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    城市軌道交通調(diào)度員安全作業(yè)行為可靠度研究

    2019-08-22 09:23:42張光遠杜靜霜丁小東何必勝
    鐵道運輸與經(jīng)濟 2019年8期
    關鍵詞:行為能力調(diào)度員區(qū)段

    張光遠,胡 晉,杜靜霜,丁小東,何必勝

    (1.西南交通大學 交通運輸與物流學院,四川 成都 610031;2.西南交通大學 綜合交通運輸智能化國家地方聯(lián)合工程實驗室,四川 成都 610031;3. 中國鐵道科學研究院集團有限公司 運輸及經(jīng)濟研究所,北京 100081)

    調(diào)度員在城市軌道交通運輸中具有重要作用[1-2],通常調(diào)度員一次連續(xù)工作時間長達12 h,考慮到交接班會,工作時間會進一步增加,容易在工作中處于疲勞狀態(tài)。由于調(diào)度員在工作疲勞狀態(tài)下無法及時對突發(fā)情況做出反應,而且下達的調(diào)度命令無法保證準確度,因而會降低軌道交通的運輸效率[3-5],甚至造成生命財產(chǎn)損失。為保證和提高城市軌道交通運輸?shù)陌踩靶剩仨毐U险{(diào)度員的工作效率。因此,通過構建多維度調(diào)度員行為能力特征因子與調(diào)度區(qū)段行車系統(tǒng)特征因子的安全可靠度模型,分析基于調(diào)度作業(yè)行為的調(diào)度區(qū)段行車系統(tǒng)能力特征因子時段演變規(guī)律,合理規(guī)劃調(diào)度員工作方式。

    1 城市軌道交通調(diào)度員安全作業(yè)行為影響因素分析

    城市軌道交通調(diào)度員行為直接影響著行車安全及相關任務的完成,調(diào)度員安全作業(yè)行為受調(diào)度員個人因素及行車系統(tǒng)外部因素共同影響,因此,軌道交通調(diào)度員安全作業(yè)行為影響因素可以分為調(diào)度員作業(yè)行為能力特征與行車系統(tǒng)能力特征2大類。

    1.1 調(diào)度員安全作業(yè)行為可靠度影響因素

    (1)調(diào)度員作業(yè)行為特征。調(diào)度員作業(yè)能力特征主要按照是否專業(yè)性進行分類,可以分為非專業(yè)因素、專業(yè)因素以及其他因素。其中,非專業(yè)因素包括性格、工作態(tài)度、記憶力、語言表達能力、非常情況處理能力、機敏度;專業(yè)因素包括規(guī)章制度掌握程度、專業(yè)知識理解能力[6-8];其他因素如調(diào)度員的工齡、年齡、身體健康狀況、心理狀態(tài)共同決定著調(diào)度員作業(yè)行為能力。

    (2)行車系統(tǒng)能力特征。行車系統(tǒng)能力特征可以分為確定性因素、隨機性因素以及其他因素。確定性因素包括最小行車間隔、高峰上線列數(shù)、準點率、兌現(xiàn)率、加開臨客數(shù)、交路選擇;隨機性因素包括晚點列車數(shù)、故障列車數(shù)、線路特性;其他因素為調(diào)度設備的智能化。

    1.2 調(diào)度員安全作業(yè)行為可靠度關鍵影響因子提取

    1.2.1 調(diào)度員安全作業(yè)行為能力關鍵影響因子提取

    影響調(diào)度員作業(yè)行為能力特征及行車系統(tǒng)能力特征的因素眾多,通過這些因素提取出能夠有效反映不同能力特征的關鍵因子,從而對調(diào)度員安全行為進行研究。引入層次分析法對提到的因子通過影響權重進行篩選排序,提取出最具代表性的、影響效果最大的因子作為調(diào)度員作業(yè)行為能力特征和行車系統(tǒng)能力特征的影響因子。

    在建立調(diào)度員作業(yè)行為能力特征影響因素結(jié)構模型時,目標層為調(diào)度員作業(yè)行為能力特征影響因子,準則層包括非專業(yè)因素、專業(yè)因素、其他因素,指標層選取與非專業(yè)因素、專業(yè)因素、其他因素相對應的指標。調(diào)度員作業(yè)行為能力特征影響因素結(jié)構模型如圖1所示。

    圖1 調(diào)度員作業(yè)行為能力特征影響因素結(jié)構模型Fig.1 Structural model of factors influencing the operational behavior ability of dispatchers

