本文關(guān)鍵詞：基于最大似然回歸樹(shù)的地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：地鐵運(yùn)營(yíng)事故所造成的延誤會(huì)延長(zhǎng)乘客出行時(shí)間,增加踩踏和電梯事故等次生災(zāi)害發(fā)生的可能性,增加城市交通管理的難度。地鐵事故發(fā)生時(shí),對(duì)延誤時(shí)間及時(shí)、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)能夠指導(dǎo)乘客重新規(guī)劃行程,警示管理人員采取應(yīng)對(duì)措施。本文旨在提出地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤分析的模型,用以識(shí)別和評(píng)價(jià)影響地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤的關(guān)鍵因素,并能夠?qū)Φ罔F運(yùn)營(yíng)事故的延誤進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先,本文綜述了交通運(yùn)輸安全領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的、適用于事故延誤和持續(xù)時(shí)間的研究方法,總結(jié)出以回歸分析方法為基礎(chǔ)的樹(shù)形方法在復(fù)雜的地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤致因分析中具有良好的應(yīng)用基礎(chǔ)。隨后,本文介紹了香港地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),并判斷了其分布形式。進(jìn)而本文根據(jù)香港地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤的數(shù)據(jù)特點(diǎn),提出了基于最大似然回歸樹(shù)的地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤模型,并詳細(xì)闡述了其構(gòu)造過(guò)程。最后,本文對(duì)模型的結(jié)果進(jìn)行了深入分析,并對(duì)影響因素進(jìn)行了交叉作用分析。本文得出的主要結(jié)論有：樹(shù)形分析方法和加速失效模型的結(jié)合能夠提高模型的準(zhǔn)確性和擴(kuò)展性,而且還能夠使結(jié)果通俗易懂；車門故障發(fā)生頻繁,但往往不能造成嚴(yán)重的運(yùn)營(yíng)延誤；電力故障造成的延誤差別較大,而最嚴(yán)重的地鐵延誤往往都是電力故障所致；碰撞事故和信號(hào)故障等事故會(huì)顯著增加運(yùn)營(yíng)延誤的均值；工作日尤其是高峰時(shí)段的運(yùn)營(yíng)事故延誤低于非工作日和平峰時(shí)段。本文所建立的最大似然回歸樹(shù)模型能夠解釋變量的邊際效用,同時(shí)摒棄了回歸分析方法準(zhǔn)確性低、樹(shù)形結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定的缺點(diǎn),并首次將最大似然回歸樹(shù)模型引入地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤的研究中。不僅如此,本文所提出的最大似然回歸樹(shù)模型的擬合優(yōu)度、可擴(kuò)展性和可移植性都要優(yōu)于傳統(tǒng)的回歸模型和加速失效模型。本研究所得出的成果能夠幫助地鐵運(yùn)營(yíng)管理者和地鐵運(yùn)營(yíng)工程師提出減少地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤的有效策略和措施,同時(shí)有利于乘客了解地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤的大小,進(jìn)而合理安排出行。
【關(guān)鍵詞】：地鐵運(yùn)營(yíng)事故 延誤 最大似然回歸樹(shù) 加速失效模型
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U298
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 緒論10-20
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤及其影響因素11-16
• 1.2.1 地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤11-14
• 1.2.2 地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤的影響因素14-16
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)16-18
• 1.4 論文的創(chuàng)新點(diǎn)18-20
• 2 地鐵運(yùn)營(yíng)事故及其延誤研究現(xiàn)狀分析20-34
• 2.1 地鐵運(yùn)營(yíng)事故研究現(xiàn)狀分析20-21
• 2.2 地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤研究現(xiàn)狀分析21-22
• 2.3 公路運(yùn)輸事故持續(xù)時(shí)間研究現(xiàn)狀分析22-32
• 2.3.1 事故持續(xù)時(shí)間的概率分布23
• 2.3.2 事故持續(xù)時(shí)間的回歸分析23-25
• 2.3.3 數(shù)據(jù)挖掘方法25-29
• 2.3.4 分類回歸樹(shù)模型29-30
• 2.3.5 基于風(fēng)險(xiǎn)分析的交通事故持續(xù)時(shí)問(wèn)預(yù)測(cè)方法30-31
• 2.3.6 交通事故持續(xù)時(shí)間其他研究方法31-32
• 2.4 本章小結(jié)32-34
• 3 地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤數(shù)據(jù)及其描述性統(tǒng)計(jì)分析34-48
• 3.1 地鐵運(yùn)營(yíng)事故數(shù)據(jù)來(lái)源35-38
• 3.2 地鐵運(yùn)營(yíng)事故影響因素分類38-41
• 3.3 地鐵運(yùn)營(yíng)事故數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析41-45
• 3.4 地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤數(shù)據(jù)分布形式確定45-46
• 3.5 本章小結(jié)46-48
• 4 基于最大似然回歸樹(shù)的地鐵運(yùn)營(yíng)事故延誤模型48-58
• 4.1 樹(shù)形分析方法概述48-51
• 4.1.1 樹(shù)形結(jié)構(gòu)的構(gòu)造49-50
• 4.1.2 樹(shù)形結(jié)構(gòu)的剪枝過(guò)程50-51
• 4.2 最大似然回歸樹(shù)算法51-56
• 4.2.1 MLRT算法建樹(shù)過(guò)程52-53
• 4.2.2 MLRT算法剪枝過(guò)程53-55
• 4.2.3 針對(duì)最大似然回歸樹(shù)葉節(jié)點(diǎn)的加速失效模型55-56
• 4.3 本章小結(jié)56-58
• 5 模型結(jié)果和交叉作用分析58-84
• 5.1 樹(shù)形結(jié)構(gòu)的導(dǎo)出58-67
• 5.2 樹(shù)形結(jié)構(gòu)剪枝和最優(yōu)樹(shù)選擇67-70
• 5.3 模型結(jié)果驗(yàn)證分析70-72
• 5.4 葉節(jié)點(diǎn)AFT回歸分析72-74
• 5.5 葉節(jié)點(diǎn)生存函數(shù)分析74-77
• 5.6 交叉作用分析77-79
• 5.7 模型應(yīng)用分析79-81
• 5.8 本章小結(jié)81-84
• 6 結(jié)論與展望84-88
• 6.1 論文主要工作及結(jié)論84-86
• 6.2 研究不足與展望86-88
• 參考文獻(xiàn)88-94
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果94-98
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集98

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5 記者 閆s，

本文編號(hào)：456347