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基于灰色关联度的铁路事故预测研究
| 论文题名： | 基于灰色关联度的铁路事故预测研究 |
| 关键词： | 铁路事故;灰色关联度;IOWA算子;组合预测模型;行车安全 |
| 摘要： | 安全生产对于铁路运输来说，是第一要务。预防铁路事故的发生，对提高铁路运输效率，提高铁路系统的运输稳定，都具有比较大的意义。研究铁路事故的规律，需要借助于历史数据，深入发掘其中存在的因果关系。从铁路运营指标来说，不管是客运周转量还是货运周转量，我国铁路完成的任务量都是世界前列的，而目前铁路点多、线长、辐射广等特点又决定了发生事故的概率必然增大。铁路运输在漫长的运营过程中，产生了海量的数据，在行车事故方面也有充足的数据可以用于分析研究，对这些数据进行科学研究，可以为决策指挥提供数据支持，对铁路安全稳定运行有着重要的意义。 本文以实际数据为基础，量化研究铁路事故的各个方面。首先，对铁路事故的影响因素进行了数据统计分析，便于后续对数据进行挖掘分析，寻找其中存在的显性规律，为后文的研究打下基础。其次，介绍灰色关联度分析的概念，阐述了其基本理论和基本特点，对其计算步骤进行了介绍。然后对不同类型事故的灰色关联度进行了计算，得到事故矩阵，从中分析对铁路事故影响最大的因素。结合关联度分析，对不同类型事故隐患的关联度进行分析，并提出相应的分析结果。再次，介绍组合预测的概念，在组合预测中难点在于加权系数的确定，而组合预测模型的有效性检验要通过误差评价来分析。引入IOWA算子，建立基于IOWA算子的组合预测模型，分析其表达式，列出计算步骤，建立基于灰色关联分析的IOWA算子的组合预测模型。 在此基础上，进行铁路事故预测对比分析。选择GM(1，1)模型作为单项预测模型，结合铁路事故真实数据，预测得到七类事故12个月以及虚拟月份的预测值，利用基于IOWA算子的组合预测模型，利用基于灰色关联度的IOWA算子的组合预测模型，分别预测得到七类事故12个月和虚拟月份的数据。将三种预测模型的预测值进行对比分析，并对其误差进行分析，结果显示，基于灰色关联度的IOWA算子组合预测模型得到的结果无论从与实际值的拟合程度，还是从误差精度来看，效果都是最好的，从而证明建立的模型有效，能够用于铁路事故预测，对预防铁路事故重点事项具有一定的指导作用。最后是结论与展望，总结全文观点，对下一步研究提出相应的问题。 |
| 作者： | 李飞 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 牛惠民;唐亮 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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