    利用計算出的準則層和指標層各結(jié)果,加權得出總權重。調(diào)度員作業(yè)行為能力特征影響因素權重如表1所示。

    由表1可見,選取總權重最高的前3項作為影響調(diào)度員作業(yè)行為能力特征的典型因素,分別為心理狀態(tài)、工齡和非常情況處理能力。

    1.2.2 調(diào)度區(qū)段行車系統(tǒng)能力關鍵影響因子提取

    同理,調(diào)度區(qū)段行車系統(tǒng)能力特征因子的層次結(jié)構模型如圖2所示。

    利用計算出調(diào)度區(qū)段行車系統(tǒng)能力特征因子的準則層和指標層各結(jié)果,加權得出總權重。調(diào)度區(qū)段行車系統(tǒng)能力特征影響因素權重如表2所示。

    由表2可見,選取總權重最高的前3項作為影響調(diào)度區(qū)段行車系統(tǒng)能力特征的典型因素,分別為最小行車間隔、調(diào)度設備智能化和晚點列車數(shù)。

    表1 調(diào)度員作業(yè)行為能力特征影響因素權重Tab.1 Weight of dispatcher’s operational behavior ability characteristics influencing factors

    圖2 調(diào)度區(qū)段行車系統(tǒng)能力特征因子的層次結(jié)構模型Fig.2 Hierarchical model of the characteristic factors of dispatching segment traffic system ability

    2 城市軌道交通調(diào)度員安全作業(yè)行為可靠度研究

    利用總權重最高的6項影響城市軌道交通調(diào)度員安全作業(yè)行為特征的指標,作為判斷調(diào)度員作業(yè)行為可靠度的影響因子。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡對6項影響因子及相互間的關系進行訓練,得出判斷軌道交通調(diào)度員作業(yè)行為可靠度模型?;谠撃P蛯壍澜煌ㄕ{(diào)度員在不同條件下的可靠度進行分析,進而合理規(guī)劃調(diào)度員的工作方式。

    表2 調(diào)度區(qū)段行車系統(tǒng)能力特征影響因素權重Tab. 2 Weight of dispatching segment traffic system capability characteristics factors

    2.1 建立調(diào)度員安全作業(yè)行為可靠度等級BP神經(jīng)網(wǎng)絡

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術之一,具有結(jié)構簡單、學習能力強等特點。BP神經(jīng)網(wǎng)絡通過BP算法對各層間的權系數(shù)進行修正,指導網(wǎng)絡學習,實現(xiàn)預測、評價等功能。對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡,可以用單隱含層逼近任何閉區(qū)間的連續(xù)函數(shù)。因此,利用隱含層為一層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡即可完成任意的s維到t維的映射h。

    調(diào)度員安全作業(yè)行為可靠度BP網(wǎng)絡模型如圖3所示。

    輸入層神經(jīng)元編號對應表如表3所示,隱含層節(jié)點傳遞函數(shù)選用tansig函數(shù),輸出層節(jié)點轉(zhuǎn)移函數(shù)選用purelin函數(shù)。建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸出是調(diào)度員各項因子的程度,因此而輸出層的維數(shù)為一維。根據(jù)調(diào)度員操作的失誤及失誤所造成的影響,可以將調(diào)度員可靠度分為5個等級,即不可靠、較不可靠、一般可靠、較為可靠和非??煽?,分別對應的數(shù)字輸出是1,2,3,4,5。綜上,建立調(diào)度員疲勞等級BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層神經(jīng)元個數(shù)是6個,輸出層的神經(jīng)元個數(shù)是1個。隱層神經(jīng)元數(shù)為8個[9]。

    為了論述的清晰,我們按照受調(diào)查人員是否作為交際一方參與了自然發(fā)生的真實交際,將語用學研究中常用的語料收集方法分為“自然語料”和“引發(fā)式語料”兩大類:自然語料來自于受調(diào)查人員作為交際一方參與其中的言語交際行為,受真實交際意愿的驅(qū)動;引發(fā)式語料是指研究對象并沒有參與到真實的言語交際中,而是受研究工具的誘發(fā)和引導,從記憶中搜尋有關語言使用的信息,并報告出來,表演出來,或?qū)懗鰜?,受研究人員的研究目的驅(qū)動。

    2.2 訓練及驗證調(diào)度員安全作業(yè)行為可靠度等級BP神經(jīng)網(wǎng)絡

    通過對某市城市軌道交通運行控制中心的實地調(diào)研,連續(xù)跟班,選取4個不同班組共80名調(diào)度員為研究對象,其中以40名上崗調(diào)度員數(shù)據(jù)樣本用以訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對地鐵運營階段調(diào)度員白班做分析,將城市軌道交通運營時間8 : 00—20 : 00以1 h為單位將其劃分為12個時間區(qū)段,分別計算出對應時間區(qū)段下的調(diào)度員作業(yè)行為可靠度。

