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1.3 研究目标与内容

1.3.1 研究目标

本书的主要研究目标是:界定铁路应急管理评估与决策的内涵,从主体、对象、方法与程序四个层面构建铁路风险评估机制、铁路应急预案评估机制、铁路应急能力评估机制与铁路应急决策机制;考虑相关评估与决策信息模糊、不确定特征以及评估与决策人员的知识局限性,基于模糊理论与群体决策理论分别提出铁路风险评估模型、铁路应急预案评估模型、铁路应急能力评估模型与铁路应急决策模型,并针对群体评估与群体决策中的意见冲突问题,提出相应的群体意见一致性检验与调整方法。

1.3.2 研究内容

由研究目标可知,本书的研究内容可分为两个方面,一方面是铁路应急管理评估与决策内涵的界定与机制的构建;另一方面是铁路应急管理评估与决策模型的构建。本书总共分为7章。第1章是绪论,主要是明确研究问题、分析研究现状、规划研究内容。第7章是结论,主要是总结全书的研究内容并展望下一步的研究方向。第2章至第6章是本书的主体内容,具体如下:

第2章,铁路应急管理评估与决策。本章梳理了铁路应急管理体系结构以及铁路应急管理各个阶段所做的工作,进而明确铁路应急管理评估与决策的含义、内容、范围与概念界定等;而后从主体、对象、方法、程序四个方面构建铁路风险评估机制、铁路应急预案评估机制、铁路应急能力评估机制与铁路应急决策机制。

第3章,铁路风险评估。铁路风险评估主要是为了识别可能危险事故、明确危险因素、确定危险等级以及为风险控制提供建议。在模型构建中,本章首先利用故障树识别并分析可能危险事故与危险因素;其次,利用故障树定量分析方法确定可能危险事故发生的可能性;再次,从伤亡情况、直接经济损失情况以及服务中断时间三个方面衡量可能危险事故的后果严重程度;最后,借助风险矩阵确定可能危险事故的风险等级。在评估过程中,风险评估主体要求评估专家群体利用PD-HFLTS刻画相关评估信息,并提出群体意见冲突水平检验与调整算法,以确保群体评估信息的冲突水平在合理范围内。

第4章,铁路应急预案评估。铁路应急预案评估即预案管理主体通过评估判定预案的关键内容或薄弱环节,以指导其进一步的编制或修订。本章所构建模型以预案需求与供给为出发点,考虑质量功能展开(Quality Function Deployment,QFD)中的质量屋(House of Quality, HOQ)工具在分析“需求”与“供给”之间关联关系方面的优势,提出一种新的基于PD-HFLTS与QFD的铁路应急预案群体评估模型,并探讨群体意见一致性问题。该模型考虑,第一应明确预案实施人员与预案编制人员两组评估主体,由两组评估人员分别确定预案的需求项与预案的内容项,并借助HOQ中的关联矩阵构建起需求项与内容项之间的关联关系;第二,预案实施人员明确需求项的相对重要度,进而借助关联矩阵确定各内容项的重要程度;第三,预案实施人员分析现有预案的实际表现情况与期望水平的差距,进而借助关联矩阵明确该预案内容项的薄弱环节;第四,预案编制人员考虑预案管理主体的自身现状(组织能力、技术水平、资源状况等)以判定各内容项改进的可行性与可操作性,进而指导预案的修订;第五,依据预案评估需求(编制或修订),借助预案内容项的综合重要度以判定预案的关键内容与薄弱环节。

第5章,铁路应急能力评估。铁路应急能力评估需先明确评估主体、评估对象以及所需的应急能力,进而通过评估应急主体的现有应急能力水平与期望水平的差距以判定其不足之处和薄弱环节。针对该问题,本章构建了一种新的铁路应急能力评估指标体系,提出一种新的基于PD-HFLTS的应急能力群体评估模型,并在评估过程中探讨评估指标关联权重确定问题与群体意见一致性水平检验与调整问题。所构建的评估指标体系由应急管理过程维度(事前预防与预警能力、事中应急处置能力、事后应急恢复能力)与应急管理体系维度(应急管理体制、应急管理机制、应急管理保障体系、应急管理信息系统以及应急预案)组成。评估模型考虑评估专家在面对基于参考点的评估问题时存在的风险偏好,利用前景理论中的价值函数修正评估专家给出的评估值;并针对各措施之间的关联关系,提出一种新的基于DEMATEL与AHP的关联权重确定方法。

第6章,铁路应急决策。铁路应急决策是为应对铁路突发事件而开展的一系列决策活动,要求应急管理人员在突发事件发生时迅速确定最佳的应对方案,以最大限度减少或避免因突发事件造成的损失。本章针对应急决策中决策专家的意见冲突问题与风险偏好问题,以及评估指标关联问题,提出一种新的基于PD-HFLTS的应急群体决策模型。该模型要求各决策专家利用PD-HFLTS刻画决策信息,并提出一种基于PD-HFLTS的冲突检测与调整算法;考虑评估指标间的关联关系,从另一角度提出一种新的基于ANP与DEMATEL的指标关联权重确定方法,且所求关联权重能有效体现指标间的相对影响度与相对重要度;针对决策专家的风险偏好问题,提出以期望水平与最低要求为参考点,利用前景理论中的价值函数修正不同参考对象下的损益值;基于TOPSIS方法的排序思想,构造候选方案距期望水平与最低要求的加权主观感知欧式距离,进而借助距期望水平的贴近度对方案进行择优。 lUL05GHQkfaiAhPiI5Z2w0H2MmpOg8kDISTTtA44MnkMnUqEt+JEHld9txN9s1xD

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