基于模糊层次分析法的高速铁路安全运行相关因素分析
中国高速铁路运营安全风险分析及控制
中国高速铁路运营安全风险分析及控制中国高速铁路运营安全是保障国家交通安全的重要组成部分，但由于高速铁路运营的特殊性，存在着一系列的安全风险。
本文将从事故风险、技术风险和人为因素风险等方面对中国高速铁路运营安全进行分析，并提出相应的控制措施。
首先是事故风险方面。
高速铁路列车的行驶速度通常较快，一旦发生事故，后果往往十分严重。
事故风险主要包括列车脱轨、撞车等。
其中，脱轨事故是高速铁路运营安全的重大威胁。
造成列车脱轨的原因有多种，包括轨道疲劳、设备故障、自然灾害等。
为了控制脱轨风险，需要加强对轨道、设备的日常检修和维护，并引入先进的监测技术进行实时监测，一旦发现异常情况及时进行处理。
其次是技术风险方面。
高速铁路运营所需的技术设备非常复杂，包括信号系统、通信系统、供电系统等。
这些设备存在着故障的可能性，一旦发生故障，会给列车运行带来风险。
为了降低技术风险，需要加强对技术设备的维护和更新，定期进行检测和排除潜在故障。
此外，还需要加强技术人员的培训和素质提升，保证其熟练掌握相关技术，及时应对各类技术问题。
最后是人为因素风险方面。
高速铁路的安全不仅仅依赖于技术设备，还需要人员的正确操作和管理。
人为因素包括乘务员的操作风险、旅客的安全意识等。
需要加强对乘务员的培训，提高其操作技能和紧急情况的应对能力。
同时，也需要通过宣传教育等方式提高旅客的安全意识，引导旅客遵守交通规则，不乱扔物品、不在列车上吸烟等。
为了控制以上风险，相关部门需要做好监管工作，制定和完善相关的管理制度和规章制度。
同时，高速铁路企业也需要加强自身管理，建立健全相应的安全管理体系，全面推行安全生产责任制，明确各级人员的安全责任，并定期进行安全演练和应急预案的制定。
总之，中国高速铁路运营安全面临着多方面的风险挑战，但通过加强对事故风险、技术风险和人为因素风险的分析和控制，采取相应的措施，可以有效降低风险，提高高速铁路运营的安全性。
不仅能够保障旅客的生命财产安全，也能够为国家经济社会发展提供良好的交通保障。
基于层次分析法的高速公路隧道群安全风险研究
基于层次分析法的高速公路隧道群安全风险探究摘要高速公路隧道作为重要的交通基础设施，其安全风险的评估和管理具有重要意义。
本探究基于层次分析法对高速公路隧道群的安全风险进行了探究。
起首，通过对现有文献的分析和调研，建立了高速公路隧道群的安全风险评估指标体系。
然后，接受层次分析法对各指标进行权重分配，并利用模糊数学方法处理决策者的主观评判，得到了安全风险的评估结果。
最后，通过对实际案例的探究，验证了本探究的可行性和好用性。
探究结果表明，本方法能够准确评估高速公路隧道群的安全风险，并为相关决策提供科学依据。
关键词：高速公路隧道，安全风险，层次分析法，模糊数学1. 引言随着社会经济的快速进步和交通需求的增加，高速公路隧道在现代交通系统中起到了举足轻重的作用。
然而，隧道作为一种特殊的交通设施，其安全风险也随之增加。
因此，对高速公路隧道群的安全风险进行探究和评估，具有重要的理论和实践意义。
2. 相关观点和理论2.1 高速公路隧道高速公路隧道是指在高速公路中设置的人工或半人工开掘的道路隧道，用于穿越山体、城市和河流等交通障碍物。
2.2 安全风险安全风险是指隐含在一定活动中可能对人身、财产或环境造成损害的概率。
2.3 层次分析法层次分析法是一种定量分析复杂问题的方法，通过将一个复杂问题分解成若干个互相关联的层次，从而得到问题的最终解。
3. 高速公路隧道群安全风险评估指标体系的构建3.1 识别评估指标通过文献分析和专家咨询，确定了高速公路隧道群的安全风险评估指标，包括隧道年龄、车流量、车速、照明条件、疏散通道、消防设施等。
3.2 构建层次结构将评估指标划分为层次结构，包括一级指标、二级指标和三级指标。
一级指标为隧道整体安全风险，二级指标为隧道结构风险、交通流量风险等，三级指标为详尽隧道风险指标。
4. 层次分析法的权重分配接受层次分析法对各指标进行权重分配。
起首，构建裁定矩阵，然后通过特征向量法计算各指标的权重值。
基于模糊网络分析法（F-ANP）的高速铁路运营安全评价
基于模糊网络分析法（F-ANP）的高速铁路运营安全评价王迎晗，陆键，彭一川（同济大学交通运输工程学院，上海201804）摘要：高速铁路故障致因复杂，安全评价难以定量化精确描述。
为保障高速铁路运营安全，从人员、设备、环境、管理4个方面构建高速铁路运营安全评价指标体系，并分析各安全因素间耦合关系；在评价指标体系基础上，运用网络层次分析法（ANP）和模糊综合评判相结合的模糊网络分析法（F-ANP）建立高速铁路运营安全评价模型。
首先通过调研考察和参考相关研究，建立安全评价因素集和评语集；然后运用网络层次分析法确定各安全因素权重，其中工作人员管理制度和列车信号与控制系统对高速铁路运营安全的贡献度最大；最后根据专家问卷调查统计结果建立评价矩阵，并通过模糊变换得出综合评价结果。
关键词：高速铁路；影响因素；安全评价；模糊网络分析法；网络层次分析法；模糊综合评判中图分类号：U298；X951文献标识码：A文章编号：1001-683X（2020）02-0057-09 DOI：10.19549/j.issn.1001-683x.2020.02.0571概述截至2018年底，我国已建成并投入运营的高速铁路里程达2.9万km以上，占全世界高速铁路运营里程的66%以上。
虽然我国高速铁路建设取得了举世瞩目的成就，但在运营管理和安全保障方面仍有待提高，高速铁路运营安全评估和风险管理更是受到越来越多的重视和关注。
安全评价作为系统工程的重要组成部分，其目的是对系统或工程在运行中可能遭受的损害或潜在的风险源做出定量的估计或定性的描述。
高速铁路系统构成复杂，其供电系统、信号与通信系统、轮轨系统和控制系统等的正常工作均关系着列车的安全运行。
此外，高速铁路在运营过程中，还容易受到天气情况、人为干扰等因素的影响。
目前，国内外有众多安全领域的专家学者运用不同方法和模型对高速铁路运营安全进行研究和分析：Guo等［1］研究高铁列车驾驶员的人格特征对行车安全的影响，采用NEO人格量表的方式，对原北京铁路局221名高铁列车驾驶员进行问卷调查，并建模分析调查结果。
高速公路交通安全影响因素分析及模糊综合评价
高速公路交通安全影响因素分析及模糊综合评价高速公路交通安全影响因素分析及模糊综合评价摘要：高速公路交通安全问题一直备受关注，为了更好地解决这一问题，本文通过对高速公路交通安全影响因素进行分析，并运用模糊综合评价方法进行评估，旨在找到安全问题存在的主要因素，为高速公路交通安全管理提供有效的参考。
1.引言2019年以来，我国高速公路交通事故数量和伤亡人数持续上升，引起了广泛的关注。
高速公路交通安全问题已经成为一个亟待解决的重大问题。
本文旨在深入分析高速公路交通安全的影响因素，并运用模糊综合评价方法对其进行评估，为安全管理提供科学依据。
2.影响高速公路交通安全的因素2.1 驾驶员因素驾驶员是道路交通安全的重要环节。
驾驶员的驾驶技术、驾驶经验、身体健康状况、驾驶行为等因素都对高速公路交通安全产生影响。
比如，驾驶员疲劳驾驶、酒后驾驶、超速驾驶等行为都会增加事故的发生概率。
2.2 车辆因素车辆的技术状况、维修保养情况、载荷情况等也是影响高速公路交通安全的重要因素。
车辆的制动系统、转向系统、轮胎状况等技术性能的问题，会导致车辆行驶中出现故障，增加事故发生的风险。
2.3 道路因素道路的设计、建设、维护等因素对高速公路交通安全有着直接的影响。
道路的弯道设计是否合理、路面是否平整、交通标志是否清晰等都会影响驾驶员的可视性和安全性。
2.4 环境因素环境因素包括天气、能见度等自然环境因素，以及交通拥堵、施工作业等人为因素。
恶劣的天气条件会导致驾驶员视线受阻，增加事故的发生概率。
交通拥堵和施工作业也会增加事故的风险。
3.模糊综合评价方法在高速公路交通安全影响因素中的应用为了对高速公路交通安全的影响因素进行综合评价，本文运用模糊综合评价方法对各个因素进行定量分析。
3.1 确定评价指标针对不同的影响因素，本文选择了相应的评价指标。
如对驾驶员因素，选择了驾驶技术水平、驾驶经验、身体状况等进行评价；对车辆因素，选择了车辆技术状况、维修保养情况、载荷情况等进行评价。
基于模糊综合评价的高铁工程施工质量风险分析
ｄ ｔ ｍｉ ｄｗｉ ｅ ａａ ｂａ ｅ ｙｓｍｐｉｇ Ｔ ｒｕ ｈｃｌ ｌ ｉｇ ｉｈ ｎ ｍｅ ｎ ｓｎ ｅｄｔ’ｓ ｂｌｙ ｅ ｕ ｇ ｅ ｅ ｒ ｎ ｔ ｔ ｔ ｏ ｔ ｎｄｂ ｅ ｅ ｈｈ ｄ ｉ ａ ｌ ． ｈｏ ｇ ａｃ ａ ｎ ｇｔ ｙｔ ｓ ｄ ｅｔ ｇ ｈ ａａ ａｉｔ ，ｗ ｄ ｅｔ ｎ ｕ ｔ ｗｅ ｍａ ｉ ａ ｔ ｉ ｔ Ｓｔ ｉ ｊ ｈ ｄ ｔ ｉ ｓ ｂｅ ｙｓ ｎ ａｄｄｖａｉｎ Ｔ ｉ ｌ，ａ ｏ ｒｈ ｎｉｅ ｉ ｖ ｌａ ｏ ｙｔｍｏ ｉｈｓｅｄｒｉｐｏｅｔ ｏ ｓ ｃｏ ｕ ｌｙ ａ ａｌ ｂ ａｄ ｒ ｅ ｉ ｏ ． ｈｒ ｙ ｍｐｅ ｅｓ ｓ ｅ ａ ｔ ｎｓｓ ｆ ｇ ・ ｅ ｌ ｒｊｃ ｃ ｎｔ ｔ ｎｑ ａｉ ａ ｓｔ ｔ ｔ ｄ ｃ ｖ ｒｋ ｕｉ ｅ ｈ ｐ ａ ｕ ｒ ｉ ｔ
第２ ６卷
第 ２期
工
程
管
理
学
报
Ｖ １２ ｂ． ６
ＮＯ ２ ．
２１ ０ ２年 ０ ４月
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ａ ａ ｅ ｎ ｏ ｒ ａ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ Ｍ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｏ Ｅ
Ａｐｒ ２ ２ ． ０１
基于模糊综 合评价 的高铁工程施工质量风险分析
熊竣 熙 ，薛 晋 ，赵冬梅
（ 西南交通大学 ，四川 成都 ６ １ ５ ，Ｅ ｍａ ：１０ １８ ５ ｑｔｍ） １７ ６ — ｉ ２ ５ ２ ５ ＠ｑ ． ｌ ｏ 摘 要 ：随着我 国高铁的 不断发展 ，需要对其施工质量风险进行研 究。借鉴 ５ Ｅ分析 法选取风险评价指标体 系，通过采样 Ｍ１
年 才建 成 ，而 国 内对 高铁 工程施 工 的探索 还处 于初 级 阶段 。高 铁工 程项 目投 资 巨大 ，工 程技 术复 杂 ，
基于模糊层次分析法的高速公路交通安全综合评价
基于模糊层次分析法的高速公路交通安全综合评价郭礼照;杨三强;周良川;沈宁【摘要】为了对目前高速公路的交通安全进行系统的综合评价,通过选取合理的代表性评价指标,构建了层次分析法和模糊综合评价法有机结合的评价模型,结合具体的工程实例,建立了相应的评价指标体系,运用模糊层次综合法对新疆某高速公路交通安全水平进行了分析评价.结果表明:该方法可用于高速公路交通安全定性分析与初步评价,具有科学适用性,为高速公路安全综合评价提供了新的思路.%In order to make a comprehensive assessment on the current expressway traffic safety systematically, a representative assessment index is chosen reasonably, the combination of analytic hierarchy process and fuzzy comprehensive assessment method is established, a specific engineering example is combined, the corresponding evaluation index system is established, and a highway traffic safety level in Xinjiang is analyzed and evaluated by hierarchical fuzzy synthesis.The result shows that the method can be used for the qualitative analysis and preliminary evaluation of highway traffic safety, for which is more convenient and reliable, and can provide a new idea for safety assessment on expressway.【期刊名称】《交通科技与经济》【年(卷),期】2017(019)002【总页数】5页(P8-12)【关键词】交通安全;层次分析法;模糊数学理论;高速公路;综合评价【作者】郭礼照;杨三强;周良川;沈宁【作者单位】新疆农业大学机械交通学院,新疆乌鲁木齐 830052;河北大学建筑工程学院,河北保定071002;新疆农业大学机械交通学院,新疆乌鲁木齐 830052;新疆农业大学机械交通学院,新疆乌鲁木齐 830052【正文语种】中文【中图分类】U491近年来，随着我国国民经济的飞速发展，高速公路的建设进程也随之加快。
高速公路交通安全影响因素分析及模糊综合评价
高速公路交通安全影响因素分析及模糊综合评价高速公路交通安全影响因素分析及模糊综合评价摘要：随着交通工具的发展和高速公路的不断扩建，高速公路交通安全问题日益受到关注。
本文以某个省份为例，对高速公路交通安全影响因素进行了分析，并运用模糊综合评价方法进行了综合评价，以期为高速公路交通安全管理提供参考和指导。
一、引言高速公路被广泛应用于运输行业，其构建目的是提高运输效率，缩短时间距离。
然而，随着车辆数量的增加和交通流量的提高，交通事故频发，高速公路交通安全问题也日益凸显。
因此，对高速公路交通安全进行全面分析和评价具有非常重要的意义。
二、相关理论概述2.1 交通安全影响因素高速公路交通安全是一个复杂的系统工程，影响因素众多，包括：道路状况、车辆状况、交通流量、驾驶员素质等。
本文主要从这几个方面进行分析。
2.2 模糊综合评价方法模糊综合评价方法是通过模糊数学理论建立数学模型，利用模糊综合运算对多个评价指标进行综合评价的方法。
它能够充分考虑不确定性、模糊性和不完全信息的特点，提供了一种较为合理和准确的评价手段。
三、分析高速公路交通安全影响因素3.1 道路状况道路状况是高速公路交通安全的重要影响因素之一。
道路状况包括路面平整度、标志标线的清晰度、道路排水状况等。
道路状况对驾驶员视野和车辆行驶稳定性有直接影响，因此，一旦道路状况不佳，则容易导致交通事故的发生。
