铁路行车安全与司机生理和心理素质关系的研究

从确保铁路行车安全的角度，结合铁路机车乘务工作的职业特点和要求，分析了影响铁路行车安全的诸多因素中最为重要的人的因素在安全驾驶中的作用，以及作为能够胜任我国铁路机车驾驶工作要求的合格司机应具备的生理、心理因素；论文采用国际先进的分析技术和分析软件（ＳＡＳ），对抽取的１２７８ 名现役铁路司机的８８ 个测试因子数据进行了全面综合的统计分析，得出有关司机的心理和生理特征以及与行车安全的内在关系，为提高铁路司机的整体素质及铁路行车安全可靠性提供了科学的依据     

铁路提速区段中间站行车安全评价的研究

分析了影响铁路提速区段中间站行车安全的主要因素;基于系统工程的理论原则,从人员安全保障、设备安全保障、环境安全保障、基础安全管理保障4个方面着手,确立了铁路提速区段中间站行车安全评价指标体系;运用模糊层次分析法,建立了评价模型;提出了铁路提速区段中间站行车安全保障模糊层次评价的一般方法;对我国铁路主干线某一提速区段中间站进行实例分析,其结果显示,基础安全管理占有十分重要的位置;最后,笔者建议,在我国铁路实现“客运高速、货运重载”的发展方向下,应当加强提速区段中间站的安全管理,认真进行行车安全评价,实现行车事故的预测与预防     

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...     

关于铁路行车事故预测的应用研究

本文论述了事故预测对铁路行车安全的重要性,并应用灰色预测模型和概率回归估计法模型研制了预测软件,进行铁路行车事故的宏观及微观预测,为采取有针对性的防范措施提供一个可靠信息。     

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％.     

我国某铁路局2005-2014年行车事故分布规律分析

针对我国某铁路局行车事故多发情况,从事故等级分布、类型分布、原因分布、时间分布、空间分布等多个方面对2005-2014年1 784起铁路行车事故进行综合统计分析,得出了近10年该铁路局行车事故的分布规律.一般D类事故1 008起,占事故总数的85％,是铁路行车事故的绝对主要等级;延误事故1 059起,占事故总数的59.4％,是铁路行车事故的主要类型;设备原因行车事故1 185起,占事故总数的66.42％,是铁路行车事故的绝对主要原因.铁路行车事故在年、月、日、时上的高峰期分别为2006年(293起)、8月(180起)、周五和周天(267 +288起)、14:00-16:00(184起),分别占事故总数的16.4％、10.1％、31.1％、10.3％.车站铁路行车事故978起,占事故总数的54.8％;其中四等站事故最多为345起,占车站事故总数的35.3％,特等站事故次之为187起,占车站事故总数的19.1％.     

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。     

“车机联控”是保证铁路运输安全的有效管理手段

论述了铁路行车安全的重要性，分析了铁路行车的人－机－环境系统，阐述了近几年在铁路系统推广行之有效的人－机－环境系统的控制手段－“车机联控”，提出了提高“车机联控”有效性的途径。     

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。     

夏季安全行车“四注意”“十做到”

夏季是高温、多雨的季节,大雨、暴雨比较多见,又常导致道路大面积积水,给行车安全带来不便。作为一名驾驶人,掌握较多的夏季行车常识,对于预防事故很有必要。在此,提醒驾驶人做到:     

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。     

汽车驾驶员行车事故神经行为学方法研究的多因素分析

采用世界卫生组织“神经行为核心测试组合”（ＷＨＯ．ＮＣＴＢ），对１２５名汽车驾驶员进行了神经行为功能测试，并对测试结果及方法作了进一步的一元和多元回归分析。结果表明：事故组与无事故组驾驶员在神经行为功能方面存在显著差异。神经行为功能测试总分与年龄和事故次数是显著负相关，与学龄呈显著正相关。在ＮＣＴＢ各分测验中，简单反应时、目标追踪和提转捷度三项测验得分对总分贡献率较大，为最敏感指标。揭示在驾驶员行车事故的预防及职业选择和培训中，应考虑年龄因素和文化水平，并选择敏感指标进行神经行为功能测试，以预防和减少交通事故的发生。     

