铁路是我国重要的交通基础设施，事故与不安全因素的频繁出现，会给国民经济带来巨大的损失。虽然铁路系统技术正逐步完善，提升了机车设备的可靠性，但设备的高自动化和高集成特性却加大了作业人员的操作难度，并未提高人为作业的可靠性，重点体现在作业人员的错误和组织管理缺陷。事故造成的因素复杂，包括人、组织、管理和环境的因素及这些因素的共同作用。为掌握并分析每起事故发生的原因和事故致因路径，作为事后管理机制的事故调查报告必不可少。但是事故报告是一种定性的分析手段，不能深度刻画事故形成的普遍规律和作用机理。如果能从事故报告中提取结构化的事故数据，采用计算机与系统工程理论与方法，从经验数据中分析导致事故发生的主要原因，揭示人为可靠性与事故间的客观规律，对于作业的事前预防与控制无疑具有重大的研究意义。
　　本文以机车驾驶过程的人为可靠性分析为研究对象，综合运用文献分析法、实证分析法、相关性分析法、复杂网络等方法，通过系统分析铁路事故报告中人因错误机理与人的行为影响因素，以事故致因理论、人为可靠性理论为指导，提出铁路人因错误概率的量化模型。首先，结合铁路行业规章制度和事故调查报告对人因分析与分类系统轻微修订，搭建铁路情景环境的人因分析与分类系统，有助于将无规律的文本报告致因变得有章可循。其次，基于专家判断分解611起铁路事故报告，构建铁路事故人因错误数据库，运用卡方检验和Lambda相关性分析定量计算“不安全行为”、“不安全行为的前提条件”、“不安全监管”以及“组织影响”相邻层因素间的影响关系，找出事故关键致因，挖掘关键致因链路，渐次揭示人和组织因素之间复杂的相互依赖性。然后，针对传统成功似然指数法中，存在量化行为形成因子间以及行为形成因子与其他人和组织因素相关性的困难，采用复杂网络理论对铁路人因错误网络进行抽象表达，从点入度、权内强度、节点效率三个方面耦合表达行为形成因子节点重要程度，并提出求解流程。最后，运用混合成功似然指数法结合具体案例，计算机车驾驶过程人因错误概率；构建人因错误任务的故障树，采用不确定性参数的蒙特卡洛方法对提出的混合方法进行仿真验证。
　　本文提出的人为可靠性方法，可快速识别事故报告中人和组织因素并量化人为可靠性，可为铁路事故安全管理提供理论支撑，也可为铁路行业人员培训提供指导。