基于VTS的列車司機評估輔助系統

于穎慧， 朱海燕， 朱 琳， 馬玉珍

(上海工程技術大學 城市軌道交通學院， 上海 201620)

0 引 言

地鐵在迅速發展的同時，越來越多的事故也隨之發生，在所有關于地鐵事故的研究中，列車司機是地鐵事故中的重要一環[1]，列車司機作為列車的直接操作者越來越受到關注。國家新發布的2020版《軌道列車司機國家職業技能標準》中明確規定了軌道列車司機的技能要求[2]。在使用VTS對列車司機進行職業測評的基礎上，本文開發了列車司機評估輔助系統，一方面使得列車司機了解自身的職業素質情況，以便訓練自身技能；另一方面使地鐵運營方了解列車司機的職業素質情況，以便制定合理的排班制度。

1 需求分析和系統架構

1.1 需求分析

系統設計之前，首先對地鐵公司進行了調研并完成了“上海申通地鐵調度員綜合素質測評”、“松江有軌電車司機綜合素質提升培訓”和“上海地鐵磁浮運營有限公司列車司機綜合素質提升培訓”等項目。通過不斷的反饋確定了系統的需求，包括統計有效數據個數、建立動態常模、列車司機各項能力統計、對列車司機的綜合評估、將數據保存到數據庫和數據查詢。

(1)統計有效數據個數。統計有效數據個數是為了了解數據的分布情況，為動態常模的建立提供參考，當異常值和缺失值的數量較大時，可以提前采取一些針對性的策略。

(2)建立動態常模。建立動態常模作為比較和解釋測驗結果的參照分數標準，可以對列車司機的各項能力進行評價。

(3)列車司機各項能力統計。列車司機各項能力統計用于直觀的了解各批次或班次所有司機的能力水平。

(4)對列車司機進行綜合評估。對列車司機進行綜合評估是將司機的各項能力得分加權，得到總分數，用于更詳細地了解司機在其所在群體的排位。

(5)保存數據和數據查詢。將數據保存到數據庫，為能力統計提供數據基礎。數據查詢可以方便管理者查詢司機能力狀況。

1.2 系統架構

系統架構既要滿足需求的變化，也要滿足功能的擴張。本系統分為數據提取模塊、數據分析模塊、數據儲存和查詢模塊。整體設計如圖1所示。

圖1 整體設計框圖

2 系統關鍵技術

2.1 數據提取

VTS可進行6種測評，包括決斷力測評(Determination Test ，DT)、反應力測評(Reaction Test，RT)、雙手協調測評(Two-Hand Coordination Test，2HAND)、外周知覺測評(Peripheral Perception Test，PP)、注意警覺性測評(Cognition Test，COG)和持續性注意測評(Sustained Attention Test，DAUF)。設計系統從這6種測評中提取28個特征值(正確拒絕的平均時間、點擊平均時間等)，再將這些特征值儲存到數據庫中，作為原始數據。

2.2 數據存儲、查詢

為了存儲和查詢所有受測人員的各個特征信息，需將處理后的數據儲存到數據庫中。選擇使用MySQL Server8.0數據庫儲存數據，該數據庫具有簡單易用、性能好速度快等的優點，方便實現查詢。

2.3 數據分析

獲取原始數據后，需要進行數據的預處理、建立動態常模、統計列車司機各項能力、對列車司機進行綜合評估。

2.3.1 數據預處理

測試機器可能出現故障或者受測人員的個人原因，導致取得的數據中包含一些缺失值和異常值，影響后續的數據分析。因此，需要對數據預處理，提高數據的質量。預處理過程如下：

(1)缺失值處理。缺失值在實際數據中是不可避免的問題，但是在不同的數據場景應該采取不同的處理方法，需要對缺失值的分布情況進行判斷。

在處理的過程中發現數據中的缺失值較少，刪除對整體數據影響不大，所以對于缺失值的處理方式為刪除。

(2)異常值處理。異常值是指樣本中與其它觀測值有明顯差異的值。在測試結果評價中, 測試人員成績呈現出“中間段集中、兩端較少”的情況, 符合正態分布，則距離平均值3σ之外的值出現的概率應滿足式(1)。

P(|X-μ|>3σ)≤0.003.

