劉峰
摘要:本文主要研究當(dāng)前基于地鐵突發(fā)事件的行車(chē)調(diào)度系統(tǒng)人誤預(yù)防相關(guān)問(wèn)題,隨著國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃的逐漸落實(shí),對(duì)預(yù)防地鐵行車(chē)調(diào)度系統(tǒng)人誤預(yù)測(cè)的研究不斷深入,通過(guò)對(duì)人誤行為風(fēng)險(xiǎn)和人誤誘發(fā)因素風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)研究能夠有效提升地鐵突發(fā)事件的管理質(zhì)量和效率,保障人們乘坐地鐵出行的便捷與安全。
關(guān)鍵詞:人誤預(yù)測(cè)技術(shù);地鐵突發(fā)事件;行車(chē)調(diào)度系統(tǒng)
中圖分類(lèi)號(hào):U298;U231?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A?文章編號(hào):1672-9129(2020)10-0081-02
1?地鐵行車(chē)調(diào)度系統(tǒng)人誤行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)及評(píng)價(jià)
1.1行車(chē)調(diào)度員人誤行為特點(diǎn)分析。通過(guò)對(duì)人的行為與心理進(jìn)行分析研究發(fā)現(xiàn),人的行為很容易受到心理因素和生理因素等多方面因素的影響,許多外界因素與條件會(huì)對(duì)人的行為進(jìn)行制約。這就使得人誤問(wèn)題存在很大的潛在性和不可避免性,情景環(huán)境的趨勢(shì)性也使得人誤問(wèn)題充滿(mǎn)變數(shù)。在地鐵車(chē)站日常行車(chē)管理的過(guò)程中,人誤問(wèn)題是不可避免的,但是通過(guò)具有針對(duì)性的策略能夠最大限度的減少人誤問(wèn)題的發(fā)生。人誤主要存在四個(gè)行為特點(diǎn),首先是人誤問(wèn)題所存在的重復(fù)性。在地鐵行駛的過(guò)程中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)突發(fā)事件,隨著地鐵管理質(zhì)量的不斷升級(jí),突發(fā)事件的發(fā)生原因也趨于復(fù)雜,因此每次出現(xiàn)突發(fā)狀況需要采取不同的處理方式,而這就使得人的錯(cuò)誤行為方式可能重復(fù)出現(xiàn)在每一次突發(fā)事件中。第二,人誤問(wèn)題存在一定的潛在性和不可逆轉(zhuǎn)性。出于地鐵突發(fā)事件的復(fù)雜原因,在進(jìn)行日常調(diào)度管理的過(guò)程中很難保障調(diào)度規(guī)則能夠全面詳盡的處理問(wèn)題。因此一旦出現(xiàn)突發(fā)事件,需要調(diào)度人員結(jié)合過(guò)往工作經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際情況進(jìn)行處理,但這種處理方式具有很強(qiáng)的主觀性很容易出現(xiàn)失誤,也有可能對(duì)地鐵的正常運(yùn)營(yíng)事業(yè)造成嚴(yán)重?fù)p害。第三,人誤具有情景環(huán)境驅(qū)使性。突發(fā)事件具有復(fù)雜性和多樣性,這就使得在應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的過(guò)程中需要根據(jù)實(shí)際情況采取靈活多變的策略。由于環(huán)境因素對(duì)于人的行為所造成的影響,不同的事故現(xiàn)場(chǎng)也可能會(huì)對(duì)調(diào)度人員的策略和行為造成誤導(dǎo)。最后人誤存在失誤的可恢復(fù)性和可學(xué)習(xí)性。調(diào)度人員通過(guò)對(duì)過(guò)往突發(fā)事件的學(xué)習(xí)能夠不斷積累經(jīng)驗(yàn)和知識(shí),優(yōu)化自己的調(diào)度處理方式,提升應(yīng)對(duì)突發(fā)事故的質(zhì)量和效率。
1.2人誤行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)的研究。當(dāng)前普遍應(yīng)用的人誤風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)指標(biāo)主要分為三個(gè)部分,包括人誤行為可能性、可恢復(fù)性以及后果嚴(yán)重性。地鐵行車(chē)調(diào)度人員在應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的過(guò)程中必須不斷提升應(yīng)對(duì)效率,這就要求對(duì)過(guò)往的突發(fā)事件處理過(guò)程進(jìn)行詳細(xì)的分析和學(xué)習(xí),通過(guò)建立人誤模式分析模型可以對(duì)人誤發(fā)生的機(jī)制進(jìn)行深入的研究和探討,不斷積累和優(yōu)化人誤行為的解決策略,通過(guò)對(duì)行車(chē)調(diào)度人員的培訓(xùn)和教育及時(shí)糾正行車(chē)調(diào)度人員的錯(cuò)誤行為。需要注意的是,人誤行為是無(wú)法完全避免的,這就要求在進(jìn)行模擬情景實(shí)驗(yàn)時(shí)要放平心態(tài),正確看待人誤行為的出現(xiàn),調(diào)度人員需要做的是能夠最大限度的將人誤行為控制在可接受的范圍內(nèi)。