3.2 车辆状况车辆状况是高速公路交通安全的另一个重要方面。
车辆状况包括车辆技术状况、车辆负载情况、车辆超速情况等。
车辆技术状况是车辆行驶安全的基础，如果车辆存在技术问题，将增加交通事故的风险。
3.3 交通流量交通流量是高速公路交通安全的重要指标之一。
交通流量过大会导致拥堵，容易产生追尾、相撞等事故。
而交通流量过小，则可能导致驾驶员疲劳驾驶、超速等行为的出现。
因此，合理的交通流量对于保证交通安全至关重要。
3.4 驾驶员素质驾驶员素质是决定高速公路交通安全的关键因素之一。
基于模糊层次分析的公路隧道运营风险评价
基于模糊层次分析的公路隧道运营风险评价摘要：近年来，随着公路工程建设的跨越式发展，我国投入运营的公路隧道逐年增多，随着大量公路隧道投入运营，运营安全形势极其严峻，由于客观因素限制，运营隧道的安全风险较难实现有效控制。
基于此，本文对公路隧道运营安全风险评估方法进行了分析研究，以期有利于运营隧道风险控制。
关键词：模糊层次；公路隧道；运营；风险前言近年来，国内外曾发生多起公路隧道内事故，隧道在运营期内存在较大安全风险，需要对隧道运营风险进行系统地研究。
本文针对公路隧道的运营特点，从风险管理的角度基于层次分析模型和模糊综合评价模型对山区低等级公路隧道运行风险进行了相关研究。
1、运营期隧道结构风险评估方法近年来，我国高速公路里程不断增长，隧道里程也飞速增加，截至2014年底，高速公路隧道共有8451座，累计里程8909.7km。
由于隧道半封闭的环境，加上部分高速公路隧道经过多年运营后，存在消防设备老化或缺损、通风照明等设施未按要求运转、应急救援能力较弱、危险品运输车辆管理不到位等问题，行车安全隐患较大，容易诱发交通事故。
目前，我国公路隧道运营安全形势严峻，安全风险源处于无序管理状态之下，隧道运营安全管理信息缺乏，运营管理单位难以了解隧道所处的风险状态、且难以掌握安全风险源的分布和实际状态。
因此，开展运营阶段的安全风险评估研究和工作，迫在眉睫。
拟运营安全风险评估的方法，其与建设期风险评估方法基本相似，需要解决风险的辨识、风险的估计（对风险出现的概率以及损失估计）以及风险的评价等方面具体的方法。
具体的目标就是好利用计算隧道在运营过程中事故会发生的概率以及估算结果得出隧道风险，同时利用风险的评价课对该隧道风险是不是符合风险能够接受的准则进行判断。
风险具体来自公路隧道三个方面，使用中，管理者，隧道环境。
其中使用者即章驾驶、危险进洞以及应急处置的不当等，管理者即救援预案不可行、专业人员缺乏、救援设施设备落后、交警、医疗、消防组织不当、应急队伍处置不合理等，而隧道环境主要包含机电系统设施运行不顺以及土建结构发生破损等。
基于模糊层次分析法的高原高速公路隧道施工风险评价及管理
基于模糊层次分析法的高原高速公路隧道施工风险评价及管理基于模糊层次分析法的高原高速公路隧道施工风险评价及管理摘要：随着我国高速公路发展的进一步推进，越来越多的高原地区开始兴建隧道，隧道施工面临着诸多风险。
本文通过引入模糊层次分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process，FAHP），对高原高速公路隧道施工的风险进行评价，并提出相应的风险管理措施。
1.引言高原地区的隧道施工具有地质条件复杂、气候极端、环境变化大的特点，隧道施工过程中存在各种风险因素，这要求对风险进行科学评价和有效管理，以确保施工安全和质量。
2.模糊层次分析法及其应用2.1 模糊层次分析法简介模糊层次分析法是一种多指标决策方法，它能够处理判断模糊、主客观信息不确定的问题，适用于复杂的风险评价和管理。
2.2 模糊层次分析法在风险评价中的应用模糊层次分析法在风险评价中具有很高的实用性，它能够综合考虑多个评价因素的权重，从而准确评估风险的程度和优先级。
3.高原高速公路隧道施工风险评价指标体系的构建3.1 风险源分类根据高原高速公路隧道施工的特点，将风险源分为地质风险、构造风险、设计风险、施工风险和管理风险等五类。
3.2 风险评价指标的确定通过对每类风险源的详细分析，确定了相应的风险评价指标，如地质风险源的指标包括地质背景、地下水情况、构造裂隙等。
4.基于模糊层次分析法的高原高速公路隧道施工风险评价4.1 建立模糊层次分析模型根据构建的风险评价指标体系，建立了相应的模糊层次分析模型，明确了每个指标的权重和相对优先级。
4.2 数据收集和处理通过现场勘察、文献研究以及专家访谈等方式，收集了相关数据，并使用模糊数学方法对数据进行处理，得到模糊评价矩阵。
4.3 模糊层次分析法的计算和分析通过对模糊评价矩阵的模糊矩阵运算和归一化处理，最终得到了各个风险源的权重值，进而评估了高原高速公路隧道施工风险的程度和优先级。
5.高原高速公路隧道施工风险管理5.1 风险识别与评价根据评估结果，对各类风险源进行识别和评估，明确隧道施工过程中存在的主要风险。
影响铁路行车安全的因素及防范措施分析
影响铁路行车安全的因素及防范措施分析1. 引言1.1 背景介绍目前，影响铁路行车安全的因素主要包括环境因素、技术因素和人为因素。
环境因素包括天气、地形等外部因素对铁路运输的影响；技术因素包括车辆、轨道等设备的状态对行车安全的影响；人为因素包括乘务人员、驾驶员、维修人员等人员的素质和行为对行车安全的影响。
为了提高铁路行车安全，需要采取一系列防范措施，包括加强设备维护和检修、提高人员技术水平和培训、加强安全管理等。
只有从源头上排除各种安全隐患，才能有效保障铁路行车的安全。
通过对铁路行车安全的影响因素及防范措施的分析，可以更好地了解铁路行车安全面临的挑战，制定相应的应对策略，提高铁路行车的安全性和可靠性。
1.2 研究目的研究目的是为了深入分析影响铁路行车安全的因素，并提出有效的防范措施，从而提高铁路运输的安全性和可靠性。
通过对环境因素、技术因素和人为因素进行系统研究，可以找出导致铁路事故的根本原因，从而有针对性地制定预防措施。
加强设备维护和检修、提高人员技术水平和培训、加强安全管理等措施的实施将有助于减少事故发生的可能性，减少人员伤亡和财产损失，保障铁路行车安全。
本研究旨在提高人们对铁路行车安全问题的认识，促进铁路运输行业的健康持续发展，为社会提供更为安全、高效的铁路服务。
2. 正文2.1 影响铁路行车安全的因素影响铁路行车安全的因素主要包括环境因素、技术因素和人为因素。
环境因素对铁路行车安全具有重要影响，如恶劣的天气条件、地形险恶、自然灾害等都可能导致事故发生。
技术因素也是影响铁路行车安全的重要因素，包括车辆技术、信号设备、轨道状况等方面的问题都可能影响行车安全。
人为因素也是导致铁路事故的重要原因，如人员操作失误、违规操作、疲劳驾驶等都可能造成事故发生。
针对以上影响因素，应加强设备维护和检修工作，确保车辆、信号设备等在良好状态下运行；提高人员技术水平和培训，加强对驾驶员、调度员等人员的培训和考核工作，提高其操作和应急处理能力；加强安全管理，建立健全的安全管理体系，开展安全生产教育和宣传工作，提高全员安全意识，确保铁路行车安全。
基于层次分析法的高速公路安全评价
基于层次分析法的高速公路安全评价摘要：我国高速公路建设经过二十年的发展取得了举世瞩目的成就，然而我们应清醒认识到高速公路建设在取得举世瞩目成就的同时，也因交通事故频发而面临严峻的挑战。
我国已逐步展开了高速公路安全性研究，由于起步较晚，研究尚缺乏深度和系统性，高速公路运营期安全度评价没有形成系统、综合的评价体系。
本文采用层次分析方法，筛选基于事故分析的评价指标，建立综合的评价体系，提出评价标准和评价步骤，达到评价高速公路运营阶段安全水平的目的。
主题词：高速公路；交通安全；评价指标；层次分析法abstract: china highway construction after 20 years of development has achieved remarkable achievement, however we should clear recognition to the highway construction have made remarkable achievements in at the same time, but also because of the traffic accident frequency and faced a serious challenge. our country has gradually launched highway safety studies, since late start, it is still lack of depth and the systematic characteristic, highway safety operation period of evaluation not form a system, comprehensive evaluation system. based on the analytic hierarchy method, based on the analysis of the accident screening evaluation index, to set up a comprehensive evaluation system, put forward theevaluation standard and evaluating steps, to evaluate the highway operation stage the purpose of safety level.keywords: highways; traffic safety; evaluation index; analytic hierarchy process (ahp)中图分类号：u412.36+6 文献标识码：a 文章编号：我国高速公路建设经过二十年的发展取得了举世瞩目的成就，由于建设速度快、设计理念陈旧、管理水平有限等问题，我国高速公路进入运营阶段后事故率连年攀升，重大、特大事故层出不穷，给社会发展带来极大的危害。
《2024年高速公路交通安全影响因素分析及模糊综合评价》范文
《高速公路交通安全影响因素分析及模糊综合评价》篇一一、引言随着中国经济的飞速发展，高速公路网络不断扩展和完善，在推动物流业、旅游、以及国民经济快速增长的同时，道路交通安全问题也逐渐成为公众关注的焦点。
如何确保高速公路行车安全，减少交通事故的发生率，是当前亟待解决的问题。
本文旨在分析高速公路交通安全的影响因素，并运用模糊综合评价法对交通安全进行科学评价。
二、高速公路交通安全影响因素分析1. 人为因素- 驾驶员素质：驾驶员的驾驶技术、反应速度、判断力、以及疲劳驾驶等都会直接影响交通安全。
- 乘客行为：乘客的行为也可能影响道路交通的安全性，如随意走动、打闹等行为均可能导致安全隐患。
- 道路使用者：行人、自行车等与高速公路交叉路上的非机动车参与者的行为也增加了交通安全风险。
2. 车辆因素- 车辆性能：车辆的性能状况，如刹车系统、转向系统等是否正常，直接关系到行车安全。
- 车辆保养：车辆的定期保养和维修对于预防交通事故具有重要意义。
- 车辆超速：超速行驶是导致交通事故的重要原因之一。
3. 道路环境因素- 道路条件：路面的平整度、宽度、照明等都会影响行车安全。
- 交通标志：交通标志的清晰度、设置位置等也是影响交通安全的重要因素。
- 天气状况：雨雪雾等恶劣天气条件会严重影响驾驶员的视线和判断力。
4. 交通管理因素- 交通监控：交通监控系统的完善程度和监控效率直接影响交通事故的预防和处置。
- 交通法规：交通法规的制定和执行对于规范道路交通行为具有重要意义。
- 应急救援：应急救援体系的完备性对于减少交通事故损失和保障行车安全至关重要。
三、模糊综合评价法在高速公路交通安全评价中的应用模糊综合评价法是一种基于模糊数学理论的评价方法，通过建立评价模型，对多个影响因素进行综合评价，得出一个综合评价指标。
在高速公路交通安全评价中，可以运用模糊综合评价法对上述影响因素进行综合评价。
1. 建立评价指标体系：根据高速公路交通安全的影响因素，建立包括人为因素、车辆因素、道路环境因素和交通管理因素等多个评价指标体系。
基于模糊推理和模糊层次分析法的铁路风险管理系统
A fuzzy reasoning and fuzzy-analytical hierarchy process based approach to the process of railway risk information:A railway risk management systemMin An ⇑,Yao Chen,Chris J.BakerSchool of Civil Engineering,University of Birmingham,Birmingham B152TT,UKa r t i c l e i n f o Article history:Received 14July 2010Received in revised form 1April 2011Accepted 29April 2011Available online 10May 2011Keywords:Railway risk assessment Railway safety risk assessment system Fuzzy reasoning approach (FRA)Fuzzy analytical hierarchy process (fuzzy-AHP)Shunting at Hammersmith depota b s t r a c tRisk management is becoming increasingly important for railway companies in order tosafeguard their passengers and employees while improving safety and reducing mainte-nance costs.However,in many circumstances,the application of probabilistic riskanalysis tools may not give satisfactory results because the risk data are incompleteor there is a high level of uncertainty involved in the risk data.This article presentsthe