基于运营调度日志数据的城市轨道交通运营安全风险识别探析

基于运营调度日志数据的城市轨道交通运营安全风险识别探析

马睿

深圳地铁运营集团有限公司

摘要：本论文旨在探讨如何利用城市轨道交通的运营调度日志数据进行运营安全风险识别。通过分析和挖掘这些数据，我们可以识别出潜在的安全风险，提高运营安全水平。本文首先介绍了城市轨道交通运营的特点和重要性，然后详细分析了运营调度日志数据的组成和处理方法。接着，提出了基于数据挖掘技术的安全风险识别方法，最后，展望了未来研究的方向。

关键词：城市轨道交通；运营调度日志数据；安全风险识别；数据挖掘技术

引言：

城市轨道交通作为一种重要的城市公共交通方式，具有高运输效率和大承载能力，对城市居民的出行和生活起着重要作用。然而，随着城市轨道交通系统不断扩大和运营复杂性的增加，安全风险也逐渐显露出来。因此，如何有效识别和管理运营中的安全风险，提高轨道交通运营的安全性成为当务之急。

1.城市轨道交通运营与安全风险

1.1城市轨道交通运营特点

城市轨道交通运营具有一些独特的特点，这些特点对于安全风险的识别和管理具有重要影响。首先，城市轨道交通运营具有高运输能力。由于轨道交通系统拥有多个车厢和列车，可以同时运输大量的乘客，能够满足城市快速、大规模的交通需求，但也带来了乘客拥挤和安全监管的难题。其次，城市轨道交通运营快速便捷。相比传统的道路交通，轨道交通运行在独立的轨道上，不受道路拥堵和交通信号的限制，能够提供快速、准时的运输服务。然而，高速运行也增加了事故风险和应急处理的难度。此外，城市轨道交通运营注重环境友好。它使用电力驱动，减少了对环境的污染和能源的消耗，是一种相对绿色的交通方式。然而，电力系统的稳定性和安全性也是需要重点关注的问题。

1.2运营安全风险的重要性

运营安全风险对城市轨道交通系统来说具有重要性和紧迫性。这是因为安全风险直接关系到乘客的生命和财产安全，以及城市交通系统的持续运营和发展。首先，轨道交通系统每天承载大量的乘客，他们的安全是运营的首要任务。如果存在安全风险，如列车失控、设备故障等，将对乘客的生命和财产安全造成严重威胁。其次，运营事故不仅对乘客造成伤害，还会导致轨道交通系统的运营中断、设备维修和赔偿等经济损失，对城市交通运营和经济发展造成负面影响。此外，运营安全风险还会严重损害城市轨道交通系统的声誉和形象，降低乘客的信任度和满意度，对整个城市的形象和旅游业产生不良影响。因此，识别和管理运营安全风险对于提高城市轨道交通系统的安全性能、保障乘客出行安全以及促进城市交通的可持续发展具有重要意义。通过加强安全管理、完善设备监测和检修机制、提高应急响应能力等措施，可以减少运营安全风险的发生，确保乘客的安全和舒适出行。

2.运营调度日志数据分析

2.1运营调度日志数据的组成

运营调度日志数据是城市轨道交通运营过程中产生的各种信息的集合，主要包括列车运行状态、设备设施状况、人员操作情况等方面的信息。这些数据通过自动控制系统和人工记录的方式进行收集，为后续的安全风险识别提供了基础数据。

2.2数据处理方法与技术

为了更好地进行安全风险识别，需要对运营调度日志数据进行预处理、特征提取和分类等操作。预处理主要包括数据清洗、异常值处理等，以保证数据的准确性和完整性；特征提取则是从数据中提取出与安全风险相关的特征，如列车晚点次数、设备故障率等；分类则是将数据划分为不同的类别，如安全风险等级等。在数据处理过程中，需要采用适当的技术和方法，如数据挖掘、机器学习等，以提高数据处理效率和准确性。

2.3数据挖掘在安全风险识别中的应用

数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，广泛应用于安全风险识别中。通过对运营调度日志数据的挖掘，可以发现数据中的关联规则、趋势和异常值等，进而识别出潜在的安全风险。例如，通过关联规则挖掘，可以发现列车晚点与设备故障之间的关联关系，进而预测设备故障可能对列车运行造成的影响；通过异常值检测，可以发现列车运行过程中的异常行为，进而预防事故的发生。因此，数据挖掘在城市轨道交通运营安全风险识别中具有重要作用。

