Identification and Evaluation of Urban Rail Transit Operation Risk Factors Based on Entropy-AHP Hybrid Constrained DEA Method
Notice bibliographique
Résumé
The whole society is increasingly aware of the importance of urban rail transit (URT) safety and risk management. In order to correctly identify and evaluate the risk factors of URT operation and then classify and take differential measures to deal with the risk factors, the risk sources of URT accidents were analyzed by fault tree analysis and the URT operation risk evaluation index system concerning 8 categories and 40 risk sources were constructed. The DEA (data envelopment analysis) method with entropy-AHP hybrid constraint was established, and the probability and consequences of URT operation risk were taken as decision variables to evaluate and rank various risk factors. The results show that decision-making units (DMU) 1and 2， namely, vehicle system failure and signal communication system failure, are at the largest Pareto risk units, the probability of risk can be reduced by 50.08% and 41.7%, and the risk consequences can be reduced by 35.57% and 46.83%, respectively. Staff factors and environment and management factors are the other two units closest to the maximum risk surface. A risk factor distribution matrix was established, and 40 risk factors are divided into risk factors, leverage risk factors, conventional risk factors, and influential risk factors, which provide a basis for the classification and policy of rail transit risk management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».