人因海事事故诱因组合模式分析和预测,此文是一篇诱因论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
诱因论文参考文献：
摘 要：
为深入了解人因失误对海事事故的诱发机制,以事故历史数据为基础,对诱因组合模式进行分析和预测.在阐述“瑞士奶酪”模型和人的因素分析与分类系统（Human Factors Analysis and Classification System,HFACS）核心思想的基础上,构建人因海事事故诱因分类体系.将诱因量化为矩阵并通过矩阵转化和聚类分析等提取事故主要诱因组合模式,利用Bootstrap方法对主要诱因组合模式进行预测,结果有助于决策者制定针对性强、可操作性高的防范措施,可以从根本上提高海上运输安全性.
关键词：
人因失误； 海事事故； 诱因组合； 人的因素分析与分类系统（HFACS）； Bootstrap
中图分类号： U698.6；O212.7
文献标志码： A
收稿日期： 20140302
修回日期： 20140515
基金项目：
教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目（11JZD049）
作者简介：
张丽丽（1986—）,女,山东威海人,博士研究生,研究方向为交通运输规划与管理、海上运输安全,（Email）lilylonly@163.com；
吕靖（1959—）,男,吉林长春人,教授,博导,研究方向为交通运输现代化管理、运输经济等,（Email）lujingdmu@vip.sina.com
0引言
据国际海事部门统计,人因失误所导致的海事事故约占海事事故总数的80%.人因海事事故每年造成巨大的财产损失和人员伤亡,因而逐渐成为海运界关注的焦点.对海运人因失误进行研究,可以进一步完善我国海运安全理论体系,提高海事事故防控水平,促进海上运输的稳定健康发展.
1999年国际海事组织（IMO）意识到人因失误是引发海事事故的主要因素,2002年IMO确立人因失误在海运安全研究中的重要地位.ROTHBLUM,O’NEIL,DARBRA等和TOFFOLI等在海事事故历史数据的基础上,利用统计学方法证明人因失误是海事事故的主要诱发因素.苏炳魁探讨海运人因失误的定义和性质,并对人因失误进行分类分析；张锦朋等在“人机环境管理”系统的基础上,构建人因失误分类体系,并利用BP神经网络对主要失误进行评价；张欣欣等、CHEN等将人的因素分析与分类系统（Human Factors Analysis and Classification System, HFACS）应用于海事人因失误分析中,并结合灰色关联分析、因果图等方法探索人因失误之间的关系；席永涛等将人的可靠性作为研究重点,对海运人的因素概率以及行为形成因子进行初步探讨.
可以看出,在海运人因失误方面的研究较多、涉及面较广,但在对事故防控起直接推动作用的诱发因素组合及预测方面的研究较少.现有海事事故预测方面的研究,仅停留在事故数量上,尚未深入到对事故诱因的预测,因而对海事安全决策的支持十分有限.
基于此,本文在“瑞士奶酪”模型基本原理的基础上,结合HFACS,构建全面、系统的人因海事事故诱因分类体系,继而通过数据挖掘技术探究诱因组合模式,并进一步利用Bootstrap方法对诱因组合进行预测,以期为制定具有针对性的人因失误预防策略提供科学的参考依据.
1构建人因海事事故诱因分类体系
REASON结合6种人因失误观点,提出“瑞士奶酪”模型,见图1.他认为所有复杂生产系统都是由组织影响、不安全的监督、不安全行为的前提条件、不安全行为等4个层面构成,各层面都会因人因失误产生一定的失效,即系统中的“洞”,当“洞”突破多个层次防线时,事故就会发生.SHAPPELL等将“瑞士奶酪”模型应用到人因航空事故分析中,构建HFACS,明确“洞”的含义.
同样,可以将海运看作一个复杂的生产系统,它的产品是安全的船舶运输.在“瑞士奶酪”模型及HFACS的基础上,构建人因海事事故诱因分类体系,见图2,其中：第1层是组织影响,是导致事故的深层次原因；第2层是不安全的监督；第3层是不安全行为的前提条件；第4层是船舶操作者的不安全行为.前2层的人因失误具有传递性,会影响其他层的正常运作进而间接引发事故,属隐性差错.第3层诱因中既包括间接导致事故的诱因又包括直接引发事故的诱因,属隐性差错和显性差错.第4层的人因失误直接导致事故的发生,属显性差错以2006—2012年某海事局管辖海域（简称A海域）为研究对象,7年间A海域共发生事故246起,其中人因事故192起,约占总数的78%.参照图2提供的诱因分类体系,逐一分析192起事故,将结果以二进制的形式量化,即：“1”表示诱发因素发生,“0”表示诱发因素未发生.将结果录入Access表格中,整理后得到一个192×17的二进制列表,列表示各种诱发因素,行表示某起海事事故.为便于分析,将这192×17数据视为矩阵M.
2.2提取事故单诱因、双诱因组合模式
为提取事故的单诱因、双诱因组合模式,将M转化为X,X等于MTM,其中：元素X（i,j）表示诱因i和j共同诱发的事故数；元素X（i,i）表示单诱因i诱发的事故数.
为更直观地进行分析,将X转化为比例矩阵P,P（i,j）等于X（i,j）192,其中：P（i,j）表示诱因i和j共同诱发的事故数占总事故数的比例；P（i,i）表示单诱因i诱发的事故数占总事故数的比例.例如,在X中,引发事故最多的单诱因是H13,事故数X（13,13）等于99,占总事故数的比例P（13,13）≈51.6%；引发事故最多的双诱因是H9和H11,事故数是X（9,11）等于74,占总事故数的比例P（9,11）≈38.6%.
经计算,不难看出,P对角线元素P（i,i）并不是所在列和行的非对角线元素之和,说明事故除单诱因和双诱因组合外,还有多诱因组合模式.另外,当诱因引发事故数占总数的20%及以上（P中加粗数字）时,就认为该单诱因或双诱因易引发事故,故将其作为后继预测仿真研究的对象.
结论：关于诱因方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关诱因论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
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