公交接驳场景下轨道交通网络脆弱性研究

为准确地评估突发事件下轨道交通网络的脆弱性,提高网络抵抗风险的能力,在轨道交通拓扑脆弱性研究的基础上,考虑网络中实际的客流以及站点失效情景下公交对客流的接驳作用,基于用户的平均出行时间损失构建脆弱性评估模型,以上海市地铁网络为例,识别出网络中的关键站点,同时,分析不同公交接驳效率对轨道交通网络脆弱性的影响。研究结果表明:在公交接驳场景下,轨道交通网络中时间加权度和客流介数中心性较高的站点一旦失效,对用户造成的平均出行时间损失较大;此外,公交接驳效率越高,轨道交通网络的脆弱性越低,当公交接驳效率高于0.4时,对用户造成的平均出行时间损失可降低到5%以下。     

网络重要基础设施脆弱性评价模型及其应用

为了评价网络重要基础设施的脆弱性,基于网络图论,构建一个数学规划模型。利用ArcGIS将网络重要基础设施的弧段和节点赋值,将网络拓扑结构以数字形式表示;利用数学规划软件对该模型进行优化求解,得出网络重要基础设施中的脆弱性组件(弧段或节点)。结果表明这些组件的破坏会使网络脆弱性达到最大值,需要对这些组件进行优先防护。将该模型应用于京津冀高速公路交通网络系统,得到该交通网络系统的脆弱性路段。     

基于Vague集的城市地震灾害综合脆弱性度量及其应用

为度量城市地震灾害综合脆弱性及灾害中生命及财产的可挽救性,将社会脆弱性、应急系统脆弱性引入城市综合脆弱性研究。利用Vague集的相似度量理论,构建基于Vague集的城市地震灾害综合脆弱性度量模型;扩展可挽救性的概念,建立基于综合脆弱性度量的城市地震灾害可挽救性度量模型。以2003年日本北海道地震损失为标准,通过上述2个模型,得到某城市地震灾害综合脆弱度为2.76×10-4,可挽救度分别为:死亡人数减少18人、重伤人数减少72人、直接经济损失减少0.2亿元人民币。     

自建房火灾致因网络拓扑特征及脆弱性研究

为预防我国自建房火灾的发生,首先,基于事故致因“2-4”模型分析39起自建房火灾事故案例,编码得到48个致因因素和128条致因关系;然后,基于复杂网络理论构建自建房火灾致因网络拓扑结构模型,分析网络的度、介数和接近中心性等拓扑特征;最后,以最大强连通子图相对大小、最大弱连通子图相对大小和全局网络效率作为网络脆弱性评价指标,仿真分析不同节点攻击策略下网络的脆弱性,得到自建房火灾关键致因因素,并提出防灾措施及建议。结果表明：自建房火灾致因网络具有小世界效应和无标度特性,致因间转换路径较短,少数关键节点与大多数节点相连;自建房火灾致因网络在遭受单个节点故障和随机累积节点故障时具有一定的鲁棒性,遭受蓄意累积节点攻击时,表现出较强的脆弱性;采用累积节点攻击策略中的蓄意度攻击时,网络表现出的脆弱性最强,度排序靠前的节点较为重要,是自建房火灾关键致因因素,为自建房消防安全管理提供理论参考。     

基于复杂网络理论的北京地铁网络脆弱性评估

以北京市现有地铁线网为研究对象,使用Space L方法构建拓扑网络,为更加符合实际情况,对换乘车站进行了拆分。分析中,综合考虑连通OD对和出行效率两个因素,以运输能力损失作为评估网络脆弱性指标。随后,计算分析了单节点攻击、随机攻击、静态攻击和动态攻击下造成的地铁网络运输能力损失的变化规律,得出动态攻击对地铁网络影响最大。在该攻击方式下,相对基于度的动态攻击,地铁网络对基于介数和基于ER的动态攻击,具有更高的脆弱性。同时攻击介数较大的节点对网络南北方向运输能力影响较大;攻击对出行效率影响较高的节点对网络东西方向运输能力影响较大。因此,在地铁运营过程中,应针对不同站点的节点属性和事故发生情况,采取相关防护措施。     

