分析得出的5個分類、14個初始影響因子為基礎設計調查問卷。問卷使用5級描述語言來評估各初始因子重要程度：1 代表“非常不重要”，2 代表“不重要”，3 代表“平均”，4 代表“重要”，5 代表“非常重要”。借助問卷調查為初始影響因子確定權重。

隨機抽取某道路運輸企業的70 名駕駛員，統一解釋問卷信息后進行問卷填寫，共收回69 份調查問卷，其中67份問卷有效，數據匯總見表3。

表3 影響因子頻數分布

2.2 熵權法

熵權法是一種客觀賦權方法，它是利用各指標的熵值所提供的信息量大小來決定指標的權重。利用熵權法給指標賦權可以避免各評價指標權重的人為因素干擾，使評價結果更客觀、更符合實際；通過對各指標熵值的計算，可以衡量出指標信息量的大小，從而確保所建立的指標能反映絕大部分的原始信息[5]。該方法的計算步驟如下[6]：

（1）n個受訪人員對問卷所列出的m個初始影響因子作出評價xij，i=1,2,…,n，j=1,2,…,m，通過標準化處理得到vij：

（2）計算第j項指標下，第i個受訪人員的特征比重，記為pij，則：

（3）計算第j項指標的熵值ej，表示為：

（4）根據所求的每個影響因子的熵值確定它們的熵權，第j個影響因子的熵權wj可表示為：

式中：dj=1-ej。

按照以上步驟計算，最終所得結果見表4。

表4 影響因子熵權及排序

經過熵權法的計算，提取排序靠前的6 個影響因子作為主要影響因子，并對它們做歸一化處理得：外部環境0.195 6，監督管理0.175 5，安全態度0.169 8，性格0.161 5，安全文化0.151 3，疲勞0.146 3。將歸一化處理后的數據作為其權重值。

3 全決策樹構造與人誤概率計算

HDT 方法的基本原理為：事故場景以及人們所處的情景決定了人們失誤的概率[7-8]。HDT 模型用樹狀圖的結構將人們所處的情景與人誤概率聯系起來，并反映了最終的人誤概率。人誤概率是事故場景或人們所處的情景中影響人們出錯的影響因子的函數，可表示為：人誤概率=影響因子（如規程、外部環境、監督管理）的函數。情景則通過一系列影響因子的排列組合表現出來，包括事故的類型，事故呈現方式（如顯示的變化，報警聲音等）以及人依靠專業技術、經驗和培訓對事故所做出的反應[9-10]。

實施全局決策樹分析主要分為8個步驟，如圖1所示。

前文中完成了對某道路運輸企業的參觀、考察、調查問卷的設計與采集，利用熵權法對所獲得的數據進行處理從而獲得6個主要的影響因子及其權重，在此基礎上構造全決策樹模型獲得駕駛員在不同情境中的人誤概率。

圖1 人員可靠性分析中HDT 應用過程示意圖

全決策樹是一種樹狀結構，由影響因子、分支結構、各影響因子的權重、品質描述值以及人誤概率等構成。構造決策樹的過程中，影響因子為標題項，標題項下面為各影響因子權重值，樹的分支上是品質描述等級。假定各影響因子相對獨立，定義這些影響因子的品質等級描述值（QD，Quality Descriptor）。所有的影響因子都以3個品質來描述，如好、中、差，或者有效的、足夠的、不利的，分別對應著品質因子值（QV，Quality Value）為1（好）、3（中）、9（差）。樹結構畫出后，每一條路徑代表著不同品質描述的組合，對應路徑人誤概率的各因子權重加權值記為Si，設各影響因子歸一化后的權重值為Ii（i=1-n，n為影響因子數），Ii對應品質描述因子為QVi。則每條路徑的人誤概率HEP可通過下式計算[11]：

