基于最大似然回归树的地铁运营事故延误模型研究

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地铁运营事故所造成的延误会延长乘客出行时间,增加踩踏和电梯事故等次生灾害发生的可能性,增加城市交通管理的难度。地铁事故发生时,对延误时间及时、准确的预测能够指导乘客重新规划行程,警示管理人员采取应对措施。本文旨在提出地铁运营事故延误分析的模型,用以识别和评价影响地铁运营事故延误的关键因素,并能够对地铁运营事故的延误进行预测。首先,本文综述了交通运输安全领域广泛应用的、适用于事故延误和持续时间的研究方法,总结出以回归分析方法为基础的树形方法在复杂的地铁运营事故延误致因分析中具有良好的应用基础。随后,本文介绍了香港地铁运营事故延误的统计数据,并判断了其分布形式。进而本文根据香港地铁运营事故延误的数据特点,提出了基于最大似然回归树的地铁运营事故延误模型,并详细阐述了其构造过程。最后,本文对模型的结果进行了深入分析,并对影响因素进行了交叉作用分析。本文得出的主要结论有:树形分析方法和加速失效模型的结合能够提高模型的准确性和扩展性,而且还能够使结果通俗易懂;车门故障发生频繁,但往往不能造成严重的运营延误;电力故障造成的延误差别较大,而最严重的地铁延误往往都是电力故障所致;碰撞事故和信号故障等事故会显著增加运营延误的均值;工作日尤其是高峰时段的运营事故延误低于非工作日和平峰时段。本文所建立的最大似然回归树模型能够解释变量的边际效用,同时摒弃了回归分析方法准确性低、树形结构不稳定的缺点,并首次将最大似然回归树模型引入地铁运营事故延误的研究中。不仅如此,本文所提出的最大似然回归树模型的拟合优度、可扩展性和可移植性都要优于传统的回归模型和加速失效模型。本研究所得出的成果能够帮助地铁运营管理者和地铁运营工程师提出减少地铁运营事故延误的有效策略和措施,同时有利于乘客了解地铁运营事故延误的大小,进而合理安排出行。
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