铁路行车事故预测方法分析与比较

对铁路行车事故的特点和类型进行分析;根据美国铁路2005年安全年报提供的数据,运用灰色系统理论和BP神经网络方法建立铁路行车事故的预测模型;利用MATLAB软件进行预测仿真,比较和分析两种预测方法的精度及特点。结果表明:灰色系统理论预测结果固定,短期效果比较好;BP神经网络预测具有适应性和灵活性,适用于长期预测。采用灰色系统理论和BP神经网络进行铁路行车事故的预测,克服了传统数学统计预测方法中建立复杂的数学模型,预测准确性低的缺点,对预防和控制铁路事故的发生,降低事故损失具有现实意义。     

铁路行车安全预测初探

用灰色系统和概率统计的方法，对我国铁路行业两个铁路局的行车事故件数及百万机车走行公里数进行安全预测和讨论，就开展安全预测及安全管理中的一些问题提出了见解。     

铁路事故研究现状及应用

对铁路安全及事故研究做了全面的概述，特别是事故研究的方法。磁悬浮列车作为新型的交通工具，其安全性特别重要。对磁悬浮列车系统的事故研究做了探讨，并提出了一种磁悬浮列车系统事故预测分析系统，运用多层次模糊评价评估法对事故进行预测分析。     

基于FDA事故致因模型的铁路行车安全管理研究

为了从安全信息视角深入分析铁路行车事故原因,基于信息学、管理科学和行为科学等相关理论知识,结合铁路行车事故致因原理,构建铁路行车FDA(Forecast-Decision-Action)事故致因模型。该模型由行车人员、铁路运输企业和国家铁路局3条事故致因子链和1条事故致因主链构成,进一步归纳总结出3条子事故域、1条总事故域及各阶段正常运行所需要的安全信息。研究结果表明:破坏事故致因主链或破坏3条事故致因子链,防止不安全物态,可以有效预防铁路行车事故发生。以"4·28胶济铁路特别重大交通事故"为例论证模型具有实用性。     

基于GM(1,1)模型的铁路行车事故预测

铁路行车事故的发生具有偶然性 ,但可利用预测理论的方法加以预测。笔者简述了灰色理论中GM(1,1)预测模型的建模过程和精度检验的方法及步骤 ,在某铁路分局 1995～ 2 0 0 2年间的铁路行车事故统计的基础上 ,应用GM(1,1)预测模型预测了该铁路分局 2 0 0 4年的铁路行车事故发生趋势 ,经精度检验表明 ,模型的精度等级合格 ,其预测结果为铁路行车事故的防范和降低事故损失提供了指导和科学依据。     

铁路行车班组安全管理的探讨

加强铁路行车班组安全管理是安全运输的关键,也是减少伤亡和各类灾害事故最切实、最有效的办法。论文从目前铁路行车班组安全管理存在的问题入手,分析了影响班组安全的因素,运用运输事故预防理论,提出了加强铁路行车班组安全管理的对策。     

铁路行车安全评价研究

在对我国铁路行车安全影响因素系统分析的基础上，根据事故指标与隐患指标相结合共同评价的思路，建立了行车安全评价指标体系，并就指标体系安全综合评价方法进行研究，提出了集常规方法与模糊方法所长的一种常规一模糊安全综合评价新方法。     

基于GIS的铁路行车事故救援系统研究

笔者扼要探讨了构建基于GIS的铁路行车事故救援系统的相关理论和方法 ,提出了该系统的设计目标、功能结构、体系结构以及空间数据库设计的简要准则和空间数据的输入方法。笔者还介绍了结合实际科研项目 ,开发的大秦线事故救援辅助决策支持系统。该系统具有以下几方面的特点 :在以工务信息为主体的基础上 ,实现了车、机、工、电、辆各部门主要业务信息以及事故救援预案信息的初步整合 ;实现了线路录像按里程点播以及录像与线路设备综合图的联动 ;实现了事故救援的辅助决策支持 ,提供了一个可以扩展的理想平台。     

铁路行车事故加权马尔可夫SCGM(1,1)c预测模型及应用

从铁路行车事故的预测问题出发,试图找到稳定有效的方法对铁路行车事故进行预测.首先引入BX数据生成法对原始数据序列进行处理,以弱化原始数据之间的随机性.建立了单因子系统云灰色SCGM(1,1)c模型,揭示铁路行车事故时序变化的发展趋势.参照原始数据的中心趋势曲线,来划分铁路行车事故状态,得到了状态转移概率矩阵.据此计算自相关系数并进行归一化,作为各步马尔可夫链的权重,提出了加权马尔可夫SCGM(1,1)c模型,以修正SCGM(1,1)c模型的预测值,对铁路行车事故总数进行了拟合和预测.结果表明:相比较而言,加权马尔可夫SCGM(1,1)c模型在对铁路行车事故的拟合和预测中均有较好的效果,拟合精度和预测精度分别达到了98.92％和96.36％.     

事故预测数学模型在矿山安全管理中的应用

根据已知伤亡事故数据,利用数学方法,即回归预测法和灰色预测法探索未来伤亡事故发生的规律,已在安全领域受到青睐。本文运用回归预测法对通化市矿山企业职工因工死亡事故建立了预测数学模型,从而使安全管理由事故管理型走向了事故预防型。通化市辖７个县（市）区,位...     

战略环境影响识别研究

环境影响因子识别是战略环境评价的基础内容之一.本文通过分析战略环境影响发生的2个战略根源和3类环境影响受体,提出战略环境影响发生机理.2个战略根源分别是战略缺陷和战略的"超域效应和外部性";3类环境影响受体包括全球可持续性因子、自然资源因子和当地环境质量因子.对环境影响因子识别、影响范围识别和时间跨度识别等3个方面的战略环境影响识别内容进行了研究,并对战略环境影响识别依据进行了分析,给出了可应用于战略环境评价的识别方法.同时,以上海市能源专项规划为例,进行战略环境影响因子与影响范围的识别,建立了能源专项规划的战略环境评价指标体系.