一种双网络框架，用于分析高速铁路调度控制台中列车流量与人为错误模式之间的结构对应关系

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：A dual-network framework for analyzing structural correspondence between train flows and human error patterns across high-speed railway dispatching consoles

　　

胡山庞 | 徐涛燕 | 张静宇

摘要

尽管已有大量研究探讨了系统层面的人类错误模式，但人们对调度控制台层面列车流量与人类错误模式之间的结构对应关系关注较少。为填补这一空白，本研究提出了一个双网络框架，包括一个调度交通网络（DTN），用于表示各调度控制台之间的列车流量关系；以及一个基于HFACS（Human Error and Accident Coding System）的错误关联网络（EAN），用于表示不同控制台上HFACS编码的人类错误模式的相似性。我们利用2017年至2023年间收集的17个高速铁路调度控制台的前瞻性安全记录以及列车流量数据，构建了EAN和DTN。此外，还纳入了认知和心理测量测试数据，以分析与错误严重性相关的因素。通过综合价值（CV）指标的进一步分析，确定了两个网络中结构上重要的控制台。偏最小二乘回归（PLSR）模型进一步表明，调度员的尽责性、开放性、专业技能和持续注意力水平越高，其在EAN中的错误严重性（基于CV的评估）就越低。这些结果表明，心理、认知和专业属性与错误关联网络中的较低错误严重性相关。本研究展示了基于网络的方法在描述调度错误潜在模式方面的实用性，为制定有针对性的培训策略和风险缓解措施提供了定量基础。