    圖3 調(diào)度員安全作業(yè)行為可靠度BP網(wǎng)絡模型Fig.3 BP network model of dispatcher operation behavior matching reliability

    表3 輸入層神經(jīng)元編號對應表Tab.3 Input layer neuron number corresponding table

    利用訓練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡對另一運行控制中心的其他60名調(diào)度員的可靠度進行驗證。10人一組進行編號,分別為A,B,C,D,E,F(xiàn)組。每編號數(shù)值即為10名調(diào)度員相關數(shù)值的平均值。調(diào)度員安全作業(yè)行為可靠度模擬與真實值如表4所示,調(diào)度員安全作業(yè)行為可靠度仿真圖如圖4所示。

    表4 調(diào)度員安全作業(yè)行為可靠度模擬與真實值Tab.4 Simulated value versus real value of dispatcher matching reliability

    圖4 調(diào)度員安全作業(yè)行為可靠度仿真圖Fig.4 Dispatcher’s operational behavior matching reliability simulation diagram

    以A,B,C組為對象,A,B,C組仿真與真實可靠度隨時間的變化如圖5所示。

    A,B,C組最小行車間隔如圖6所示;A,B,C組最小行車間隔對應斷面能力如圖7所示。

    結(jié)合表4,可以得出所建立的調(diào)度員安全作業(yè)行為可靠度模型仿真數(shù)值與真實值基本相似,可以反應出調(diào)度員可靠度隨時間變化的趨勢;在第1,2,6,11時間區(qū)段,即8 : 00—9 : 00,9 : 00—10 : 00,13 : 00—14 : 00,18 : 00—19 : 00期間,調(diào)度員安全作業(yè)行為可靠度較低;仿真數(shù)值較真實值略大,但誤差均在1.0以內(nèi),影響可以忽略。

    圖5 A,B,C組仿真與真實可靠度隨時間的變化Fig.5 A, B, C group simulation and real matching reliability changes

    圖6 A,B,C組最小行車間隔Fig.6 Minimum headway for groups A, B, and C

    結(jié)合表4及可靠度較低情況的說明,管理者可以對第1、第2、第6、第11時間區(qū)段內(nèi)調(diào)度員的作業(yè)加強監(jiān)督,以提高調(diào)度員作業(yè)行為可靠度。

    圖7 A,B,C組最小行車間隔對應斷面能力Fig.7 A, B, C group minimum headway corresponding section ability

    3 結(jié)論

    基于城市軌道交通調(diào)度員工作任務,利用層次分析法對影響因素進行篩選,提取出權重較高的6項指標,并建立調(diào)度員作業(yè)行為可靠度BP神經(jīng)網(wǎng)絡。

    由實證分析1號線6名調(diào)度員白班下各時段的行為可靠度可知,調(diào)度員在第1、第2、第6、第11時間區(qū)段下,即8 : 00—9 : 00,9 : 00—10 : 00,13 : 00—14 : 00,18 : 00—19 : 00時間段期間,作業(yè)行為可靠度較其他時間段略低。通過現(xiàn)場了解,8 : 00—10 : 00期間,調(diào)度員在白班開始階段,由于交換班以及客流高峰的影響,相關任務較為繁忙,突發(fā)情況較多,可靠度較低。在13 : 00—14 : 00期間,任務沒有高峰期間繁忙,但恰屬正常作息下的午休時間,調(diào)度員會產(chǎn)生疲勞,故該時段可靠度較低主要是由疲勞所造成的。18 : 00—19 : 00期間,由于晚高峰達到最高值,故可靠度下降。

    因此,受較大斷面能力及較小行車間隔影響,時段演變特征下調(diào)度員行為可靠度基本特征是早高峰期間較低,可靠度2級,即較不可靠。早高峰結(jié)束后,由于在線列車數(shù)的減少,調(diào)度員任務下降,可靠度升高,13 : 00左右,調(diào)度員由于疲勞,可靠度下降。從15 : 00開始至17 : 00,在線列車數(shù)較高峰時段小,可靠度回升。17 : 00開始晚高峰,任務繁忙,可靠度下降,至2級,即較不可靠。但是,由于客流沒有早高峰集中,任務較早高峰略低,可靠度也較早高峰略高。

    針對城市軌道交通調(diào)度員各時段下的作業(yè)行為可靠度進行研究,發(fā)現(xiàn)在早、晚高峰及午間,調(diào)度員作業(yè)行為可靠度較低,管理人員需要重點監(jiān)督或調(diào)整在作業(yè)行為可靠度較低時段下調(diào)度員的工作及其他相關設施設備的運行情況,以提高軌道交通運營的安全高效。

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