基于复杂网络理论的轨道交通网络脆弱性分析

城市轨道交通是城市客运体系的重要支撑,而突发事件易使某些轨道交通站点瘫痪,从而影响轨道交通网络全局效率。分析城市交通轨道网络的拓扑特征和脆弱性对于优化路网结构、保障稳定运营有重要意义。以重庆市轨道交通网络为例,使用Space L法构建拓扑网络并用Matlab软件分析节点度、平均路径长度、聚类系数等指标和分布规律,定量计算各个站点对于蓄意攻击的脆弱性,以鉴定对网络效率影响最大的关键站点。模拟攻击实验结果表明:现阶段重庆市轨道交通网络平均路径长度较大,聚集系数较小,网络连通性有待提高。面对蓄意攻击时,红旗河沟站和大坪站作为关键节点对网络效率的影响较大。在加快重庆市轨道交通建设的同时,应在运营中加强保护关键站点。     

基于AHP的多式联运网络节点安全评价北大核心CSCD

为了精准定位多式联运网络安全隐患,制定合理有效的安全保障措施,从网络节点角度着手,用节点脆弱性来间接反映其安全程度,来对多式联运网络安全评价问题进行研究。首先根据节点度等指标,确定节点重要度计算方法;其次,通过层次分析法(AHP)确定了运输线路对节点安全水平影响的量化计算公式,进而构建了多式联运网络节点安全评价模型。为验证评价方法的有效性,以四川省、重庆市及湖北省为研究对象,根据其实际货运情况绘制多式联运网络图,并通过MATLAB软件对各节点的脆弱性进行量化计算。结果表明,重庆市的脆弱度最高,即安全性最低,其次为成都市、武汉市等,神农架林区的安全水平最高。因此在实际运输工作中,加强网络中大型枢纽节点的安全管理工作,密切关注连接边多为公路运输线路的节点运行状况,对于多式联运网络安全运营具有极大促进效用。     

景区夜游密集人群踩踏事件情景下脆弱性分析*

为深入分析城市景区夜游密集人群易发生踩踏事件的脆弱性成因问题,运用人—环境耦合系统全面分析人群脆弱性模型三因子:暴露性、敏感性和适应性。依据现行标准规范与调查问卷筛选脆弱性指标,在博弈思想组合主客观权重的基础上,构建组合赋权-云模型的脆弱性综合评价模型。以大雁塔休闲旅游景区为实例,运用云算法得到各层指标的评价云图,与标准云图比较得出最终的评价结果。结果表明:实例中4个地点的脆弱性均处在“中度”与“低度”区域,其中中央喷泉区域最脆弱的3个因素为人群密度、夜间防灾经验意识和人员自救互救能力。该模型数据准确、视图直观,可为城市景区夜游应急网格化管理提供理论支持。     

成都地铁网络的关键节点识别方法及性能分析

为提高地铁网络性能分析的精度,基于复杂网络理论分析成都地铁网络的拓扑特性,构建节点重要度评价指标体系,应用灰色关联和逼近理想解法(TOPSIS)综合评价排序136个节点,完成关键节点的识别;采用网络效率等4个参数作为网络性能衡量指标,观察30个关键节点被蓄意攻击、106个普通节点被随机攻击后的网络性能变化趋势。结果表明:成都地铁网络在Space L模型下平均度为2.147,平均路径长度为13.146 5,网络介数、连通度、效率等指标较低,并识别出以成都东客站为首的30个关键节点;蓄意、随机攻击下网络效率与自然连通度下降趋势较慢,网络连通度与最大连通子图的下降趋势较快。     

