基于模糊聚类的地铁车站安全分类方法

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地铁车站必须时刻保持运营安全,相关管理对策越符合车站实际需求,对车站安全水平提升越有效.传统研究认为,车站安全受人员、设备、环境、管理4个方面影响,深入分析发现这些评价指标在一定的时间尺度上(日、周、月)具有很强的静态性,忽视了车站环境动态变化对其安全性的影响.基于此,本文构建了包含车站静态安全条件、车站客流规律和车站周边环境的3大类、9个指标描述的地铁车站动态安全评价体系;运用模糊聚类法成功将9个模拟车站分为3种类型,1、2、6号车站和3、4、7、8号车站在评价指标上相似性很强,验证了方法的准确性.针对同类车站相似指标制定管理对策,可显著提高地铁车站精细化安全管理水平.
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