development of a risk management system for railway risk analysis using fuzzy rea-soning approach and fuzzy analytical hierarchy decision making process.In the system,fuzzy reasoning approach (FRA)is employed to estimate the risk level of each hazard-ous event in terms of failure frequency,consequence severity and consequence proba-bility.This allows imprecision or approximate information in the risk analysis process.Fuzzy analytical hierarchy process (fuzzy-AHP)technique is then incorporated into therisk model to use its advantage in determining the relative importance of the risk con-tributions so that the risk assessment can be progressed from hazardous event level tohazard group level and finally to railway system level.This risk assessment system canevaluate both qualitative and quantitative risk data and information associated with arailway system effectively and efficiently,which will provide railway risk analysts,man-agers and engineers with a method and tool to improve their safety management ofrailway systems and set safety standards.A case study on risk assessment of shuntingat Hammersmith depot is used to illustrate the application of the proposed risk assess-ment system.Ó2011Elsevier Inc.All rights reserved.1.IntroductionThe risk,in the railway sector,can be defined in relation to accidents and incidents leading to fatalities or injuries of pas-sengers and employees [31].Recent structured hazard identification work within the industry has confirmed the high-risk0020-0255/$-see front matter Ó2011Elsevier Inc.All rights reserved.doi:10.1016/j.ins.2011.04.051Abbreviations :ALARP,As low as reasonably practicable;CP,Consequence probability;CS,Consequence severity;DHG,Derailment hazard group;EFA,Equivalent fatality analysis;EHG,Electrocution hazard group;EI,Expert index;FAHP,Fuzzy analytic hierarchy process;FEM,Fuzzy Estimation Module;FF,Failure frequency;FHG,Falls from height hazard group;FO,Frequency of occurrence;FRA,Fuzzy reasoning approach;FMEA,Failure mode and effect analysis;Fuzzy-AHP,Fuzzy analytic hierarchy process;FWM,Fuzzy weighting module;HAZOP,Hazard and Operability;MF,Membership function;ODBC,Open database connectivity;OM,Output module;PRA,Probabilistic risk analysis;RISRAS,Railway intelligent safety risk assessment system;RL,Risk level;RTM,Risk Tree Module;SHG,Slips/trips hazard group;TfHG,Train fire hazard group;TsHG,Train strikes person hazard group;UFN,Uniform format number;WF,Weight factor.⇑Corresponding author.Tel.:+441214145146;fax:+441214143675.E-mail address:M.An@ (M.An).M.An et al./Information Sciences181(2011)3946–39663947 scenarios of the types of accidents such as collision,derailment andfire[11,25,30,32].The statisticfigures of accidents and incidents include not only workers,but also a significant number of people not employed in the industry,including children and members of the public.In the UK railway industry,many people have been injured and there even have been fatalities in relation to this industry over the past years[25,27,28,34].This shows the dangerous nature of the railway industry and demonstrates the need for increased awareness and better safety management[2,29,33].To assess how this can be effectively achieved,knowledge on the nature and causes of these accidents is fundamental.Therefore,risk analysis plays a central role in the railway safety and health management framework.The most common hazards in the railway depots identified by the railway industry over the years[18,25,27,28,32,34]provide very useful information for risk analysis,for example,derailment hazards,collision hazards,fire hazards,electrocution hazards,falls hazards,train strike hazards,slip/ trip hazards,and platform train interface hazards.The requirement of risk analysis is to demonstrate that if risks associated with a railway system are high,risk reduction measures must be applied or operation and maintenance have to be recon-sidered to reduce the occurrence probabilities or to control the possible consequences.If risks are negligible,no actions are required but the information produced needs to be recorded for audit purpose[2,11,25].Therefore,railway engineers, managers and safety analysts need to develop and employ risk assessment approaches for their safety management and set safety standards.Many of risk assessment techniques currently used in the railway industry are comparatively mature tools,which have been developed on the basis of probabilistic risk analysis(PRA),for example,fault tree analysis,event tree analysis,Monte–Carlo simulation,consequence analysis and equivalent fatality analysis(EFA)[8,25,27,28,32,34].The results of using these tools heavily rely on the availability and accuracy of the risk data[2,3,8,32].However,in many circumstances,these methods often do not cope well with uncertainty of information.Furthermore,the statistic data does not exist and it must be esti-mated on the basis of expert knowledge and experience or engineering judgement.Therefore,railway risk analysts often face the circumstances where the risk data are incomplete or there is a high level of uncertainty involved in the risk data[2,4]. Additionally,railways are a traditional industry,whose history extends for at least two centuries.Much of their safety record depends upon concepts developed many years ago and established practices over the whole of their history.However,the existing databases contain a lot of data and information,but the information may be both an excess of other information that cannot be used in risk analysis or a shortage of key information of major failure events.There are numerous variables inter-acting in a complex manner which cannot be explicitly described by an algorithm,a set of equations or a set of rules.In many circumstances,it may be extremely difficult to conduct PRA to assess the failure frequency of hazards,the probability and the magnitudes of their possible consequences because of the uncertainty in the risk data.Although some work has been con-ducted in thisfield,no formal risk analysis tools have been developed and applied to a stable environment in the railway industry[2,8,32].Therefore,it is essential to develop new risk analysis methods to