基于案例推理的鐵路樞紐站應急預案管理

賀清

（蘭州交通大學 自動化與電氣工程學院，講師，甘肅 蘭州 730070）

目前，國內(nèi)各車站處理緊急事件仍沿用傳統(tǒng)的紙質(zhì)文本式預案，經(jīng)?？块_會和電話進行溝通，由指揮人員在短時間內(nèi)臨時決定，沒有很好地利用以往實際事故或緊急情況的經(jīng)驗，缺乏科學性和合理性，難以有效地應對車站的突發(fā)性事件［1］。因此，采用恰當?shù)姆椒?，對車站應急預案進行管理，是從根本上提高應急處置能力、減少人員傷亡和財產(chǎn)損失的關鍵。

在發(fā)達國家，應急決策已成為維持車站能夠正常運行的重要支撐體系之一。例如美國、歐盟、日本等都已建立了運行良好的應急決策管理體制，包括應急決策法規(guī)、管理機構(gòu)、指揮隊伍、應急隊伍和資源保障等方面，形成了比較完善的應急決策系統(tǒng)。中國鐵路運輸業(yè)在近幾年得到了快速的發(fā)展，但大型樞紐站的設備、設施以及管理水平均落后于發(fā)達國家和地區(qū)。在處理緊急情況時應急決策和能力明顯不足，主要表現(xiàn)在缺乏統(tǒng)一有效的協(xié)調(diào)指揮機制；應急管理薄弱，應急反應遲緩；應急救援隊伍力量分布不合理；應急裝備落后，救援能力有限；應急管理法制基礎工作相對滯后等。

目前，國內(nèi)關于樞紐站應急決策的研究還不多，北京交通大學張瑞博提出了基于多層次模糊綜合評判的鐵路應急預案評價方法；賈利民等提出基于隨機Petri網(wǎng)的鐵路應急預案的建模方法，得到鐵路應急仿真模型［2］。上述文獻針對應急決策系統(tǒng)的搭建、方案的決策、應急預案模型的構(gòu)建以及鐵路災害預警的內(nèi)容進行了研究，而要有效地提高車站應急反應能力，應急預案的作用也不容忽視。本文構(gòu)建基于案例推理的樞紐站應急決策模型，利用XML技術來表示案例和構(gòu)造案例庫，采用兩兩比較打分法和全局相似度算法，對已有應急預案進行檢索與匹配，為處置突發(fā)事故提供決策支持。

1 模型建立

1.1 建立模型所運用的方法 案例推理（CBR）是用先前求解問題的經(jīng)驗和方法，通過類比和聯(lián)想來解決當前的相似問題，反映人類認知過程中根據(jù)過去經(jīng)驗和方法進行推理求解，從失敗或成功中進行學習的特征［3］。目前CBR已被廣泛應用于多個領域，并取得很好的效果，而其在鐵路樞紐站應急管理領域中的應用研究還十分欠缺。處理車站緊急突發(fā)事件不是一個簡單的過程，需要鐵路局各部門的共同參與。一方面，事件的發(fā)生具有隨機性、模糊性、不確定性；另一方面，在以往的車站突發(fā)事件處理過程中，已經(jīng)積累了不少豐富的經(jīng)驗，存在很多實際的案例。這2個方面都符合CBR方法的使用特征，因此，采用CBR設計并實現(xiàn)樞紐站應急預案管理是可行的。

1.2 鐵路應急預案決策模型的組成 基于CBR樞紐站應急決策方法的核心思想，就是借鑒以往處理事故的經(jīng)驗來解決當前的相似問題。鐵路應急預案決策模型主要有案例表示、案例檢索與匹配、案例調(diào)整、預案執(zhí)行、案例學習等5個主要部分組成，如圖1所示。

圖1 鐵路樞紐站應急預案決策模型

1.2.1 案例表示 采用一定的表示方法描述當前應急事件的狀況，形成目標案例。

1.2.2 案例檢索與匹配 從案例庫中檢索出與當前問題在特征屬性上相似或?qū)Ξ斍笆鹿视袉l(fā)和指導意義的案例，形成候選案例集；分別計算候選案例與當前案例相似度，選出最有參考價值的案例作為檢索結(jié)果。

1.2.3 案例調(diào)整 為使檢索得到的案例能夠適合當前事故的需要，根據(jù)兩者間的差異，對案例進行有針對性地調(diào)整，最終得到有效預案。

1.2.4 預案執(zhí)行 在預案執(zhí)行過程中，如需使用各種資源，則先判斷現(xiàn)有資源是否滿足數(shù)量和質(zhì)量要求；否則需要及時調(diào)撥其他可用資源。

