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原文传递突发事件铁路应急预案组合评价方法研究

论文题名：	突发事件铁路应急预案组合评价方法研究
关键词：	铁路运输;突发事件;应急预案;评价指标;模糊神经网络
摘要：	近年来,由于各行业突发事件日趋频繁,应急管理受到越来越多的关注,而应急预案作为应急管理的核心内容自然不容忽视。建立全面、合理的应急预案体系,是提高应急处置能力、减少人员伤亡和经济损失的前提,也是铁路运输安全的要求。本文以铁路应急预案为研究对象,对突发事件下铁路应急预案评价进行了研究。　　首先,通过对应急预案相关文献的研究,针对铁路应急预案的特点,分别分析了铁路应急预案的基本内容,包括总则、危险源的识别、应急响应等10个方面。铁路应急预案的三级体系包括:综合应急预案、专项应急预案和站段应急预案。铁路应急预案的管理流程包括:预案编制、审批、使用和修订。得到了影响铁路应急预案评价的因素,并从中选取了铁路应急预案的评价指标。再利用层次分析法对指标进行了筛选,最终建立了一个包含1个一级指标,3个二级指标,10个三级指标的突发事件铁路应急预案评价指标体系。　　其次,由于目前铁路应急预案的评价方法单一,本文提出了3种组合评价方法:基于模糊层次的铁路应急预案组合评价方法,基于层次分析的神经网络铁路应急预案组合评价方法和基于遗传算法的模糊神经网络铁路应急预案评价方法。　　基于模糊层次的铁路应急预案组合评价模型,根据每个应急预案评价指标对预案影响程度的不同,利用层次分析法确定各个指标的权重。由于影响评价的指标是定性指标,具有模糊性的特点,又利用模糊函数来确定各个指标的隶属度以此进行模糊综合评判。该组合评价模型集中了层次分析法和模糊理论的优点,给应急预案评价提供了一种定性评价的有效方法。　　基于层次分析的神经网络铁路应急预案组合评价模型,首先利用层次分析法确定了各个三级指标相对于目标层的权重,借此得到了各个指标的综合评价值。然后构建了BP神经网络评价模型,把指标值和综合评价值作为网络的输入和输出,通过网络的学习训练,得到了很好的效果,积累了专家的知识与经验。以后当需要对应急预案进行评价时,只要把预案的指标值输入到训练好的BP网络中,就会得到预案的评价结果。这样可以避免评价过程中人为因素导致的失误,提高评价的准确性。　　基于遗传算法的模糊神经网络铁路应急预案组合评价模型,首先构建了模糊神经网络,然后通过遗传算法来优化该网络。通过输入样本数据,经过反复训练,最终得到误差最小的一组网络的高斯隶属度函数的中心、宽度和归一化层与输出层之间的连接权值。最后把要评价预案的评价指标值输入到训练好的模糊神经网络中,就得到了预案的评价结果。这种方法能避免人为主观因素的影响,使评价结果更为客观、准确、合理。　　最后,采用这三种方法对某铁路局的综合应急预案、专项应急预案和站段应急预案进行了评价,评价结果显示,这三种模型对预案评价能达到很好的效果。根据最终的评价结果,为预案的修订提供可靠的建议。
作者：	邢鑫鑫
专业：	管理科学与工程
导师：	刘林忠
授予学位：	硕士
授予学位单位：	兰州交通大学
学位年度：	2012
正文语种：	中文