identify major hazards and assess the associated risks in an acceptable way in various environments where such mature tools cannot be effectively or efficiently applied.The railway depot safety problem is appropriate for examination by FRA and fuzzy-AHP.The magnitude of a risk can usually be assessed by considering two fundamental risk parameters:failure frequency(FF) and consequence severity(CS)[2,29,32,34].The FF defines the number of times an event occurs over a specified period,e.g. number events/year.The CS represents the number of fatalities,major injuries and minor injuries resulting from the occur-rence of a particular hazardous event.However,it should be noted that the magnitude of a particular risk also highly de-pends on the probability that the effects will happen given by the occurrence of the failure.Therefore,the probability of current consequence caused by a particular failure should be taken into consideration in the risk assessment process to obtain a reliable result.In order to assess the risks associated with a railway depot efficiently and effectively,a new risk parameter,consequence probability(CP)is introduced in the proposed risk analysis model to determine the risk level (RL)of a hazardous event.The use of FRA allows imprecision or approximate information involved in the risk assessment process[3,5,18,22,24–26].In this method,a membership function(MF)is regarded as a possibility distribution based on a proposed theory;and an apparent possibility distribution expressed by fuzzy set theory is transferred into a possibility mea-sure distribution.FRA method provides a useful tool for modelling risks and other risk parameters for risk analysis involving the risks with incomplete or redundant safety information[2,8,18,34].Because the contribution of each hazardous event to the safety of a railway depot is different,the weight of the contribution of each hazardous event should be taken into consideration in order to represent its relative contribution to the RL of the railway depot.Therefore,the weight factor (WF)is introduced,which indicates the magnitude of the relevant importance of a hazardous event or hazard group to its belongings in a risk tree.Fuzzy-AHP is then employed to calculate the WFs[2–4,6–9,14–17,35–41].The outcomes of risk assessment are represented as the risk degrees,the defined risk categories of RLs with a belief of percentage and risk contributions that provide safety analysts,managers,engineers and decision makers useful information to improve their safety management and set safety standards.This article presents the development of a railway risk assessment system using FRA and fuzzy-AHP.After the introduction,Section2presents a new risk model.The application of qualitative descriptors and corresponding MF to represents risk factors and RLs are discussed in Section3and the development of fuzzy rule base is also addressed to describe the relationship among risk factors and RL expressions.Section4introduces the application of the proposed risk assessment system and presents a case study on risk assessment of shunting at Hammersmith depot to demonstrate the pro-posed risk assessment methodology.Finally,Section5gives conclusions and a summary of the main benefits of using the proposed methodology in railway risk analysis.3948M.An et al./Information Sciences181(2011)3946–39662.Proposed safety risk assessment modelA risk assessment is a process that can be divided intofive phases:problem definition phase;data and information col-lection and analysis phase;hazard identification phase;risk estimation phase and risk response phase[2,8,25,32].This pro-cess provides a systematic approach to the identification and control of high-risk areas.A risk assessment model based on FRA and fuzzy-AHP approaches is proposed as shown in Fig.1in which EI and UFN stand for expert index and uniform format number,respectively.The proposed risk model consists offive phases:preliminary phase,design phase,FRA risk estimation phase,fuzzy-AHP risk estimation phase and risk response phase.The details of the proposed risk model are described in the following sections.2.1.Preliminary phaseRisk assessment begins with problem definition which involves identifying the need for safety,i.e.specific safety require-ments that should be made at different level,e.g.hazardous event level,hazard group level and the railway depot level.The requirements may include sets of rules and regulations made by the national authorities and classification societies,deter-ministic requirements for safety,reliability,availability,maintainability,and criteria referring to probability of occurrence of serious hazardous events and the possible consequences[2,8,25,32].Once the need for safety is established,the risk assessment moves from the problem identification to the data and infor-mation collection and analysis.The aim of data and information collection and analysis is to develop a good understanding ofM.An et al./Information Sciences181(2011)3946–39663949 what serious accidents and incidents occurred in a particular railway depot over the years and generate a body of informa-tion.If the statistic data does not exist,expert and engineering judgements should be applied.The information gained from data and information collection will then be used to define the standards of qualitative descriptors and associated MFs of risk parameters,i.e.FF,CS,CP and RL.The purpose of hazard identification is to systematically identify all potential hazardous events associated with a railway depot at each required level,e.g.hazardous event level,hazard group level with a view to assessing their effects on railway depot safety.Various hazard identification methods such as brainstorming approach,check-list,‘what if?’,HAZOP(Hazard and Operability),and failure mode and effect analysis(FMEA),may be used individually or in combination to identify the potential hazardous events of a railway depot[8,11,18,25,32].The hazard identification can be initially carried out to identify hazardous events at hazardous event level,and then progressed up to hazard group level andfinally to the depot level.The information from hazard identification will then be