式中：Sl為最低路徑加權值，此時選定人誤概率高標定值，即所有影響人員行為的因子都是壞的時，失誤概率為1；Sh為最高路徑加權值，此時選定人誤概率低標定值，即對應該情形中所有影響因子都是最好的值；HEPi為全決策樹第i條路徑的人誤概率；HEPl為人誤概率的最低標定值；HEPh為人誤概率的最高標定值。

最終構造的全決策樹（部分）如圖2所示。

圖2 全決策樹（部分）

根據該運輸企業現場訪談和調查結果，得到各影響因子品質描述值見表5。

表5 6個影響因子的品質描述值及人誤概率值

全決策樹分析法結果顯示，在該道路運輸企業的特定情境下，可以得出各影響因子對人因可靠性的影響。由表5可知，疲勞是最為關鍵的影響因子，同時，外部環境、監督管理、駕駛員的性格也是十分重要的影響因子。主要原因可歸結如下：（1）該道路運輸企業的運營項目主要為長途客運、貨運，部分業務為跨省長途運輸，需要晝夜連續行駛，駕駛員在依照規定休息的情況下也常常感到疲勞；（2）該企業的業務繁多，駕駛員工作制一般為兩日上班兩日休息，但是由于監督管理不嚴，偶有出現駕駛員互相調換班次的情況，導致了駕駛員連續工作，發生駕駛疲勞；（3）該企業駕駛員多為35～50歲的男性，駕齡均超過5年，調查訪談過程中發現，駕齡長的駕駛員容易對自身駕駛技術過分自信，性格外向、情緒不穩定的駕駛員有沖動型駕駛的傾向，而性格內向、保守的駕駛員一般來說事故的發生率較低；（4）由于本省屬丘陵地區，山區公路較多，且雨季降雨量大，夏季多臺風，所以道路運輸的外部環境也成為影響安全行駛的關鍵因素。

為更全面地針上述原因提出管理對策，筆者擬建立“篩選-矯正-監控”的“三道防線”全程化管理體系。首先，從源頭上篩選事故傾向性較小的駕駛員。調查研究顯示，性格中存在情緒不穩定、注意力分散、煩躁、易激惹、缺乏耐性、沖動等特征的駕駛員在行車過程中表現出易急躁、違章、超速、應急能力差等，很可能成為交通事故的肇事者[12]。因此，首先應將篩選聘用事故傾向性較小的駕駛員作為控制的第一道防線；其次，在企業運營過程中，應將安全管理的重要性置于與其他管理同等重要的位置，定期對駕駛員進行安全教育，加強安全監督與管理，明確獎懲制度，嚴厲杜絕疲勞駕駛的發生，從而矯正駕駛員的不安全行為，降低不安全行為發生的可能性，維護管理體系中的最重要的一道防線；最后，加強對道路運輸外部環境的監控，極端天氣不冒險行駛，充分利用預警預報設備，為駕駛員的安全行駛安裝最后一道防線。采取上述全程化管理模式提高工作環境描述因子的品質描述等級，便可以提高該道路運輸企業中駕駛員的人因可靠性，從而降低人誤發生的可能性。

4 結論

（1）針對道路運輸企業的實際情況，基于熵技術-全決策樹法對駕駛員人誤因素進行分析與計算，得到了各人誤影響因子的關系結構和權重值，并確定了影響駕駛員失誤的主要人為因素，分別為疲勞、外部環境、監督管理、駕駛員的性格、安全態度和安全文化。建議建立“篩選-矯正-監控”的“三道防線”全程化管理體系，降低人誤發生的可能性。

（2）通過實例分析，驗證了熵技術-全決策樹法在駕駛員人因可靠性分析中的可行性和科學性。該方法綜合考慮了影響駕駛員安全性的各主要影響因子之間的相互聯系及對人誤概率的影響，確定出了主要影響因子的權重，并最終計算出該情境下的人誤概率，為制定預防和控制措施提供了合理可靠的依據，對提高駕駛員的安全性和工作效率具有參考價值。

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