城市轨道交通突发事件风险等级判别方法

作者：范博松; 邵春福

来源：吉林大学学报（工学版）, 2022, 1-10.

DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb20220352

• 交通运输规划与管理
• 城市轨道交通
• 突发事件
• 风险等级
• 特征选择
• 加权级联残差森林

为提升风险等级判别的准确性，破解城市轨道交通系统风险实时管控和事件应急处理的关键问题，本文构建了改进的特征选择算法（Im-F-score + XGB）对突发事件风险因素的特征进行筛选，通过分析城市轨道交通突发事件的基础数据，计算各风险特征的重要度，挖掘不同特征对突发事件风险等级的影响程度，发现日路网客运量、实际开行列数、列车兑现率、延误时长等是突发事件风险等级判定的重要特征；同时，采用多时间窗循环扫描方法和加权级联残差森林模型相融合的思路，获得突发事件风险等级与风险特征的映射关系，建立了改进的突发事件风险等级判别模型（Im-F-GCF）。通过与RF、HGBDT、GCF、LightGBM等4个代表模型对比分析，实验结果表明：论文提出的Im-F-GCF模型判别准确率为89.70%，AUC值为0.99，与对照实验结果相比，显示出该模型在判别准确率、精确度等方面的优势，验证了模型的有效性。研究结论表明，通过关注日路网客运量、实际开行列数、列车兑现率等指标，运营管理人员能够判别出突发事件的风险等级，并有针对性的开展风险应急保障工作。

• 单位
  北京交通大学