used to develop a risk tree.2.2.Design phaseOnce the risk information of a railway depot is obtained in preliminary phase,the risk assessment moves from prelimin-ary phase to design phase.On the basis of information collection,the tasks in the design phase are to develop a risk tree and MFs of FF,CS,CP and RL and a fuzzy rule base.2.2.1.Development of a risk treeThere are many possible causes of risks that impact on railway depot safety.The purpose of development of a risk tree is to decompose these risk contributors into adequate details in which risks associated with a railway depot can be efficiently assessed[3,8].A bottom-up approach is employed for the development of a risk tree.Fig.2shows a typical risk tree that can be broken down into hazardous event level,hazard group level and the depot level.For example,hazardous events of E1;E2;...;E n at hazardous event level affect the RL of S-HG1at sub-hazard group level,the RLs of S-HG1;S-HG2; ...;S-HG n contribute to the RL of HG2at hazard group level and RLs of HG1;HG2;...;HG n contribute to the overall RL ofa railway depot at system level.2.2.2.Development of a fuzzy rule baseA fuzzy rule base consists of a set of fuzzy if-then rules[5,13,23,26]that are often employed to capture the imprecise modes of reasoning,which plays an essential role in the human ability to make decisions in the environments of uncertainty and imprecision.The fuzzy rules can be derived from several sources such as historical data analysis,engineering judgement and expert knowledge.These approaches are mutually supporting and a combining of them is often the most effective way to determine the rule base.A fuzzy rule is developed in terms of qualitative descriptors of input parameters:FF,CP,CS and the output RL.The qualitative descriptors are characterised by fuzzy sets that are derived from historical incidents and acci-dent information.The fuzzy sets are defined in the universe of discourse and described by MFs.Currently,there are several geometric mapping functions widely adopted,such as triangular,trapezoidal and S-shaped MFs.However,triangular and trapezoidal MFs are the most frequently used in railway risk analysis practice[3,8,24,28].For example,in the railway risk assessment,input parameters of FF,CP,CS and output of RL are constructed by trapezoidal MFs,where the FF is defined as‘Remote’,‘Rare’,‘Infrequent’,‘Occasional’,‘Frequent’,‘Regular’,and‘Common’;CS is defined as‘Negligible’,‘Marginal’,‘Moderate’,‘Critical’,and‘Catastrophic’;and CP is defined as‘Highly unlikely’,‘Unlikely’,‘Reasonably unlikely’,‘Likely’,‘Rea-sonably likely’,‘Highly likely’and‘Definite’;the RL is defined as‘Low’,‘Possible’,‘Substantial’,and‘High’.The fuzzy rules are subjective defined on the basis of expert experience and engineering judgement[5,13–18,23,38–41].For example,in railway risk analysis,the following rule is commonly usedIf FF is‘Remote’and CS is‘Negligible’and CP is‘Highly unlikely’,Then RL is‘Low’.2.2.3.Allocation of EIs to expertsRailway risk analysis is a very complicated subject,which is determined by numerous relevant risks associated with a railway system.It is impossible for a single engineer or manager to consider all relevant aspects of a problem.Therefore, many decision making processes take place in group settings by introducing linguistic preference relations under uncertain linguistic environment[14–17,38–41].In practice,risk assessment usually involves a number of experts with different back-ground or discipline regarding the railway safety.Thus,these experts may have different impacts on thefinal decision.The EI is therefore introduced into the risk model to distinguish experts’competence.Suppose there are n experts involved in the risk assessment,the EI of the i th expert can be obtained byEI i¼RI iP nj¼1RI jð1Þwhere RI i is relevant importance of the i th expert according to his experience,knowledge and expertise,which takes an value in the universe of1to9.RI is defined in a manner that‘1’means less importance,whereas‘9’means most importance.Obvi-ously,it is necessary to review EIs when the topic or the circumstance has been changed.2.3.FRA risk estimation phaseIn the FRA risk estimation phase each risk is assessed at hazardous event level based on FF,CS and CP to calculate its RL. However,railway risk analysts often face the circumstances where the risk data are incomplete or there is a high level of uncertainty involved in the risk data.Aflexible method for expressing expert and engineering judgements is proposed [2,3,8].The uniform format number(UFN)is introduced to capture and convert expert and engineering subjective judge-ments.As described earlier in this paper,this allows imprecision or approximate information in risk analysis process.There are six steps to calculate RLs of hazardous events that are described as below.2.3.1.Step1:input FFs,CSs,and CPsThe input data usually can gather from historical data,but,however,in many circumstances,the data may not exist or uncertainty involved in the risk data.Experts may provide their judgements on the basis of their knowledge and expertise for each hazardous event[14–16].The input values can be a precise numerical value,a range of numerical values or a lin-guistic term.For example,if adequate information is obtained and the risk factor is quantitative measurable,an expert is likely to provide a precise numerical value.However,experts sometimesfind that it is hard to give numerical values due to uncertainties involved or the hazardous event is quantitative immeasurable,then a range of numerical values,a linguistic term or a fuzzy number can be used in the proposed model[1–7,14–18,24,37–41],e.g.