典型文献
基于事故数据的轨道交通运行安全风险辨识方法
文献摘要：
针对轨道交通运行信号系统安全风险定量化辨识问题,首先将原始的信号事故按照海因里希法则分为不同类型事故数据,再考虑事故多因素影响,在一般统计法、统计识别法基础上,提出Management?Machine?Man?Media?Mission factor,即管理?设备?人员?环境?功能5M要素模型的因子分析安全风险辨识方法,分别辨识254件较大伤亡事故和220件较小伤亡事故的主因素.实验结果表明,自然灾害、材质不良、施工管理不善、防护不力造成电务人员伤亡是导致轨道交通信号系统事故的最主要因素.基于5M的因子分析法可在多尺度综合计量下计算得到事故因素重要性排序,与一般统计法和统计识别法相比,基于5M的因子分析法辨识效果最优,覆盖率适中,影响率提高了106％.
文献关键词：
轨道交通;信号;事故;5M模型;辨识
中图分类号：
作者姓名：
曾小清;林海香;王奕曾;袁腾飞;何乔;黄继成
作者机构：
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,上海201804;兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃兰州730070;香港城市大学计算机科学系,香港999077;上海大学 悉尼工商学院,上海201800;贝尔福?蒙贝利亚技术大学信息学院,贝尔福法国90000;上海轨道交通十四号线发展有限公司,上海201103
文献出处：
引用格式：
[1]曾小清;林海香;王奕曾;袁腾飞;何乔;黄继成-.基于事故数据的轨道交通运行安全风险辨识方法)[J].同济大学学报（自然科学版）,2022(03):418-424
A类：
B类：
事故数据,交通运行,运行安全,风险辨识,辨识方法,系统安全,定量化,量化辨识,照海,海因里希法则,再考,多因素影响,统计法,Management,Machine,Media,Mission,5M,要素模型,大伤,伤亡事故,主因,施工管理,不善,不力,电务,人员伤亡,轨道交通信号,交通信号系统,因子分析法,尺度综合,事故因素,重要性排序,适中
AB值：
0.433486
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