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第一章 绪论1

1.1研究背景及研究意义1

1.1.1研究背景1

1.1.2研究意义2

1.2国内外研究现状及不足3

1.2.1安全风险的研究现状3

1.2.2预测方法的研究现状4

1.2.3安全风险研究的发展阶段6

1.2.4地铁项目运营安全风险的研究现状7

1.2.5现有研究的评论及不足10

1.3研究目标和内容10

1.3.1基本概念10

1.3.2研究目标11

1.3.3主要研究内容12

1.3.4研究内容框架结构12

1.4研究方法及技术路线15

1.4.1研究方法15

1.4.2技术路线15

1.5本章小结16

第二章 基于STS理论的地铁项目运营安全风险形成机理17

2.1社会技术系统理论17

2.1.1社会技术系统理论概述17

2.1.2社会技术系统的失效机制18

2.2社会技术系统安全风险分析方法19

2.2.1技术系统的模型方法19

2.2.2社会系统的致因模型方法21

2.2.3社会技术系统的模型方法22

2.3基于SoTeRiA模型的地铁项目运营安全风险形成机理24

2.3.1地铁项目运营安全风险事件的分类24

2.3.2两列车碰撞风险形成机理25

2.4本章小结29

第三章 地铁项目运营安全风险前兆信息体系构建30

3.1前兆信息的理论研究30

3.1.1前兆信息的基本概念30

3.1.2前兆信息的重要性30

3.2基于人—机—环境的地铁项目运营安全风险前兆信息体系构建32

3.2.1设备相关的前兆信息分析33

3.2.2环境相关的前兆信息分析34

3.2.3基于HFACS的人员相关前兆信息分析34

3.3地铁项目运营事故案例PaICFs调查模型38

3.3.1 PaICFs调查模型简介39

3.3.2地铁项目运营事故案例的PaICFs调查模型应用示例40

3.3.3相关结论44

3.4本章小结45

第四章 基于SDT的地铁项目运营安全风险前兆信息判别47

4.1信号检测理论概述47

4.1.1信号检测理论的基本原理47

4.1.2信号检测理论的应用综述51

4.2模糊集理论52

4.2.1模糊数53

4.2.2模糊数解模糊54

4.3基于信号检测理论的前兆信息判别过程54

4.3.1选择模糊语言隶属函数55

4.3.2运用隐藏函数56

4.3.3计算击中率及虚报率57

4.3.4计算辨别力指标与反应倾向性指标57

4.4实证分析58

4.4.1调查问卷设计及数据收集58

4.4.2研究结果及讨论59

4.5本章小结62

第五章 基于案例推理的地铁项目运营安全风险识别63

5.1基于案例推理的风险识别系统构建63

5.1.1案例推理的基本原理63

5.1.2基于案例推理的地铁项目运营安全风险识别系统架构65

5.2案例表示66

5.2.1地铁项目运营事故案例的内容66

5.2.2地铁项目运营事故案例的表示66

5.2.3前兆信息的权值计算方法68

5.3案例检索69

5.3.1前兆信息语义网络的构建69

5.3.2概念相似度的计算方法71

5.3.3地铁项目运营事故案例综合相似度计算73

5.3.4验证案例推理方法的有效性75

5.4实证分析79

5.4.1案例信息的输入79

5.4.2案例信息的检索80

5.4.3风险识别的结果81

5.5本章小结81

第六章 基于贝叶斯网络的地铁项目运营安全风险概率测定83

6.1贝叶斯网络理论83

6.2贝叶斯网络的构建方法84

6.2.1基于改进的MLCM模型的致因链分析85

6.2.2基于多案例集合的安全风险模型构建88

6.2.3贝叶斯网络的条件概率确定89

6.3贝叶斯网络的精确推理算法90

6.3.1离散贝叶斯网络的精确推理算法90

6.3.2混合贝叶斯网络的精确推理算法94

6.4实证分析96

6.4.1确定条件概率97

6.4.2贝叶斯网络推理98

6.4.3敏感性分析99

6.5本章小结100

第七章 结论与展望102

7.1主要的研究工作及其结论102

7.2创新点103

7.3研究不足及研究展望104

参考文献106

附录117

附录1：关于地铁运营安全风险前兆信息的调查问卷117

附录2：标准正态分布函数数值表120

附录3：利用Hugin软件计算边际概率及后验概率的界面示意121