‘‘CP is60%to70%’’,‘‘CS is around3to7 and most likely to be5in the universe of[0,10]’’and‘‘FF is average’’.2.3.2.Step2:convert inputs into UFNsBecause the input values of hazardous events are crisps,e.g.a numerical value,a range of numerical value,a fuzzy num-ber,or a linguistic term,the UFN is employed to convert these inputs into a uniform format for the composition of afinal decision[2,3,8,14–22,37–41].An UFN can be defined as A¼f a;b;c;d g,and its corresponding MF indicates the degree of pref-erence,which is defined asl A ðxÞ¼ðxÀaÞ=ðbÀaÞ;x e½a;b ;1x e½b;cðxÀdÞ=ðcÀdÞ;x e½c;d ;0;otherwise:8>>><>>>:9>>>=>>>;ð2Þwhere four real numbers(a,b,c and d)with satisfaction of the relationship a6b6c6d determine the x coordinates of the four corners of a trapezoidal MF.Table1shows the possible inputs and its corresponding UFNs.Table1Expert judgement and the corresponding UFNs.Description Input Values Input type UFNs‘‘...is a’’f a g A numerical value f a;a;a;a g‘‘...is between a and b’’f a;b g A range of number f a;ðaþbÞ=2;ðaþbÞ=2;a g ‘‘...is between a and c and most likely to be b’’f a;b;c g Triangular fuzzy numbers f a;b;b;a g‘‘...is between a and d and most likely between b and c’’f a;b;c;d g Trapezoidal fuzzy numbers f a;b;c;d g‘‘...is RARE’’RARE A linguistic term RARE MF f a;b;c;d g3950M.An et al./Information Sciences181(2011)3946–39662.3.3.Step3:aggregate UFNsThe aim of this step is to apply an appropriate operator to aggregate individual judgement made by individual expert into a group preference of each hazardous event.Based on EI s of experts obtained in the design phase,the expert judgments can be aggregated according to weighted trapezoidal averaging operator[3,8,9,38–41].Assume m experts involved in the risk assess-ment and n experts provide non-zero judgments for the i th hazardous event,the aggregated UFN A i can be determined byA i¼f a i;b i;c i;d i g¼P mk¼1a ikEI kP nk¼1EI k;P mk¼1b ikEI kP nk¼1EI k;P mk¼1c ikEI kP nk¼1EI k;P mk¼1d ikEI kP nk¼1EI k ()A i k ¼f a ik;b ik;c ik;d ikgð3Þwhere a ik ;b ik;c ikand d ikare the numbers of UFN A ikthat represents the judgement of the k th expert for the i th hazardous eventand EI k stands for the k th expert’s EI.2.3.4.Step4:calculate fuzzy values of UFNsAssume A iFF ;A iCSand A iCPare three UFNs of FF,CS and CP of the i th hazardous event,respectively.Their corresponding fuzzysets~A iFF ,~A iCSand~A iCPare defined as~A i FF ¼fðu;l A iFFðuÞÞj u2U¼½0;u ;l A iFFðuÞ2½0;1 gð4Þ~A i CS ¼fðv;l A iCSðvÞÞj v2V¼½0;v ;l A iCSðvÞ2½0;1 gð5Þ~A i CP ¼fðw;l A iCPðwÞÞj w2W¼½0;w ;l A iCPðwÞ2½0;1 gð6Þwhere l A iFF ,l A iCSand l A iCPare trapezoidal MFs of A iFF,A iCSand A iCP,and u,v and w are input variables in the universe of discourseU,V and W of FF,CS and CP,respectively.2.3.5.Step5:FRA evaluationFRA evaluation is a process that is developed on the basis of Mamdani method[2,8,24]to determine which rules are rel-evant to the current situation for calculating the fuzzy output,i.e.RL.Relations between input parameters FF,CS,CP and out-put RL are presented in a form of if-then rules that have the following formatR i:if u is~B iFFand v is~B i CS and w is~B i CP;then x is~B i RL;i¼1;2;...;nð7Þwhere u;v;w;and x are variables in the universe of discourse U,V,W and X of FF,CS,CP and RL,and~B i FF,~B i CS,~B i CP and~B i RL are qualitative descriptors of FF,CS,CP and RL respectively,The calculation of thefire strength of a i of the i th rule with inputfuzzy sets~A iFF ,~A iCSand~A iCPusing fuzzy intersection operation is given bya i¼min max lA iFF ðuÞ^l B iFFðuÞ;max l A iCS ðvÞ^l B iCSðvÞ;max l A iCP ðwÞ^l B icpðwÞh ið8ÞWhere l A iFF ðuÞ;l A iCSðvÞand l A iCPðwÞare the MFs of fuzzy sets~A iFF;~A iCSand~A iCP,respectively,and l B iFFðuÞ;l B iCSðvÞand l B iCPðwÞarethe MFs of fuzzy sets~B iFF ;~B iCSand~B iCPof qualitative descriptors in rule R i.After the fuzzy implication,the truncated MF l0B iRLofthe inferred conclusion fuzzy set of rule R i is obtained byl0B iRL ðxÞ¼a i^l B iRLðxÞð9Þwhere a i is thefire strength of rule R i;l B iRL ðxÞis the MF of the qualitative descriptor~B iRLand x is an input variable in the uni-verse of discourse X.The l0BRLðxÞof output fuzzy set can then be calculated by using fuzzy union(maximum)operationl0 B RL ðxÞ¼Vni¼1l0B iRLðxÞð10Þwhere l0B iRLis the MF of conclusion fuzzy set of rule R i and n is the total number of rules in the rule base.2.3.6.Step6:defuzzificationDefuzzification is to convert the aggregated result to a crisp number that represents thefinal result of the FRA evaluation. The centroid of area method,which determines the centre of gravity of an aggregated fuzzy set,is employed for defuzzifi-cation[2,8,24].Assume the output fuzzy set obtained from the FRA evaluation is~B0RL ¼fðx;l0BRLðxÞÞj x2X;l0BRLðxÞ2½0;1 g,RL iof the i th hazardous event can be calculatedRL i¼P mj¼1l0B RLðx jÞÁx jP mj¼1l0B RLðx jÞð11Þwhere m is the number of quantization level of X and x j2X,x j denotes the position of l0BRL ðx jÞin RL expression,RL i is theaggregated output MF which indicates the position in the RL expression and also shows the extent to which RL belongs and the corresponding membership degrees.M.An et al./Information Sciences181(2011)3946–396639512.4.Fuzzy-AHP risk estimation phaseAs stated earlier in section1,because the contribution of each hazardous event to the overall RL is different,the weight of the contribution of each hazardous event should be taken into consideration in order to represent its relative contribution to the RL of a railway depot.The application of fuzzy-AHP may also solve the problems of risk information loss in the hierar-chical process in determining the relative importance of the hazardous events in the decision making process so that risk assessment can be progressed from hazardous event level to hazard group level,andfinally to a railway depot level.A fuz-zy-AHP is an important extension of the traditional AHP method[22,35,36],which uses a similar framework of AHP to con-duct risk analysis but fuzzy ratios of relative importance replace crisp ratios to the existence of uncertainty in the risk assessment.An advantage of the fuzzy-AHP is itsflexibility to be integrated with different techniques,for example,FRA tech-niques in risk analysis.Therefore,a fuzzy-AHP analysis leads to the generation of WFs for representing the primary hazard-ous events within each category.There are six steps to calculate WFs as described below.2.4.1.Step1:establish an estimation schemeFuzzy-AHP determines WFs by conducting pairwise comparison.The comparison is based on an estimation scheme, which lists intensity of importance using qualitative descriptors.Each qualitative descriptor has a corresponding triangular MF that is employed to transfer expert judgments into a