地鐵行車調度系統人誤行為識別方法研究

王曄斐

摘要：本文主要分析了行車調度員人誤模式，其次闡述了地鐵事故報告的人誤行為識別方法驗證，針對灰色關聯分析、評分者信度進行了驗證分析，希望為地鐵行車調度系統運營的安全提供一定的保證，從而減少行車調度系統人誤行為，以保證地鐵行車的安全運行。

關鍵詞：地鐵;人誤行為識別方法;灰色關聯度;評分者信度

1.行車調度員人誤模式分析

地鐵行車調度中的任務模式分析主要是按照特定的規則進行人誤行為分類，從而滿足人誤特點的需求。地鐵行車調度員在面對突發情況處理任務時，一般可以將其任務的處理模式分為認知型任務、記錄型任務、操作型任務等五種處理方式。在處理任務過程中，如果任何一項任務沒有完成或者沒有達到預期的效果都會將其稱為失誤，為了詳細的分析每種任務失誤類型，從而引發更多角度進行問題的探討，引入Wickens多資源理論進行分析，從而將地鐵行車調度人員中的失誤行為分為運動、聽覺、視覺以及認知四大型。研究學者Aldrich在對飛行員行為研究過程中，通過對比的方式將信息處理資源中的等級分為這四類，當信息中的數據越大就說明這一類型的行為失誤幾率就會越大。基于此，通過對資源理論模式中的不斷調整，并采用模型中的行為等級需求，來進行地鐵行車調度系統中的人誤行為以及失誤等級進行分析描述。

2.基于地鐵事故報告的人誤行為識別方法驗證

事故報告系統是分析地鐵系統中人誤行為中的最為直接的方法。通過地鐵人因事故報告分析。低著選用數據量要求相對較小的灰色關聯分析對人因事故報告中事故發生數目與人誤行為發生數目之間的關聯規則進行識別，從而驗證地鐵行車調度系統中的人誤行為類型，進而驗證其中的正確性，通過評分者中的識別方法進行有效實際的驗證，從而完成識別方法的有效分析。

2.1基于灰色關聯分析的人誤行為類型的驗證

灰色關聯分析中的人誤行為中的事故數與人誤行為類型之間的發生數之間有著一定的關聯性。通過搜集地鐵行車調度中的事故報告數據分析發現，將每年地鐵行車調度中的人誤行為年度發生次數為自變量，將每年發生的人誤事故故數設為因變量，最后形成分析數列矩陣。

2.2基于評分者信度的模型驗證

評分者信度指的是不同的評分者使用相同的主觀分析法進行同一種類型中的數據進行評價，并且保持其評價結果的一致性，從而使主觀分析法中的有效性指標進行全面的分析。在本論文研究過程中，主要參考了HFACS方法，通過評估空中交通官職系統中的評估方法，然后在選取Ross學者提出的研究方法，將頻率統計的指標一致性看做整體檢驗指標，其中檢驗指標的一致性 在計算過程中，其中的計算方法如下列表達式（2）：

在進行檢驗調查過程中，選取了4名經驗較為豐富的主職行車調度員，并將其構成分析組，其中2名研究人員將其組合成對照組，通過提出人誤行為中的識別方法進行有效的類型識別研究，分析組內中評價結果的一致性以及對照組中的評價結果，只有保證二者之間結果的一致性，在進行評價分析對比中，才能保證結果分析的準確性。在進行分析中，如果其中的指標一致性在70%以上，也就是說明其中建立的方法具有較好的評分信度。也可以選取10份不同類型事故報告并將其中事故報告進行分析，在分析過程中，要指派專門的人員獨立完成進行分析，從而保證分析結果的準確性。表1為指標一致性評價結果的最終顯示，通過分析數值顯示，其中分析組以及對照組之間的平均指標都在70%以上，也就是說，其中的地鐵行車調度系統人誤行為識別方法是行之有效的[2]。

結論

綜上所述，近年來地鐵列車在運行控制系統方面的控制軟件設備以及設施的應用上不斷提升，其設備應用的可靠性水平也在不斷的提升，但是地鐵行車調度中工作人員的操作失誤引發的事故后果不容忽視。經過研究表明，Wickens中的信息處理模型在地鐵行車調度中的應用可以將地鐵調度中的人誤行為類型進行準確的判斷，以此可以改變傳統的結構分析，并將最終的人誤行為識別方法進行結構化。通過地鐵行車調度系統人誤行為識別方法研究結果表明，地鐵運營過程中，其中的突發數量與人誤行為類型存在一定的關聯性性，其中與關聯度值也存在一定的變化趨勢。當評分者中的檢驗平均數據指標大于70%以上時，其中的人誤行為識別方法行之有效。

參考文獻

[1]史俊.面向地鐵突發事件的行車調度系統人誤預測評價分析[J].數碼設計（上），2019，（6）：193.

[2]魏林.地鐵行車調度風險的人為因素與防范措施[J].建筑工程技術與設計，2019，（31）：4025.