2?行車(chē)調(diào)度系統(tǒng)人誤誘發(fā)因素風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)及評(píng)價(jià)
通過(guò)對(duì)人的心理行為模式和對(duì)過(guò)往地鐵突發(fā)事件的研究發(fā)現(xiàn),想要正確高效的應(yīng)對(duì)地鐵車(chē)站出現(xiàn)的突發(fā)事件和問(wèn)題,就必須要明確突發(fā)事件誘發(fā)人誤的各種因素,建立人誤誘發(fā)因素備選庫(kù),這也是人誤誘發(fā)情景風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)的核心內(nèi)容。當(dāng)前國(guó)內(nèi)對(duì)于人誤誘發(fā)因素的研究還處于初級(jí)階段,缺乏對(duì)于情景因素研究的系統(tǒng)性。對(duì)于人誤誘發(fā)因素的研究需要重點(diǎn)關(guān)注因素內(nèi)部所存在的相互依賴(lài)性和系統(tǒng)性影響,事物之間如果存在相互影響造成的變化或延遲,就可以判定兩者之間存在因果關(guān)系。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等理論研究是人誤誘發(fā)情景模擬的研究基礎(chǔ),在建立地鐵行車(chē)調(diào)度系統(tǒng)人誤預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)體系中應(yīng)用理論研究基礎(chǔ),能夠有效改善地鐵突發(fā)事件的處理質(zhì)量和效率。
3?行車(chē)調(diào)度系統(tǒng)人誤數(shù)據(jù)采集
為了建立健全行車(chē)調(diào)度系統(tǒng)人誤數(shù)據(jù)庫(kù),促進(jìn)行車(chē)調(diào)度系統(tǒng)的優(yōu)化與升級(jí),在進(jìn)行人誤數(shù)據(jù)采集過(guò)程中主要從三方面入手。第一是對(duì)突發(fā)事件人誤場(chǎng)景構(gòu)建數(shù)據(jù)模型,技術(shù)人員需要對(duì)過(guò)往的突發(fā)事件進(jìn)行情景模擬,對(duì)能夠解決事件的策論進(jìn)行分析和記錄。第二是收集人誤行為評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。人誤行為評(píng)價(jià)、列車(chē)運(yùn)行控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)等方面的內(nèi)容,對(duì)于事故嚴(yán)重程度的認(rèn)定和分析以及后期地鐵車(chē)站突發(fā)事件管理策略有著非常重要的借鑒意義。第三是要加強(qiáng)對(duì)人誤誘發(fā)因素評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)收集,通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷的形式能夠使行車(chē)調(diào)度人員進(jìn)行自評(píng)和互評(píng),除此之外還可以結(jié)合過(guò)往列車(chē)歷史運(yùn)行記錄不斷完善人誤誘發(fā)因素評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。需要注意的是調(diào)度人誤數(shù)據(jù)存在一定的不確定性,來(lái)源于人誤本身所具有的不確定性、隨機(jī)事件導(dǎo)致的不確定性、系統(tǒng)因素所導(dǎo)致的不確定性、采集數(shù)據(jù)方法策略的不確定性以及人為因素所導(dǎo)致的不確定性。
4?小結(jié)
文章結(jié)合地鐵行車(chē)調(diào)度系統(tǒng)人誤行為風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià),從技術(shù)角度和理論角度出發(fā),對(duì)如何建立地鐵突發(fā)事件行車(chē)調(diào)度系統(tǒng)人誤預(yù)測(cè)體系進(jìn)行簡(jiǎn)要研究和說(shuō)明。地鐵行車(chē)調(diào)度人誤問(wèn)題不可避免,但是可以最大限度的控制人誤問(wèn)題造成的不良影響,因此對(duì)行車(chē)調(diào)度系統(tǒng)中人誤預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)進(jìn)行優(yōu)化研究是非常必要的。
參考文獻(xiàn):
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