comparison matrix[3,8,23,38–41].Table2describes qualitative descriptors and their corresponding triangular fuzzy numbers for risk analysis at railway depots.Each grade is described by an important expression and a general intensity number.When two risk contributors are of equal importance,it is con-sidered(1,1,2).Fuzzy number of(8,9,9)describes that one risk contributor is absolutely important than the other one.Fig.3 shows triangular MFs(solid lines)with‘‘equal importance’’–(1,1,2),‘‘weak importance’’–(2,3,4),‘‘strong importance’’–(4,5,6),‘‘very strong importance’’–(6,7,8)and‘‘absolute importance’’–(8,9,9),respectively.The other triangular MFs(dash lines)de-scribe the corresponding intermediate descriptors between them.2.4.2.Step2:compare risk contributors‘‘HG1’’,‘‘HG2’’,...,and‘‘HG n’’as shown in Fig.2are the risk contributors that contribute to overall RL of a railway depot. Assume two risk contributors HG1and HG2,if HG1is of very strong importance than HG2,a fuzzy number of(6,7,8)is then assigned to HG1based on the estimation scheme as shown in Table2.Obviously,risk contributor HG2has fuzzy number of (1/8,1/7,1/6).Suppose n risk contributors,there are a total of N¼nðnÀ1Þ=2pairs need to be compared.The following clas-sifications can be used in the comparison.-A numerical value,e.g.‘‘3’’-A linguistic term,e.g.‘‘strong importance’’.-A range,e.g.(2,4),the scale is likely between2and4.-A fuzzy number,e.g.(2,3,4),the scale is between2and4,most likely3or(2,3,4,5),the scale is between2and5,most likely between4and5.-0,e.g.the two risk contributors cannot be compared at all.2.4.3.Step3:convert comparison pairwise into UFNsAs described in steps1and2,because the values of risk contributors are crisps,e.g.a numerical value,a range of numer-ical value,a linguistic term or a fuzzy number,the FRA is employed again to convert these values into UFNs according to Table1.A series of UFNs can be obtained to correspond to the scores and the scales of the defined risk contributors in the risk tree.Table2Fuzzy-AHP estimation scheme.Qualitative descriptors Description Parameters of MFs(triangular)Equal importance(EQ)Two risk contributors contribute equally(1,1,2)Between equal and weak importance(BEW)When compromise is needed(1,2,3)Weak importance(WI)Experience and judgment slightly favour one risk contributorover another(2,3,4)Between weak and strong importance(BWS)When compromise is needed(3,4,5)Strong importance(SI)Experience and judgment strongly favour one riskcontributor over another(4,5,6) Between strong and very strong importance(BSV)When compromise is needed(5,6,7)Very strong importance(VI)A risk contributor is favoured very strongly over the other(6,7,8)Between very strong and absolute importance(BVA)When compromise is needed(7,8,9)Absolute importance(AI)The evidence favouring one risk contributor over another isof the highest possible order of affirmation (8,9,9)3952M.An et al./Information Sciences181(2011)3946–3966。
探究影响高速铁路行车安全的因素
１设备缺陷或故障设备缺陷或者设备 故障的形式有很多种。例如，强度不够， 当相关设计、制造和安装不能保证强度性 能满足相关要求时。材料质量不合格：在 设计制造中选择不符合标准的材料，或在 实际施工过程中掺入不合格材料，导致高 速铁路基建施工的整体质量。受到严重影 响。安装问题：对应的技术人员在安装过 程中没有遵循相应的技术规范，各部件的 应用不匹配，且原零件的位置与已建立的 位置有一定的差距。问题：在实际应用过 程中没有标准的应用，导致设备的严重损 耗。许多老化设备没有及时更新。在实际 应用过程中。故障问题的发生具有一定的 随机性和偶然性，但相关技术人员需要清 楚地认识到故障的发生是有规律的。通过 大量的实验和反复的研究，可以避免设计、 生产、安装和使用过程中存在的不良因素。 技术人员定期检查、维修和保养，能使设 备处于健康运行状态，有效避免意外事故 的发生。
·２３９·
２．１关于物的防范针对各级铁路的高 速管理，根据应用设备本身的特点和设备 维护的要求。仔细阅读设备维修记录，对 维修数据进行深入分析，研究不良高速铁 路的凹坑和设备故障的情况。造成高速铁 路事故的不利因素。随着科学技术的不断 发展，越来越多的新技术和新设备被应用 到实践中。研究新技术和新设备的安全性。 充分发挥科学技术的优势，消除新技术的 风险点是十分必要的。
二、规避高速铁路安全风险的预防措施 １遵循风险识别的原则。把握高速铁路 安全风险管理的度 １，１系统性原则。安全风险识别系统非 常复杂。有必要对风险和高速铁路运营的 各个方面进行科学、系统的分析，落实责 任制．使责任落实到个人的头上。从员工 的综合素质、应用设备的质量、各种制度 的建立和完善等方面，消除可能出现的风 险。并在每个管理层、每个岗位和人员中 实施了安全风险管理的职责。真正实现全 方位的管理。 １．２有效性原则。高速铁路安全生产的 客观规律毖须给予一定的尊重。过去有效 的实践应该继续保持下去。或者要改进和
基于模糊综合评价的高速铁路安全运营研究
铁ｌ 路ｌ 工 程
基 于 模 糊 综 合 评 价 的 高 速 铁 路 安 全 运 营 研 究
陈慧 阳， 沙 明华
（ 西南交通大学交通运输与物流学院 ， 四川 成都 ６ １ ０ ０ ３ １ ）
摘
要 ：文章 从高速 铁路 的综合 运输 特征 出发 ， 通过 分析高 速铁路 安全 运营 的影响 因
ｅｎ ｃ ｉ ｎ ｇ ｆ ａ ｔｏｒ ｃ ｓ ｉ ｎ ｔ ｏ ｔ ｗｏ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｓ， ｔ ｈ ｅ ｎ ｂ ａｓ ｅｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｃ ｏｍｐ ｒ ｅｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｅｖ ａｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ａ ｎ ｄ ｏ ｍ— ｃ ｂ ｉ ｎ ｅｄ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｑ ｕ ｅｓ ｔ ｉ ｏｎ ｎ ａ ｉ ｒ ｅ ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ ｆ ｏ ４０ ｐ ａ ｓ ｓ ｅ ｎ ｇ ｅ ｒ ｓ ｉ ｎ Ｓｈ ａ ｏ ｙ ａｎ ｇ Ｎｏｒ ｔ ｈ Ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ， ｉ ｔ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｄ ｅ ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｏ ｍｐ ｃ ｒ ｅｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｏｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｉ ｓ ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ ｌ ｅ ｎ ｔ ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ａｎ ｐｒ ｏ— ｖ ｉ ｄ ｅ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ ｆ ｏｒ ｉ ｍｐ ｒ ｏｖ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｏｐ ｅｒ ａｔ ｉ ｏｎ ｓ ａ ｆ ｅｔ ｙ ｆ ｏ Ｓｈ ａｏ ｙ ａｎ ｇ Ｎｏ ｔｈ ｒ Ｓｔ ａ ｔ ｉ ｏｎ ．
高速列车运行安全分析与优化
高速列车运行安全分析与优化高速列车是现代交通工具的重要组成部分，其速度快，舒适度高，越来越受到人们的青睐。
但是，高速列车的运行安全对于乘客和社会都至关重要。
本文将对高速列车的运行安全进行分析，并提出相应的优化措施，以保障高速列车的运行安全和乘客出行的安全。
一、高速列车运行安全的问题高速列车运行安全问题的出现主要与以下几个方面有关：1. 列车设备高速列车的设备是保证其运行安全的基础。
列车的车体、车轮、牵引系统、制动系统等都需要符合国家安全标准，而且需要经过严格的质量检测。
如果列车设备存在缺陷或者质量问题，就会给列车的运行安全带来威胁。
2. 维修保养高速列车需要经常进行维修保养，以保持其设备的正常运作。
如果维修保养不当，会影响列车的正常运作，进而危及列车的运行安全。
因此，应该加强对高速列车的维修保养管理，确保其设备的正常运转。
3. 线路质量列车行进的线路质量也是影响运行安全的因素之一。
线路质量不好，比如道岔老化、路基下陷、铁轨变形等，就会影响列车的行驶，进而导致运行安全问题。
因此，应该加强对高速列车的线路检测和维修，确保其运行在良好的线路上。
4. 精神状态高速列车驾驶员的疲劳、注意力不集中等都可能导致安全隐患。
一旦驾驶员疏忽大意，就可能导致列车发生事故。
因此，需要对高速列车驾驶员进行严格的考核和培训，确保其精神状态良好，以保证高速列车的安全。
以上是影响高速列车运行安全的主要因素，需要加强对这些因素的管理和监控，确保高速列车的安全运行。
二、高速列车运行安全的优化措施为了保障高速列车的运行安全，需要采取以下措施：1.严格质量监控传统的质量监控是基于统计学方法的批量检验。
这种方法的缺点是其检验的结果只能描述批量的质量状况，而不能反映单个产品的质量状况。
因此，我们可以使用现代质量管理方法，比如六西格玛方法、SPC控制图方法等，实现对高速列车的质量监控。
这些方法可以对列车设备、制造过程、维修保养等方面进行监控，从而提高高速列车的质量水平，保障其运行安全。
高速铁路运行安全性分析与优化
高速铁路运行安全性分析与优化随着现代交通技术的发展，高速铁路已经成为人们出行的重要选择之一。
与传统铁路相比，高速铁路具有更快的速度、更高的准点率和更好的乘车体验。
然而，随之而来的是对高速铁路运行安全性的关注和探讨。
本文将对高速铁路运行安全性进行分析，并提出优化建议。
首先，高速铁路运行安全性的分析需要考虑的因素很多。
其中一个重要的方面是设备和基础设施的安全性。
高速铁路的线路、车辆和车站等基础设施都需要经常检查和维护，以确保其安全运行。
此外，人为因素也是一个重要的考虑因素。
驾驶员的素质和驾驶技术对于高速铁路的安全性至关重要。
