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原文传递基于复杂网络的城市轨道交通系统灾害控制研究

论文题名：	基于复杂网络的城市轨道交通系统灾害控制研究
关键词：	复杂网络;灾害控制;城市轨道交通;EDK算法;应急救援站选址
摘要：	随着我国城市飞速发展，人口不断涌入，显现出城市空间容量不足、交通拥堵等一系列城市问题，城市轨道交通正是解决城市问题的有效手段，在现代城市公共交通中发挥着越来越重要的作用。同时，因为轨道交通运营环境复杂性和紧密性，如果系统发生灾害事故，往往在极短时间内引发次生、衍生灾害，整个灾害过程呈现链式或网状结构，对人们生活秩序和生命财产产生重大影响。为解决上述问题，本文结合目前城市轨道交通系统灾害事故现状，基于复杂网络理论，进行轨道交通系统灾害风险识别和控制研究。主要研究内容及结果如下：　　（1）建立了宏观视角下的城市轨道交通灾害网络模型。通过对近二十年我国城市轨道交通系统运营灾害事故数据统计整理，进行事故致灾和风险传导机理分析，从人员、机械设备、周边环境、安全管理四个方面，辨识影响城市轨道交通系统运营安全的风险因素，将复杂网络理论与城市轨道交通系统灾害风险研究相融合，建立城市轨道交通系统灾害网络模型。　　（2）以复杂网络中节点和连边为研究对象，提出复杂网络关键节点辨识算法——EDK算法，选取关键连边综合指标分析算法。在经典复杂网络关键节点识别算法度中心法、K-shell分解法基础上，提出EDK算法，使其适用于城市轨道交通灾害网络关键节点识别。通过与入度算法、出度算法、度中心法、K-shell分解法和C-shell分解法对比分析进行EDK算法的正确性和可靠性的验证。结果表明，在准确率和分辨率上，EDK算法明显优于其他五种算法。对评估灾害网络关键连边的指标综合分析，确定城市轨道交通灾害网络连边重要度算法。　　（3）将所提出的算法用于城市轨道交通系统灾害网络模型，对风险关键因素识别，包括灾害网络中的“重要节点”和“重要连边”识别。运用EDK算法计算灾害网络节点度值及Ks值，获取指标权重，得出灾害节点重要度值。利用UCINET软件及Python语言获取连边重要度算法指标结果，识别出灾害网络模型中重要灾害节点和灾害传播连边。针对重要灾害节点和灾害传播连边提出具有实践指导意义的灾害风险管理措施，以达到有效预防灾害发生及灾害断链减灾的目的。　　（4）建立了基于网络中心性的集合覆盖选址模型。针对目前地铁在城市轨道交通中的主导地位，在应急救援站选址研究中，将城市地铁作为对象。分析城市地铁轨道交通线网中心性过程中，考虑实际建设成本及救援半径等约束条件，建立了基于网络中心性的集合覆盖选址模型，通过LINGO软件编程对模型求解，以此确定应急救援站选址最优方案。在此基础上，通过实例进行了选址模型的验证。　　本文基于复杂网络理论，建立了适用于城市轨道交通系统灾害风险关键因素识别的新算法，实现风险关键因素的有效识别，并提出针对性控制措施；同时基于安全极向性，考虑到一旦发生事故，合理的救援站选址对有效控制事故后果至关重要，进行应急救援站选址研究。从风险关键因素的有效识别和合理应急救援站选址设计，实现对城市轨道交通系统灾害双重控制，具有一定理论和实践意义。
作者：	姜芸
专业：	安全科学与工程
导师：	岳丽宏
授予学位：	硕士
授予学位单位：	青岛理工大学
学位年度：	2021