化工园区储罐多米诺效应的脆弱性评估

为减少化工园储罐区多米诺效应发生概率,找出最容易发生多米诺效应、且对事故影响最大的储罐,评估各储罐的脆弱性等级。首先基于不同领域脆弱性的内涵和多米诺效应的特点,提出多米诺效应情况下储罐脆弱性的定义;然后利用熵权物元可拓模型和风险矩阵法的客观性,并结合复杂网络模型和逼近理想排序法(TOPSIS)模型评估事故网络节点重要度,从初始事故的可能性与传播影响力2个方面,构建多米诺效应下储罐脆弱性分级评估模型;最后应用该模型评估某化工园储罐区各罐体脆弱性等级,并将结果与贝叶斯方法的评估结果对比。结果表明:该模型考虑了储罐自身属性及影响扩展范围,得到的脆弱性分级结果更准确。     

基于动态元网络的地铁施工安全事故致因分析

为有效避免地铁施工安全事故的发生,将动态元网络的分析方法应用于地铁施工安全事故致因分析,建立地铁施工安全事故网络节点体系,提出重点控制因素。以杭州地铁一号线施工安全事故为例,在充分考虑人的主观能动性后,建立以人员、行为、事件和组织为节点的节点体系,确定节点的数量及节点之间的相互关系,建立施工安全事故网络模型并进行分析,对打击效果进行对比分析,找到比较理想的打击策略,确立节点的重要度排序,研究结果表明:应重点控制有效的监督相关节点,即可有效地避免或者减少此类事故的发生。得出的结论与事故通报结果基本相符,这为避免地铁施工安全事故提供了新的研究思路。     

基于事件提取和改进MMHC的航空旅客运输事故征候贝叶斯网络建模*

为表征航空旅客运输事故征候演化机理,提出事故征候贝叶斯网络的建模方法。基于事故征候中致因事件、结果事件及分类标准的定义,以7 265起事故征候案例为样本,利用事件提取算法,识别事故征候叙述文本中的致因事件,利用改进的最大最小爬山算法实现网络建模;依据事件提取的测试集验证与结构学习的交叉验证,检验建模算法的准确性与有效性;基于证据敏感性指标,识别关键致因事件。结果表明:航空旅客运输事故征候贝叶斯网络模型包含94个节点和247条有向弧。空降冲突、严重设备故障、机组成员疾病及火灾烟雾是模型中高风险关联的致因事件,在安全监管过程中消除或减弱关键致因事件的发生能有效控制系统风险。     

危化品事故情景推演网络构建及关键节点分析*

为有效应对危化品事故发生与演变时存在的动态性及不确定性问题,基于事故演变过程中的关键情景状态及对应孕灾环境、应急活动和处置目标等要素,引入动态贝叶斯网络方法,构建危化品事故情景推演网络,并结合复杂网络知识,对孕灾环境和应急活动2类事故影响因素节点进行敏感性和重要度分析。结果表明:情景推演网络计算的情景节点概率符合事故发生的实际情况,能够对危化品事故在不同孕灾环境和应急救援下的演变路径进行推演,并且分析得到燃烧物、消防力量、火场环境和建筑密度等关键影响因素节点,研究结果可为事故处理提供应急辅助决策支持。     

基于文本挖掘的城市景区密集人群风险感知*

为充分挖掘城市景区密集人群风险信息和隐藏规律,以携程、美团、大众点评3个旅游网站上发表的关于城市景区密集人群的游记和评论作为数据源,运用潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型及Word2Vec词向量模型挖掘密集人群风险感知主题与关键词及二者之间的关联关系;基于计划行为理论构建城市景区密集人群风险感知模型,结合共现规律对风险感知主题的关联关系分析,明确景区密集人群对个体风险感知的作用规律。研究结果表明:降低个体在密集人群情景下的风险感知水平,将避免公众产生消极行为,降低踩踏事故发生的可能性;同时通过主题共现分析得出影响个体风险感知的核心主题为“网红表演”主题,可通过提高热门表演管制力度来提高个体主观规范对实际行为的正向影响,使得个体风险感知强度处于稳定水平。研究结果可以完善城市景区密集人群风险管理和风险沟通机制,从而有效管理风险。     