1.2.5 案例學習 將當前成功解決問題的案例或處理失敗后經(jīng)過修改并有效評估的案例納入預案庫中，當再次發(fā)生相似事故時就可直接調(diào)用。

2 應急預案決策模型的設計

2.1 案例的表示 案例表示是案例推理的基礎，合理的案例表示方法有助于提高案例檢索的速度和精度。隨著各種類型突發(fā)事件的發(fā)生，案例將會越來越多，積累的經(jīng)驗將越來越豐富，案例的結(jié)構(gòu)也將越來越復雜。為了能有效地管理數(shù)量龐大、結(jié)構(gòu)復雜的案例，使其能被高效地操作，本文利用XML（可擴展標記語言）在對象描述與可計算性方面的優(yōu)勢，將CBR與XML結(jié)合在一起，提出以XML文檔的形式表示案例，采用層次型結(jié)構(gòu)，使用標志和屬性來描述案例［4］。

基于XML的案例表示模型中，描述1個案例需要定義3個文檔。3個文檔間存在1個邏輯層次關系，模式定義文檔驗證案例結(jié)構(gòu)描述文檔，而驗證通過的結(jié)構(gòu)文檔則用于驗證案例實體文檔，如圖2所示。

圖2 基于XML案例表示模型

其中，模式定義文檔采用XML Schema來描述，提供文檔的規(guī)則、用什么標記符、標記符的屬性及之間的關系。案例結(jié)構(gòu)描述文檔用來描述研究領域的案例層次結(jié)構(gòu)。描述案例實體的XML文檔則包括以下內(nèi)容：

1）案例類別為有效地組織案例庫中的案例，需對案例進行分類，方便索引和檢索。

2）案例特征分為必備特征和可選特征。必備特征是在推理過程中起重要作用、與決策結(jié)果有因果關系的特征；可選特征是為了更加全面地描述并區(qū)分不同的案例。

3）案例結(jié)果案例對應的處理方法或結(jié)論。

2.2 案例庫的構(gòu)造 一個系統(tǒng)所包含的案例越多，則擁有的知識越豐富，但案例檢索的速度受到影響，因此必須合理地組織案例庫來提高檢索速度。XML面向數(shù)據(jù)，用于描述數(shù)據(jù)本身的性質(zhì)、結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)之間的關系并能存儲下來，因此，XML可作為表示和存儲數(shù)據(jù)的手段。XML文檔的層次型結(jié)構(gòu)與預案庫的結(jié)構(gòu)相對應，文檔中的節(jié)點自定義功能則可用來描述新的案例。

為方便案例檢索，將樞紐站應急決策案例分為列車緊急事件預案和非列車緊急事件預案。通過研究，得出案例表示的特征屬性包括應急響應等級、事故發(fā)生地點、事故原因類型、天氣環(huán)境。事故的解決方案包括接警并通知各相關部門、資源的集結(jié)準備、現(xiàn)場指揮和協(xié)調(diào)以及后期處置4個步驟。列車緊急事件預案特征屬性的層次結(jié)構(gòu)（見圖3）與非列車緊急事件預案特征屬性的層次結(jié)構(gòu)設計基本相同，只是在事故原因上有所區(qū)別。

圖3 列車緊急事件預案特征屬性層次結(jié)構(gòu)圖

2.3 案例的檢索與匹配

2.3.1 權(quán)重的確定 為保證案例檢索的準確性，需根據(jù)每個特征屬性的相對重要程度確定權(quán)重系數(shù)，權(quán)重設置的合理與否對案例檢索結(jié)果有很大的影響。目前，確定權(quán)重的方法主要有目標最優(yōu)法、層次分析法、主觀賦值法、頻數(shù)統(tǒng)計法等。本文采用兩兩比較打分法來確定樞紐站應急預案中特征屬性的權(quán)重。

根據(jù)圖3所示的層次結(jié)構(gòu)，對列車緊急事件預案的4個特征屬性，即應急響應等級、事故發(fā)生地點、事故原因類型、天氣環(huán)境兩兩比較打分。具體指標之間的兩兩比較，采用專家咨詢法進行。比較各指標的重要性構(gòu)造判斷矩陣（見表1），計算求得矩陣的最大特征根，一致性比率CR=0.015<0.1，所以判斷矩陣滿足一致性檢驗。因此，4個特征屬性的權(quán)重分別為：0.319，0.175，0.411，0.095。