3.基于数据挖掘的安全风险识别方法

3.1数据预处理与特征选择

在城市轨道交通运营安全风险识别中，数据预处理是至关重要的一步。这一过程的目标是提高数据的质量，使其更加适用于后续的分析。数据清洗是这一阶段的核心，涉及到识别并纠正错误或异常值、填充缺失数据、处理重复记录等步骤。例如，对于列车运行数据，可能存在时间戳错误或速度记录异常的情况，这些都需要进行修正。数据清洗有助于确保数据的一致性和准确性，从而为后续的风险识别提供可靠的基础。除了数据清洗，特征选择也是数据预处理的另一个关键环节。特征选择旨在从原始数据中提取出与安全风险最相关、最有代表性的特征。这些特征能够反映列车运行状况、设备性能以及人员操作行为等信息。例如，可以从列车运行数据中提取出晚点次数、平均速度等特征，这些特征可以作为评估运营效率与潜在安全风险的指标。通过特征选择，能够降低数据的维度，提高分析的效率和准确性。

3.2模型建立与训练

模型建立与训练是安全风险识别的核心环节。选择合适的算法和参数是这一阶段的关键。常见的算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。这些算法各有优缺点，适用场景也不同。决策树算法易于理解和实现，但可能存在过拟合问题；神经网络算法能够处理复杂的非线性关系，但需要大量的训练数据和计算资源；支持向量机算法则适用于分类问题，但在处理多分类问题时可能不够灵活。因此，需要根据具体的数据特性和问题需求进行算法选择。在选定算法后，需要调整其参数以获得最佳的预测效果。例如，对于神经网络算法，需要确定隐藏层的数量、每层的节点数、学习率等参数。这些参数的选择直接影响模型的性能和泛化能力。通过交叉验证等技术评估模型的性能是必要的步骤。交叉验证有助于了解模型的泛化能力，即在新数据上表现如何。通过多次重复试验，可以计算模型的准确率、召回率、F1分数等评价指标，从而评估模型的优劣。

3.3安全风险识别与评估

基于训练好的模型，可以对新的数据进行安全风险识别与评估。首先，将新的、未见过的数据输入到训练好的模型中进行预测，判断是否存在潜在的安全风险以及风险的类型和级别。这可以通过计算模型的输出得分或分类标签来实现。根据模型的预测结果，结合领域知识和实际情况，对安全风险进行解释和分类。这有助于理解风险的性质和可能的后果，为后续的风险应对和管理提供依据。基于风险识别结果，可以对安全风险进行量化和评估。这包括确定风险的严重程度、发生概率以及潜在的经济和社会影响。风险评估有助于了解风险的危害程度和影响范围，为制定相应的管理策略和应对措施提供依据。基于风险评估结果，可以制定相应的管理策略和应对措施，以降低或消除安全风险的影响。例如，针对列车晚点问题，可以采取优化调度计划、加强设备维护等措施来降低风险的发生概率和影响程度。此外，为了提高安全风险识别的准确性和可靠性，需要不断对模型进行更新和优化。随着运营环境和安全状况的变化，数据的分布和特征也可能发生变化。

结束语：

本论文通过分析和挖掘城市轨道交通的运营调度日志数据，提出了一种基于数据挖掘技术的安全风险识别方法。未来的研究方向包括技术改进、数据集成与实时监测、智能化与自动化安全管理等。通过持续不断的研究和改进，可以进一步提升城市轨道交通的运营安全水平，为乘客和城市居民提供更安全可靠的出行服务。

参考文献：

[1]李枫,华栋赟. 基于运营调度日志数据的城市轨道交通运营安全风险识别[J]. 综合运输,2020,38(7):56-61.

[2]邱传宁,骆林杰,张海明. 基于日志分析的智能网络运维方法[J]. 广东通信技术,2021,41(7):50-52,64.

[3]铉为达,刘安琪. 基于ASP的轨道交通调度日志管理信息系统开发[J]. 科技视界,2021(33):23-24.