基于介度熵的机场飞行区关键冲突点识别*

为了探究机场航班流量增大和作业车辆增多而导致机场飞行区内频繁出现活动目标冲突情况，提出1种基于介度熵的机场飞行区关键冲突点识别方法。首先，以飞行区内活动目标为节点，活动目标之间的潜在冲突关系为连边，建立飞行区交通态势网络模型。然后，采用介度熵法评价交通态势网络中各活动目标的冲突指数，得到冲突指数最大的活动目标即关键冲突点。最后，将介度熵法与度中心性、介数中心性和邻接信息熵3种识别方法进行对比，并以西安咸阳国际机场为例进行验证。研究结果表明:识别飞行区关键冲突点时，介度熵法较其他3种方法更有效。通过建立飞行区交通态势网络，采用介度熵法识别飞行区关键冲突点并进行调配，一定程度上可以有效预防冲突发生，保障飞行区运行安全。     

基于改进社会力模型的地铁大客流疏散能力研究*

为有效应对大客流情景下人群拥挤对地铁站正常运行带来的影响,采用社会力模型和Anylogic仿真软件,对地铁站大客流疏散能力进行建模和分析,从客观、主观、管理视角分析影响客流疏散能力的因素,基于改进社会力模型刻画行人行为,分析影响地铁车站疏散能力的3个关键因素,并以南宁地铁1号线朝阳广场站为背景进行研究。研究结果表明:行人密度是影响地铁站疏散能力的关键因素,出入口选择策略和行人亲属关系比例对疏散能力影响显著,研究结果可为地铁客流疏散提出针对性建议。     

考虑结构特性的化工事故关键致因网络分析*

为揭示化工事故发生机理,考虑事故链中因素的因果关系与事故网络的结构特性,基于复杂网络研究化工事故的关键致因因素,以事故案例中因素与结果为网络节点,因素间的因果关系为边,建立化工事故网络模型,分析网络中节点的度值、结构洞,构建化工事故凝聚网络,分析凝聚节点之间的因果关系。结果表明:在化工事故网络中存在8种致因因素,人的不安全行为与环境的不安全状态占比高达87.5%。通过结构洞分析可有效找出网络中具有较强影响力的潜在致因因素;通过凝聚网络分析,人的不安全行为致使设备的不安全状态与环境的不安全状态连接比例高达29%,存在显著的因果关系。     

基于多智能体建模方法的人群应急疏散模型构建研究——以腾龙芳烃（漳州）有限公司“4·6”爆炸着火重大事故疏散为例*

为从更微观角度分析人群疏散过程中疏散行为及路网设计对疏散效果的影响,基于腾龙芳烃（漳州）有限公司“4·6”爆炸着火重大事故,构建多智能体人群应急疏散模型,模拟人群中个体群组、惯性、就近、从众、信息传播的行为决策及相互交互影响。结果表明:群组行为会严重影响应急疏散效果,在疏散路网两端避难所附近会出现明显拥堵现象,在疏散路网设计和避难所选择时,应尽可能避免出现极端汇流路段或节点;在应急培训中,应告知群众减少群组行为。研究结果可为人群应急疏散提供借鉴。     

基于社会网络的高校不安全因素影响机制及安全管理研究

为了探索影响高校不安全的因素及影响机制，提升高校管理水平，采用文献分析和问卷调查的方法建立基于个体、环境和管理因素间的关系概念模型。运用社会网络分析（SNA）构建关系网络模型，分析其结构与节点特性等情况并提出相应建议。研究结果表明:利用社会网络分析方法分析高校不安全因素关系问题可信度高，不安全因素间存在一定的影响关系，影响力最大的因素为高校扩招；关键不安全因素包括安全排查不全面、高校安全监管与奖惩制度不合理等；关键不安全因素可构成连锁反应链，高校安全排查不全面，导致高校安保制度不健全，进而校园周边环境复杂化；不安全因素网络的桥节点包括高校安全监管与奖惩制度不合理等，桥节点可连接反应链形成不安全因素网络。研究结果能帮助高校针对关键不安全因素进行管理，从而减少事故的发生。