表1 特征屬性的權(quán)重值

2.3.2 相似度的計算 案例檢索需達到2個目標：一是檢索出的案例應盡可能少；二是檢索出的案例應盡可能與當前案例相似或匹配。為提高案例檢索的精確度，本文提出了一種基于全局相似度的案例檢索算法。其算法描述如下：

1）局部相似度計算。

①確定數(shù)屬性。這類屬性用數(shù)值表示，如應急響應等級。確定數(shù)屬性的相似度采用基于海明距離公式的相似度計算方法，如式（1）所示。

式中：sim（Xi，Yi）表示案例 X和 Y的第 i個確定數(shù)屬性的相似度；

Xi、Yi分別表示案例X和Y的第i個屬性的值；

maxi和m ini分別表示第i個屬性的最大和最小值。

需要說明的是，每種類型的屬性需要已知該屬性的取值范圍。

②確定符號屬性。確定符號屬性值屬于簡單枚舉值，如事故發(fā)生地點。它列舉了該屬性所有可能的取值，屬性值之間不存在實際意義的量的關系，相似度計算式為

③模糊屬性。對于模糊概念、模糊數(shù)或模糊區(qū)間類模糊屬性，采用隸屬函數(shù)來計算屬性間的相似度。本文采用基于梯形的模糊集合來模擬模糊屬性［5、6］，其形狀函數(shù)可以表示為

式中：A代表模糊集合的對應隸屬函數(shù)的面積；

xi∩yi代表兩個模糊集合的交集。

2）結(jié)構(gòu)相似度。首先，計算源案例和目標案例的非空屬性構(gòu)成的集合，記為A和B，計算交集C和并集D，設C和D中所有屬性的權(quán)重之和分別為和，得到案例和的結(jié)構(gòu)相似度S為

通過結(jié)構(gòu)相似度算法解決屬性值為空時相似度的計算，避免因?qū)傩灾等笔o法進行比較的問題。

3）案例全局相似度。案例全局相似度定義為

3 仿真實例

以某樞紐站在列車進入車站的過程中在站內(nèi)緊急停車為例，因當前事故與列車相關，則直接索引到列車緊急事件應急案例庫中。此案例庫中存有6個歷史案例：C1=列車在進站信號機外方緊急停車，C2=列車在道岔咽喉區(qū)緊急停車，C3=列車進站過程中緊急停車，C4=列車通過車站時緊急停車，C5=列車在駛出車站時緊急停車，C6=列車在剛啟動時緊急停車。每個案例中都包含有處置該緊急事件的處理方案。

3.1 局部相似度的計算 選取4個特征屬性即應急響應等級、事故發(fā)生地點、事故原因類型、天氣環(huán)境，以 C1，C2，C3，C4，C5，C6這6個具體案例來匹配當前事故（用C表示），計算得到各歷史案例的局部相似度，如表2所示。

表2 4個特征屬性的局部相似度

3.2 全局相似度的計算 由表1得到4個屬性的權(quán)重依次為：0.319，0.175，0.411，0.095，計算C1與當前案例C的全局相似度為sim（C1）=1×（0.319×1+0.175×0.25+0.411×1+0.095×1）=0.869。

同理得sim（C2）=0.494，sim（C3）=0.283，sim（C4）=0.458，sim（C5）=0.589，sim（C6）=0.378。通過比較各案例整體相似度的大小，可得知當前事故C與案例庫中C1相似。因此，解決當前緊急事件的辦法可依據(jù)C1中記錄的解決方案。在具體執(zhí)行過程中，如設備配備、人員需求調(diào)配等問題，需根據(jù)當時實際情況，結(jié)合專家意見進行適當修改調(diào)整，最終確定處理當前緊急事件的解決方案。

4 結(jié)束語

本文基于案例推理方法建立樞紐站應急預案決策模型，針對車站緊急事件原因復雜的特點，將應急預案的案例分為列車緊急事件預案和非列車緊急事件預案2類，研究探討了2類預案特征屬性的層次結(jié)構(gòu)，采用XML技術來進行案例表示，以兩兩比較打分法和全局相似度算法實現(xiàn)案例的檢索與匹配，并通過實例進行了驗證。目前，鐵路樞紐站的應急決策案例非常有限，為使建立的預案庫具有實際的應用意義，需不斷地對案例庫進行完善和補充，為應急決策積累豐富的經(jīng)驗，借鑒其他國家有效處置車站緊急事件的措施方法，提高應急預案的管理水平和應急決策的效率。

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