基于熵-云耦合模型的铁路风吹雪危险度评价

针对我国风吹雪自然灾害突发性、频发性强而传统单因素评价存在不足的现状，尚未有关于铁路风吹雪的危险评价的统一标准，基于熵-云耦合建立铁路风吹雪危险度评价模型，分析了影响铁路风吹雪危险的主要因素，为使各影响因素与评价指标的关系更全面且系统，先综合考虑了自然(外因)和受铁路自身影响(内因)2个方面的因素，共确定出9个主要评价指标；再采用熵权法计算所需评价指标的各个权重，得到了综合确定度，然后结合隶属函数最大原则，对铁路风吹雪危险度进行了评判和预测。同时，结合物元法与熵-云耦合模型的结果进行了对比验证，最后，采用该模型对新疆新建阿-富-准铁路沿线的典型路段进行了危险度判断，结果与实际基本相符。     

基于集对分析-吸收马尔可夫链的铁路移动通信系统安全动态评估*

为了更有效地评估和防范铁路数字移动通信系统（GSM-R）的安全风险，针对未考虑系统不同时期系统风险状况不同、研究多局限于静态评估的不足，提出基于马尔可夫链的风险指数量化计算方法，构建基于集对分析-吸收马尔可夫链的铁路数字移动通信系统（GSM-R）风险评估模型。首先使用吸收马尔可夫链对通信系统风险进行定量计算，运用集对分析关联度的同一性、差异性和矛盾性动态分析通信系统安全风险的趋势，通过结合马尔可夫链计算下一阶段的关联度以获得通信系统最终安全风险评估结果，选取通信系统6个时间段数据进行分析，并进行验证。结果表明:本文评估方法能实现铁路数字移动通信系统（GSM-R）安全风险的全面动态评估，验证通信系统安全风险动态评估模型的科学性、有效性和可行性。