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基于HFACS-贝叶斯网络的铁路车务系统事故违章行为分析
| 论文题名： | 基于HFACS-贝叶斯网络的铁路车务系统事故违章行为分析 |
| 关键词： | 铁路运输;车务系统;事故分析;违章行为;贝叶斯网络;极大似然估计 |
| 摘要： | 安全生产是铁路运输企业永恒的主题，通过科学的理论和方法对事故开展深入分析，精准识别事故中的关键风险从而开展针对性的管控，才能有效减少事故的发生。本文基于HFACS和贝叶斯网络对车务系统事故中的违章行为因素进行研究，首先在HFACS模型基础上构建了车务系统事故分类与分析系统，将事故因素分为四个层级：管理因素、违章行为的前提条件、违章行为、事故；并根据四个层级的划分对2018—2022年发生的111个事故案例中的因素进行提取和集成。然后根据HFACS改进模型的分层分类结构，运用卡方检验方法进行结构学习，构建了车务系统事故违章行为的贝叶斯网络模型，并采用极大似然估计法对网络参数进行求解，形成贝叶斯网络中各节点的条件概率表。HFACS与贝叶斯网络相结合的方法为铁路车务系统事故研究提供了较为新颖的建模思路。最后基于构建的贝叶斯网络模型，采用 GeNIe 软件对车务系统事故中的违章行为因素进行定量分析，识别出事故的关键因素和敏感因素，结合案例分析验证，得出违章行为因素的管控重点，即车务部门应重点对车列复检、计划编制传达审核、防溜设撤、脱轨器确认等13类违章行为进行管控。针对重点违章行为风险，本文同时从整体管控策略和“三防”管控措施两个角度分别提出了相应的控制措施，可供从业者参考。 |
| 作者： | 徐勇 |
| 专业： | 交通运输 |
| 导师： | 贾永刚 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中国铁道科学研究院 |
| 学位年度： | 2023 |
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