(1)

其中，μ與σ分別表示正態總體的數學期望和標準差。此時，在測試數據值中出現大于μ+3σ或小于μ-3σ數據值的概率是很小的[3]。因此，根據式(1)將大于μ+3σ或小于μ-3σ的觀測值作為異常值，予以剔除。

2.3.2 建立列車司機動態常模

由于VTS中對于列車司機各個指標的評價標準是基于國外的研究數據所給出的，一些評價標準并不完全符合國內的實際情況，有必要重新建立一個符合國內列車司機的評價標準，即建立國內列車司機常模。司機常模建立過程如下：

(1)獲得原始分數。獲得列車司機各項能力的原始分數，以“正確反應數”這一個指標為例，記“正確反應數”的原始分數為X。

(2)將原始分數轉換為Z分數。Z分數是一個統計學概念，反映個體在總體中所占的份量[4]。同時，Z分數也是一個抽象值，不受原始測量單位的影響，可接受進一步統計處理[5]。為更準確地衡量列車司機的能力水平，將司機的原始分數通過公式(2)轉換為Z分數。

(2)

其中，X為列車司機的原始分數；μ為原始分數的平均值；σ為原始分數的標準差。

(3)評價標準。有一些指標數值越大代表能力越強，比如“正確反應數”。其評價標準見表1，其中θ為Z分數的標準差；有一些指標數值越大代表能力越弱，比如“錯誤反應數”。其評價標準則與表1相反。

表1 評價標準

3 系統實現

3.1 指標劃分范圍

計算表1中的1.8θ、0.6θ、-0.6θ、-1.8θ，可以得到評價對應原始分數的邊界值，以部分指標為例，見表2。

表2 部分指標常模劃分范圍

3.2 能力統計

在測得列車司機的各個指標中，不同的指標反映司機不同的能力。如：司機決斷力測評(DT)中，“正確反應數”反映司機簡單刺激做出正確反應的能力，“錯誤反應數”反映司機壓力環境中長期集中注意力的能力，“遺漏反應數”反映司機壓力環境中長期保持注意力的能力。本系統可以按批次、班次輸出司機各項能力的統計表和司機能力比例圖，以“錯誤反應數”為例，如圖2所示。

本系統可以建立符合中國軌道交通列車司機的常模，并可與VTS自帶常模進行比較。VTS自帶常模收集了大量普通人的數據，即以普通人的標準衡量司機的各項能力，而本系統所建立的司機常模收集了大量上海列車司機的數據，更加符合中國列車司機的實際。以“總體平均持續時間”為例，如圖3所示，“VTS”表示VTS自帶常模，“JIS”(Standard of Justice)表示本系統建立的常模。

圖2 司機“壓力環境長期集中注意力能力”比例圖

3.3 綜合評估

按“很好”評5分，“較好”評4分，“正常”評3分，“較差”評2分，“很差”評1分，本系統可以統計單個司機的13個指標的總分數，按批次或班次對司機排名，見表3。

同時，針對測試人員的綜合情況，本系統還可以輸出個人測評報告，見表4。

圖3 總體平均持續時間

表3 綜合評估表

表4 測評報告

4 結束語

本文設計并實現了一個基于VTS的軌道交通列車司機評估輔助系統。該系統能夠與VTS互聯，對VTS實驗中的28個特征值實現自動提取和數據預處理，通過不斷的對列車司機進行基礎素質測試來不斷修正司機常模，進而建立符合我國實際的軌道交通列車司機的常模。該系統還能對司機各項能力進行綜合評估，形成個人綜合評估報告和綜合能力統計表，使得地鐵運營方更全面地了解內部司機的基礎素質狀況，進而采取相應的措施提升軌道交通安全。