公开(公告)号：CN110532298A

公开(公告)日：2019-12-03

申请号：CN201910727343.0

申请日：2019-08-07

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 余冠华 ,  郑伟

IPC: G06F16/2458 ,  G06K9/62 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提供了一种多属性铁路事故致因权重分析方法，包括：基于铁路事故致因分类CREAM-RAs模型，对所有的铁路事故报告进行分解和编码，建立多属性铁路事故数据集MARA-D；基于自组织映射算法SOM和K-Means的铁路事故集成聚类方法，对MARA-D进行聚类分析，得到不同的事故聚类群；根据铁路事故等级的关联规则算法AL-Apriori，对不同的事故聚类群进行关联规则分析，得到不同的事故聚类群的致因之间的强关联规则；基于强关联规则和决策实验室分析法DEMATEL得到致因综合权重，然后根据致因综合权重进行权重排序。本方法可以找出铁路事故发生的关键致因，为进一步提高铁路的安全水平提供借鉴。

公开(公告)号：CN110532298B

公开(公告)日：2021-06-15

申请号：CN201910727343.0

申请日：2019-08-07

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 余冠华 ,  郑伟

IPC: G06F16/2458 ,  G06K9/62 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提供了一种多属性铁路事故致因权重分析方法，包括：基于铁路事故致因分类CREAM‑RAs模型，对所有的铁路事故报告进行分解和编码，建立多属性铁路事故数据集MARA‑D；基于自组织映射算法SOM和K‑Means的铁路事故集成聚类方法，对MARA‑D进行聚类分析，得到不同的事故聚类群；根据铁路事故等级的关联规则算法AL‑Apriori，对不同的事故聚类群进行关联规则分析，得到不同的事故聚类群的致因之间的强关联规则；基于强关联规则和决策实验室分析法DEMATEL得到致因综合权重，然后根据致因综合权重进行权重排序。本方法可以找出铁路事故发生的关键致因，为进一步提高铁路的安全水平提供借鉴。