因此，高速铁路管理部门应该加强对驾驶员的培训和监管，确保他们具备良好的驾驶技能和责任心。
其次，高速铁路运行安全性的优化需要采取一系列的措施。
首先，需要建立一个完善的安全管理体系。
这包括设立专门的安全监测机构，制定具体的操作规程和安全标准，对各种潜在安全风险进行全面评估。
此外，还应加强安全技术的研发和应用，引入先进的安全监控设备和系统，及时发现和排除隐患。
另外，要加强高速铁路的应急处置能力。
在面对突发事件和紧急情况时，能够迅速、有效地采取应对措施，是保障高速铁路运行安全性的必要条件。
为此，应建立一个高效的指挥调度系统，提前做好应急预案，培训相关人员的应急处置能力，以应对各种可能发生的紧急情况。
此外，高速铁路运行安全性的优化还需要加强与其他相关领域的合作和交流。
例如，与气象部门合作，及时掌握各地的天气变化，并根据气候变化制定相应的运行方案。
与交通管理部门合作，共同改善高速铁路的运力和通达性，减少拥堵和交通事故的发生。
与科研机构合作，开展相关的研究和探索，共同推动高速铁路技术和安全管理的创新和发展。
最后，需要强调的是，高速铁路运行安全性的优化是一个长期而复杂的过程。
它需要各方的共同努力和配合，需要运营方、管理部门、相关机构和社会大众的积极参与。
只有通过不断提升技术水平，加强安全管理，才能够更好地保障高速铁路的运行安全性，给乘客带来更好的出行体验。
【精品】高速铁路安全运营影响因素分析
高速铁路安全运营影响因素分析高速铁路安全运营影响因素分析高速铁路安全运营影响因素分析摘要：随着高速铁路运营线路的不断开通，高铁跟普通人的联系越来越紧密，高铁运营安全的关注度不断提高，作为设备维护单位，如何确保高速铁路设备的安全稳定，成为当前急需解决的课题。
本文从系统安全的角度，全面分析设备、人、环境、管理四要素对高铁安全的影响，并从四要素出发，提出确保高铁安全应该重点卡控的对象，对维护设备状态处于正常，具有重要的参考意义。
关键词：高铁；安全；系统安全；影响因素中图分类号：U262文献标识码： A1安全管理概述1.1安全的概念安全的定义，是指在生产的过程中，能够把人或者物的损伤和损失控制在可以接受的水平范围之内。
安全和生产过程紧密联系，存在于整个生产过程中，安全不是一个瞬间的状态或者结果，而是对某个系统在一个时间范围内、一个阶段过程中的状态的描述。
安全的概念，分为绝对安全和相对安全两种安全观。
绝对安全观认为，安全指没有危险、不受威胁、不出事故，即消除能导致人员伤害，发生疾病、死亡或造成设备财产破坏、损失，以及危害环境的条件。
相对安全观认为，安全是相对的，绝对安全是不存在的。
1.2铁路系统的安全研究在铁路安全系统的研究中，基本上围绕着“人―机―物”三大要素基础上，加入管理要素，认为铁路安全系统是一个以“管理”为中枢、“人”为核心、“机”为基础、“环境”为条件所组成的总体性的以保障行车安全为目的的“人-机-环境”系统。
2京津城际运营安全影响因素分析运用系统论的相关理论和观点，高速铁路运营安全相关的因素可以划分为以下四类：人、设备、环境和管理。
2.1单个因素影响分析将影响高速铁路运营安全的因素分为“人、机、环、管理”四类，具有下列意义：2.1.1基于构成系统的最基本元素，从引发事故的最根本原因出发，具有普遍性的意义；2.1.2充分体现安全的重要性，涉及全要素、全员、全过程。
具体来说，因为这其中的“人”是指与维护系统安全相关的所有的人，“机”是指由人所操控的所有对象的总称（包括固定设备和移动设备），“环境”指人、机共处的工作环境（包括内部环境和外部环境）；2.1.3充分考虑人、机、环三要素以及两两之间、三者之间的相互作用对系统安全的影响；2.1.4将管理作为最终的控制手段，使人、机、环之间的相互关系得以协调，并将相关信息反馈给管理系统，从而使得安全管理方法得以改进，循环往复，趋于完善。
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长 的 ３ ８ ； 线 铺 设 无 缝 线 路 。全 线 用 地 总 计 ．％ 全
５ ０ ０ ｋｍ。 ０
。
３ 提高安全运行可采取的措 施
经 分 析发 现 ， 响 高 速铁 路 运 行 安 全 的 主要 因 影
在 已运 营 的高 速 铁路 中 ， 有很 多 因素影 响行 车 安 全 ， 路 、 、 道 、 车 车 辆 、 引 供 电 、 程 调 如 桥 轨 机 牵 远
保 证 运行 安全 的重 要措 施之 一 。 ３ ２ 改善 线路 情况 ．
高速 铁路 线路 状况 和工 程措 施都 必须 保证 行 车 安全 ， 线路 选线 应尽 量避 免 塌 陷和滑坡 地 带 、 动 断 活 裂 带 和软 弱地基 等 不 良地 带 ， 免 路 堤 浸 水 和 洪水 避 冲刷 路堤 。运 营 阶段 ， 主要 针 对 线 路 中 已 出现 的 问
研 究对 象 ， 照 系统分析 的步骤和 方 法 ， 据运 营条 件和现 状 ， 用模 糊层 次分析 法对 所建 立 的模 型 按 根 利
进行 分析 ， 确 定 ３条 准则 ， 并 即确保 设备 正 确运行 状 态 、 少 自然环境 影 响和确 保人 为操 作 正确 。在 减 此基 础 上对 所提 出的 ４条措 施进 行 定性 、 定量 分析 ， 而确定 可采取措 施 的优 先性 ， 从 即首先是 提 高信
号设 备 的可 靠性 ， 次是 保证 牵引供 电系统 的安 全 可靠性 。 其
关键 词 ： 高速 铁路 ； 全运 行 ； 安 影响 因素 ； 糊层 次分析 法 模 中图分 类号 ： ２ ８ Ｕ ３ 文 献标识 码 ： Ｂ 文章 编号 ：０ ７— ８ ０ ２ １ ） ３— ０ ０— ３ １０ ９ ９ （０ ２ ０ ０ ３ ０
Ｈ ｉｈ ｅ ｄ Ｒａｌ ｙ Ｓ ｆ ｔ ｇ Ｓｐ ｅ ｉｗａ ａ ｅ ｙ Ｏｐｅ ａ ｉ ｎ Ｒｅａ ｅ ｃ ｏ ｓＡｎａｙ ｉ ｒ ｔｏ ｌ ｔ ｄ Ｆａ ｔ ｒ ｌ ｓｓ
Ｂａ ｅ ｎ ｈｅ Ｆｕｚ ｙ Ａｎ ｌ ｔｃ Ｈ ｉ ｒ ｒ ｈ ｏ ｅ ｓ ｓｄ ｏ ｔ ｚ ａ ｙ ｉ ｅ ａ ｃ ｙ Ｐｒ ｃ ｓ
一
机车 驾驶 员工 作环 境和 条件 差 ， 生活 无规 律 ， 但 驾 使 工作 专业 性强 ， 备操 作 复杂 ， 设 稍有 不 慎 ， 引 会 发 行 车事 故 ， 成 人 员 伤 亡 和 财产 损失 。根 据 京 沪 造 高速铁 路 的特 点 ， 对 机车 驾驶 员进 行定 期培 训 ， 应 提 高技 术 水平 、 务 素质 和 心 理 素质 。对工 务 、 业 电务 、 牵引供 电等 系统维 护 维 修 人 员 也 要 进 行定 期 培 训 ，
度 、 输指挥 、 营管 理等 。那 么影 响行 车 安全 的诸 运 运
多 因素 中 ， 哪些 因素 为主 要影 响 因素 ， 该采 取 哪些 应 措施 ， 是值 得研究 和 亟待解 决 的问题 。
２ 确 定 目标
根据 某 高速 铁 路 运 营条 件 和 现状 ， 用 系统 分 利 析等 方法研 究 分析各 影 响 因素对 高速铁 路 运 营的影
・
３ ・ ０
铁路工程造价管理
基 于 模 糊 层 次 分 析 法 的 高 速 铁 路
安 全 运 行 相 关 因 素 分 析
龙 腾 子
（ 西南交通 大学 交通运输与物流 学院，四川 成都 ６ ０ ３ ） １０ １
摘 要： 铁路 运输 是 一个 复杂 的 系统 ， 各种 因素都会 对其 安全 运行 产 生影响 。此 文 以某一 运 营的 高速 铁路 为
信 号 设 备 是 保 证 列 车运 行 安 全 的重 要 基 础 设 备 ， 可靠 性 的高低 直接 关 系到 行 车安 全 和 运 输 效 其
能 力 和用户 需求 等经 全 面 比选 确定 。 （） ３ 路基 、 涵 、 道 、 道 等 各 类结 构 物 的 设 桥 隧 轨
率。在迈向高速化 、 自动化 、 信息化的高速铁路时代 的发 展进 程 中 ， 应依 靠 先进技 术 提升 安全 保 障能力 ，
ｔ ｎ ｈｓ ｒｃ ｋｓ ｉｈｓｅｄｒｉ ａ ｓ ｈ ｓａｃ ｂｅｔ ｎｔ ｍ ｏ ｓ ｍ ａ ａｉｃｌ ｔｐ ｎ ｉ ．Ｔ ｉ ａｔ ｌ ｔ ｅ ｈｇ ｐ ｅ ｌ ｙａ ｅｒ ｅ ｒ ｏｊｃ．Ｉ ｒ ｆ ｙｔ ｎ ｌｉａ ｓ ｓ ｄ ｏ ｉｅ ａ ａ ａｗ ｔ ｅ ｈ ｅ ｓ ｅ ｔ ｅ ａ
Ａ ｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ａｌ ｙ ｔａ ｓ ｏ ｔ ｔ ｎ ｉ ｏ ｐ ｅ ｙ ｔ ｍ ． Ｖａ ｉ ｕ ａ ｔｒ ａ ａ ｅ ｉ ｆｕ ｎ ｅ ｏ ｔ ａｅ ｙ ｏ ｅ ａ ｓｒ ｃ ： ｅ ｒｉ ｗａ ｒ ｎ ｐ ｒａ ｉ ｓ ａ ｃ ｍ ｌｘ ｓ ｓｅ ｏ ｒｏ ｓ ｆｃ ｏ ｓ ｃ ｎ ｈ ｖ ｎ ｅ ｃ ｎ ｉｓ ｓ ｆ ｔ ｐ ｒ — ｌ
４ １２ 经 营和经 济环 境 ．．
பைடு நூலகம்
某高速铁路运营以来 ， 车票有较大富余 ， 旅客基
本 能 随到 随走 。 由于票价 偏高 ， 票销 售不 算很 好 。 车 为 使广 大旅 客有 车 票 价 格选 择 的空 间 ， 开行 ２种 速 度 等级 的列 车 ， 分别 对 应 执 行 ２种 车 票 价 格 。故 这
１ 问题 与 系统 界 定
某新 建 铁 路 客 运 专 线 ， 线 全 长 １３８ｋ 双 正 １ ｍ，
线 ， 计 时 速 ３ ０ ｋ 安 全 运 营 速 度 ３ ０ ｋ ｈ或 设 ５ ｍ， ０ ｍ／ ２０ｋ ／ ， 设 ２ ５ ｍ ｈ 共 ４个 车 站 。其 中桥 梁 总 延 长 １１ ０ ４
设 施 和不易 改建 的建 筑 物 、 备 为 远 期发 展 预 留条 设 件。
度高 、 特性稳” 作为确保设备可靠运用的质量保证 。
采 取 专题 研究 、 中攻关 、 时 预 防 等有 效 措 施 ， 集 及 全
程防范信号设备的安全 隐患 ， 让信息化在保证行车
安 全 中发 挥 引航 作 用 。故提 高信 号设 备 的可靠 性是
素 是人 为 因素和设 备 因素 ， 对 人 为 因素 和设 备 因 针
第２卷 第３ ７ 期
龙腾子 ： ｕ基于模糊层次分析法 的高速铁路安全运行相关 因素分析
・ ３１・
素可 采取 的措 施有 以下 ４个 方 面 。 ３ １ 提高 信号 设备 的可 靠性 ．
度 、 车组 类 型 、 车运行 控 制方 式 、 度方 式 、 动 列 调 最小 间隔 时分应 根据 列 车速 度 、 线地 形地 质条 件 、 送 沿 输
响 ， 提 出保证 运行 安全 的有 效措 施 。 并
ｋ 占线 路全 长 的 ８ ． ％ ； ｍ， ６ ５ 隧道 总 延 长 １ ｍ， ６ｋ 占线 路全 长 的 １ ２ 。全 线铺 设 无 砟 轨 道 １２ ８ｋ 占 ．％ ６ ｍ，
线路 全 长 的 ９ ． ％ ； ６ ２ 铺设 有砟 轨道 ５ ｍ， ０ｋ 占线路全
条 串联 中国经济 最 活 跃 区 域 的黄 金 通 道 ， 成 为 经 将
题和安全隐患进行及时整修和养 护 ， 使线路处 于 良
好 的安全 运行 状态 。
３ ３ 提高 牵 引供 电 系统 的安 全可 靠性 ．
济 要素 快速 流动 的 “ 大动 脉 ” 发 挥 其 协 调 区域 平 衡 ， 发 展 、 快 产业 转移 优化 、 加 提升 轨道 交通 建设 能力 的 作 用 ， 建 中 国经济跨 越式 提 升 的“ 构 脊梁 ” 。
安全 可靠 供 电。 ３ ４ 加强 人 员培训 。 高业 务素 质和 操作 水平 ． 提
（ ） 究 该 目标是 根 据 各 主要 因素 对 高速 铁 路 １研
运 行安 全 的影 响 ， 取 针 对 性 措施 提 高 高速 铁 路 的 采
安 全可 靠性 。高 速铁 路是 连接 区域问 的经 济命 脉之
ｍｅｈ ｄ ｎ ｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｏ ｅ ａｉ ｎ ｃ ｎ ｉｉｎ ｎ ｈｅ ｐ ｅ ｅ ｔｓｔａ ｉｎ，ｔ ｅ ｅ ｔｂ ｉｈ ｄ ｍｏ ｅ ｓａ ａ ｔ ｏ ｓ ａ ｄ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｐ ｒ ｔ ｏ ｄ ｔｏ ｓ ａ ｄ ｔ ｒ ｓ ｎ ｉ ｔｏ ｏ ｕ ｈ ｓａ ｌｓ ｅ ｄ ｌｗａ ｎ — ｌ ｚ ｄ ｂ ｕ ｚ ｎ ｌ ｉ ｉ ｒｒ ｈ ｏ ｅ ｓ ｙ ｅ ｙ ｆ ｚ ｙ ａ ａ ｉ ｃ ｈ ｅ ａ ｃ ｙ ｐｒ ｃ ｓ ．Ｔｈ ｅ ｕ ｅ ｒ ｅ ｉ ｅ ｉ ｈ ｉ ｏ ｅ ｕｒ ｑ ｉ ｍｅ ｔｒ ｎ ｉ ｇ ｔ ｒ ｅｒ ｌｓｗｅ ｅ ｄ ｃ ｄ ｄ ｗｈ ｃ ｓｔ ｎｓ ｅ ｅ ｕ ｐ ｎ ｎ ｎ ｕ ｃ ｎ ｉｉｎ ａ ｄ ｒ ｄ ｃ ａｕ ａ ｉｈ ｎ ｉｏ ｏ ｄ ｔ ｎ ｅ ｕ ｅ ｎ ｔ ｒ ｌｒｇ ｔｅ ｖ ｒｎｍｅ ｔｌｉ ａ ｔａ ｄ ｅ ｓ ｒ ｒｉ ｃ ａ ｐ ｒ ｔ ｎ ｒｇ ｔ Ｏｎ ｔ ｅ ｂ － ｏ ｎ ａ ｍｐ ｃ ｎ ｎ ｕ ｅ ａ ｆ ｉｌｏ ｅ ａ ｉ ｉ ｈ ． ｔｉ ｏ ｈ ａ ｓｓ ｏ ｃ ｈｅｐ ｏ ｓ ｄ ｆｕｒｍｅ ｓ ｒ ｓ ｅ ｒ ｕ ｌｔｔｖ ｎ ｕ ｎｉａｉ ｅ ａ ａ ｙ ｅ ｉ ｆｗｈｉｈ ｔ ｒ ｐｏ ｅ ｏ ａ ｕ ｅ ａ ｓｗｅ ｅ ｑ ａｉａｉｅ ａ ｄ ｑ ａ ｔｔ ｔ ｎ ｌｚ ｄ．Ｓ ｓｔ ｔｒ ｎ ｖ Ｏ ａ ｏ ｄｅｅ ｍｉ ｅ ｔ ｅ ｒｏ ｉ ｏ ａ ｉｇ ｍｅ ｓ ｒ ｓ ｎ ｍｅ ｙ ｍｐ ｏ ｉ ｇ ｓｇ ａ ｑ ｉ ｍｅ ｔ ｒ ｌａ ｉ ｔ ｉ ｔ ｅ ｈ ｐ ｉｒｔ ｆ ｔ ｋｎ ａ ｕ ｅ ， ａ ｌ ｉ ｒ ｖｎ ｉ ｎ ｌ ｅ ｕ ｐ ｎ ｅｉ ｂｌ ｙ ｓ ｈ ｍｏ ｔ ｍｐ ｒａ ｔ ｙ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｔ ｔ ｎｇ，ｔ ｅ ｓ ｃ ｎ ｎ ｓ ｔ ｕａａ ｔｅ ｔ ｅ ｓ ｆ ｔ ｎ ｅ ｉｂ ｌ ｙ ｏ ｈｅ ｔａ ｔｏ ｗｅ ｕ ｐ ｙ ｓ ｓｅ ｈｉ ｈ ｅ ｏ ｄ ｏ ｅ ｉ ｏ ｇ ｒ ｎ ｅ ｈ ａｅ ｙ ａ ｄ ｒ ｌ ｉｉ ｆｔ ｒ ｃｉ ｎ ｐｏ ｒ ｓ ｐ ｌ ｙ ｔ ｍ． ａ ｔ Ｋ ｅ ｏｒ ｙＷ ｄｓ： ｇ ｐｅ ｄ ｒ ｉ ｙ；ｓ ｆ ｔ ｐｅ ａｉｎ；ｉ ｆｕ ｎ ｉ ｇ ｆｃｏ ｓ ｕ ｚ ｎ ｌ ｔｃ ｈ ｅ ａ ｃ ｙ ｐ ｏ ｅ ｓ ｈｉｈ ｓ ｅ ａ ｌ ｗａ ａｅｙ ｏ ｒ ｔｏ ｎ ｅ ｃｎ ａ ｔｒ ；ｆ ｚ ｙ ａ ａｙ ｉ ｉ ｒｒ ｈ ｒ ｃ ｓ ｌ