基于安全域的轨道交通路网安全状态评估与预测

发布时间：2017-05-25 16:31

  本文关键词：基于安全域的轨道交通路网安全状态评估与预测，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：轨道交通系统目前已经成为城市公共交通体系的骨干,有效地减缓城市交通压力。加强对城市轨道交通路网安全状态进行评估与预测,为提高网络化运营风险管控能力和安全性提供可靠的参照依据,实现由“被动安全”向“主动安全”的转变,对于保障城市轨道交通系统的高效、安全和可靠运营具有重要的理论和现实意义。本文针对轨道交通路网安全状态评估与预测,主要从以下几个方面进行研究：(1)在分析轨道交通发展现状的基础上,对北京轨道交通路网基本特征分析,得出北京轨道交通路网具有整体连通性较差、网络较脆弱等特征；并对现有的安全域空间理论、安全状态评估及预测等研究进行深入分析,提出具有普适性的基于安全状态变量的安全域空间理论模型。(2)提出基于主成分分析的轨道交通路网安全状态特征提取方法。以北京轨道交通路网为例,从安全性和可靠性对轨道交通路网安全状态变量择取和采集,通过分析提取的主成分得出,轨道交通路网安全状态变量间具有较强的相关性,与客流、关键设备相关的状态变量对轨道交通路网运营安全影响较大,提取出的两个主成分能够保留路网绝大部分安全状态信息,为路网的安全状态评估提供数据支撑。(3)针对轨道交通路网不同安全状态间的界限具有高度模糊性问题,研究并提出基于IT2FCM和TOPSIS的安全状态评估方法。结果表明,与传统FCM相比,基于IT2FCM的轨道交通路网安全状态评估方法能较好地评估轨道交通路网的不同安全状态,TOPSIS方法较为客观地量化轨道交通路网安全状态,对轨道交通路网安全状态等级划分更形象地表述基于安全状态变量的轨道交通路网安全域估计。(4)基于安全状态评估的研究成果,进一步探讨了基于ARMA和GA-SVR模型的轨道交通路网安全状态预测问题,详细阐述ARMA模型和GA-SVR神经网络预测模型的建模过程并进行实例验证,证明GA-SVR模型能够精确地预测轨道交通路网的安全状态趋势,实现由“被动安全”向“主动安全”的转变。
【关键词】：轨道交通路网 安全域 安全状态评估 状态预测
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U298
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-15
• 1.1 选题背景11-12
• 1.2 选题目的及意义12
• 1.3 主要内容和技术路线12-15
• 1.3.1 论文主要内容12-13
• 1.3.2 技术路线13-15
• 2 相关概念及国内外研究现状15-33
• 2.1 轨道交通路网概述15-26
• 2.1.1 轨道交通路网基本形态15-16
• 2.1.2 轨道交通发展现状16-18
• 2.1.3 北京轨道交通路网基本特征分析18-26
• 2.2 安全域空间理论26-28
• 2.3 轨道交通安全状态研究现状28-31
• 2.3.1 安全状态影响因素分析28-30
• 2.3.2 安全状态评估理论方法30-31
• 2.4 安全状态预测研究现状31-32
• 2.5 本章小结32-33
• 3 基于主成分分析的轨道交通路网安全状态特征提取33-49
• 3.1 轨道交通路网安全状态变量择取33-39
• 3.1.1 安全性状态变量择取34-36
• 3.1.2 可靠性状态变量择取36-39
• 3.2 主成分分析的基本原理39-43
• 3.3 基于主成分分析的安全状态特征提取43-48
• 3.3.1 轨道交通路网安全状态变量分析44-46
• 3.3.2 基于主成分分析的轨道交通路网安全状态特征提取46-48
• 3.4 本章小结48-49
• 4 基于IT2FCM和TOPSIS的轨道交通路网安全状态评估49-67
• 4.1 引言49-50
• 4.2 二型模糊模糊C均值聚类原理50-59
• 4.2.1 二型模糊集合50-51
• 4.2.2 FCM算法51-54
• 4.2.3 IT2FCM算法54-59
• 4.3 基于TOPSIS的安全域等级划分59-60
• 4.4 算例分析60-66
• 4.4.1 实验准备61-64
• 4.4.2 安全状态评估结果及分析64-66
• 4.5 本章小结66-67
• 5 基于GA-SVR模型的轨道交通路网安全状态预测67-81
• 5.1 引言67-68
• 5.2 基于ARMA模型的轨道交通路网安全状态预测模型68-70
• 5.3 基于GA-SVR模型的轨道交通路网安全状态预测模型70-74
• 5.3.1 支持向量回归模型70-72
• 5.3.2 基于GA-SVR的安全状态预测模型72-74
• 5.4 算例分析74-80
• 5.4.1 ARMA模型预测74-76
• 5.4.2 GA-SVR模型预测76-80
• 5.5 本章小结80-81
• 6 总结与展望81-83
• 参考文献83-89
• 附录A89-91
• 附录B91-93
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果93-97
• 学位论文数据集97

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本文编号：394352