Evaluating Railway Operation Safety Situation in China Based on an Improved TOPSIS Method: A Regional Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The evaluation of the railway operation safety situation is important for managers to ensure transportation safety and make control decisions. In this study, first, six situation indicators are designed from a regional perspective based on the characteristics of railway operation accidents, and the quantitative methods of these indicators are determined. Second, an improved technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) method is developed to evaluate the railway operation safety situation against the situation indicators. Based on the set-pair analysis (SPA) theory and cosine similarity measure (CSM), the comprehensive evaluation values and rankings of the safety situation are first calculated from the distance and trend levels for each period. Game theory is then employed to determine a more reasonable combined weight, and the values of the parameters involved in the situation indicators are also estimated. The real-life statistical accident data in a regional area of China from 2016 to 2018 are chosen as a case study to verify the proposed method. A brief analysis is conducted, resulting in suggestions for the evaluation results. Two groups of comparative experiments are designed to demonstrate the feasibility and effectiveness of the method. Finally, the quality of the evaluation results is verified through actual conditions and expert scoring. Some extensions and potential practical applications of this work are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».