基于博弈论-可拓云模型的城轨信号系统安全风险评价MATLAB代码

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🔥 内容介绍

一、开篇引入：城轨信号系统安全风险评价的现实需求与技术瓶颈

城市轨道交通作为大容量公共交通载体，其运行安全直接关系到数百万乘客的生命安全与城市交通秩序。城轨信号系统作为 “大脑与神经中枢”，负责列车运行控制、进路排列、信号显示等核心功能，其故障可能导致列车晚点、停运甚至追尾事故 —— 据统计，全球城轨运营事故中，约 35% 与信号系统故障相关，2023 年某城市地铁因信号系统软件 BUG 导致线路停运 2 小时，直接影响超 10 万乘客出行。因此，精准的城轨信号系统安全风险评价成为城轨运营安全管理的核心环节，需通过科学方法识别风险源、量化风险等级、制定管控策略，实现 “事前预警、事中控制、事后改进” 的全周期风险管理。

当前，主流的城轨信号系统安全风险评价方法存在明显局限：传统安全检查表法（SCL）依赖专家经验，主观性强，难以量化风险程度；故障树分析（FTA）虽能定位关键故障链，但无法处理风险评价中的模糊性与不确定性（如 “信号设备老化程度”“人员操作熟练度” 等定性指标）；单一云模型或可拓学方法虽能解决不确定性问题，但缺乏对多主体（运营方、设备厂商、监管部门）风险偏好差异的考量，导致评价结果与实际管控需求脱节。

为突破上述瓶颈，本文提出博弈论 - 可拓云融合模型：通过博弈论协调多主体风险权重偏好，解决评价指标权重分配的主观性冲突；借助可拓云模型实现定性风险指标的定量化表征与不确定性评价，形成 “多主体权重优化 - 风险指标可拓表征 - 云模型不确定性量化” 的完整评价框架，为城轨信号系统安全风险评价提供更科学、更贴合实际需求的技术路径。

二、核心理论基础：博弈论、可拓学与云模型的协同机制

（一）博弈论：多主体风险权重的协同优化工具

城轨信号系统安全风险评价涉及多个利益相关主体，不同主体的风险关注重点存在显著差异：运营方更关注 “设备故障导致的运营中断风险”，设备厂商侧重 “设备质量与维护成本平衡”，监管部门聚焦 “人员安全与合规性风险”。博弈论通过构建 “非合作博弈 - 纳什均衡” 模型，协调多主体权重偏好，实现指标权重的客观优化。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]于治成,陆红梅,吴松,等.基于改进可拓云模型的装配式建筑施工安全风险评价方法[J].石河子大学学报(自然科学版), 2024(4).DOI:10.13880/j.cnki.65-1174/n.2024.21.002.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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