深化车机联控保障行车安全

论述了铁路行车安全车机联控的认识、基本做法和明显效果，提出了深化车机联控的建议。     

基于北斗高精度定位的工务现场作业全过程安全监测系统研究

为了保障在铁路快速发展的同时,确保铁路工务安全和行车安全,基于工务现场作业过程的控制,提出了利用北斗高精度差分定位、大数据等技术,研究建立针对现场每个作业个体的工务作业全过程安全监测系统。结果表明:通过对现场每名作业个体的高精度、智能化管理,有效规范了现场人员的作业行为,增强对现场安全风险和隐患的预判和规避能力,保障了铁路从业人员人身安全。     

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。     

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。     

基于贝叶斯网络的非正常情况下高铁行车调度人因可靠性分析

行车调度子系统在整个高铁运输系统中处于关键位置,虽然行车调度大多已经采用了信息化、自动化的作业程序,但发生设备故障、交通事故、自然灾害等非正常情况时,很多具体的作业组织和管理仍需行车调度作业人员的参与.提出了一种基于贝叶斯网络考虑情境环境因子交互关系的人因可靠性分析方法,以某铁路局的人因失误数据统计表为学习样本,推理出行车调度作业人员工作中存在的主要问题.结果表明,“完成任务的可用时间”、“培训”及“人员配置”的节点状态变化会对作业人员的可靠性产生很大影响.最后,以高铁行车调度人员在某种特定情境状态下的实际作业为例进行了实证研究.研究表明,所建立的方法正确可靠,能够准确、高效地辨识人因可靠性.     

基于DEMATEL的铁路行车人因事故关键因素实证分析

针对铁路行车人因事故受多因素交互影响的问题,提出了一种基于信息熵和DEMATEL法耦合的铁路行车人因事故关键因素实证分析方法。首先依据铁路行车人因事故认知行为模型,从感知、决策、计划和执行4个过程分析铁路行车人因事故的影响因素;然后综合运用信息熵和DEMATEL法构建关键因素量化识别模型,利用中心度和原因度两个参数分析铁路行车人因事故的关键影响因素;最后,结合2008—2013年铁路行车人因事故数据进行实证分析。结果表明,机车操作人员相关情形记忆失误、情景诊断失误、未严格执行操作规则和采取错误行动是铁路行车人因事故的关键影响因素。     

危险货物车辆司机速度选择影响因素研究

为研究危险货物运输车辆驾驶人行车速度选择的影响因素,基于非集计理论,构建影响因素对驾驶人行车速度选择的影响度量模型;利用弹性理论分析不同因素对危险货物运输车辆驾驶人行车速度选择的影响程度。结果表明:年龄、教育水平、视力矫正等因素对行车速度选择的影响不显著;驾龄、性格、专人押送以及占用第几车道等4个因素对危险货物运输车辆驾驶人行车速度选择的影响显著,且在显著影响因素中:驾龄越大行车速度越高;性格越活跃越易暴躁,行车速度越高;占用的车道越靠近中央隔离行车速度越高;专人押送将使行车速度较低。     

狠抓铁路安全巡防工作确保运输生产安全——广西沿海铁路公安局抓路外安全的做法

沿海铁路公安局牢固树立"以人为本、安全第一"的理念,视铁路路外安全防控工作为公安工作的"第一要务",把"防危行压路伤"工作摆在"重中之重"的位置,针对管内铁路建设工程多,线路开放式管理,沿线非法上道村民、大牲畜多以及施工民工多等安全隐患,狠抓"防危行压路伤"工作,取得了"两杜绝、两下降"的成绩:即杜绝了重大危行案件、治安灾害事故和治安问题引发的行车事故,杜绝影响行车安全的群体性冲击和拦车断道事件发生;与2009年相比,非责任铁路交通路外相撞事故下降15.7%,路外死亡人数下降20%,为促进公司科学发展、安全发展、和谐发展提供了强有力保障。