乘客行为干扰下地铁车站运行脆弱性分析与仿真研究

1 绪论
1．1 研究背景及意义
1．2 国内外研究现状及启示
1．2．1 地铁系统运行安全研究现状
1．2．2 脆弱性理论及评估方法研究现状
1．2．3 地铁乘客行为及行为心理研究现状
1．2．4 现有研究评述
1．3 研究目标、内容及方法
1．3．1 课题来源
1．3．2 研究目标
1．3．3 研究内容
1．3．4 研究内容的框架结构
1．4 本章小结

2 地铁系统运行脆弱性原理分析
2．1 地铁系统运行脆弱性理论体系构建
2．1．1 内部自发脆弱性
2．1．2 外部引发脆弱性
2．2 基于乘客行为的地铁车站运行脆弱性分析
2．2．1 脆弱性概念
2．2．2 脆弱性原理
2．3 PAB引发地铁安全事故分析
2．3．1 PAB引发事故分类
2．3．2 基于案例的PAB分类与特征分析
2．3．3 PAB事故形成机理分析
2．4 本章小结

3 基于FPN的乘客异常行为引发事故脆弱情景识别
3．1 模糊Petri网适用性分析
3．2 模糊Petri网定义与标识方法
3．2．1 模糊Petri网定义
3．2．2 模糊Petri网特点
3．2．3 Petri网可达标识图
3．3 FPN推理规则及算法
3．3．1 专家语言处理
3．3．2 FPN推理规则及算法规定
3．4 PAB事故的FPN模型
3．4．1 建模范畴
3．4．2 FPN模型构建
3．4．3 FPN模型解释
3．5 PAB事故脆弱情景识别及分析
3．5．1 计算机程序设计
3．5．2 模型计算结果
3．5．3 脆弱情景识别与分析
3．5．4 基于脆弱情景的建议
3．6 本章小结

4 基于调研的乘客异常行为识别与危险性评估
4．1 调研及分析思路概述
4．2 PAB识别及行为因子结构
4．2．1 行为量表工具
4．2．2 地铁乘客行为量表（MPBQ）
4．2．3 抽样对象与过程
4．2．4 样本基本信息
4．2．5 MPBQ因子结构
4．3 PAB危险性评估
4．3．1 地铁车站员工评估量表（MSEQ）
4．3．2 抽样对象与过程
4．3．3 样本基本信息
4．3．4 PAB危险等级划分
4．4 人口统计及乘坐特征对PAB的影响
4．4．1 确定考察的行为类
4．4．2 方差分析（ANOVA）
4．5 PAB与地铁事故的关系
4．6 本章小结

5 基于改进TPB的乘客危险行为产生机理分析
5．1 PRB心理认知结构假设
5．1．1 计划行为理论（TPB）基础
5．1．2 对TPB的改进
5．1．3 理论假设模型
5．2 PRB调研
5．2．1 典型行为场景构建
5．2．2 引出突显信念
5．2．3 乘客危险行为心理认知量表（PRBQ）
5．2．4 抽样对象与过程
5．2．5 样本基本信息与描述性统计
5．3 区分PRB的意向者与非意向者
5．3．1 信念识别方法及结果
5．3．2 行为信念差异
5．3．3 规范信念差异
5．3．4 控制信念差异
5．4 基于SEM的实证分析
5．4．1 结构方程模型（SEM）概述
5．4．2 基于LR行为的模型修正
5．4．3 基于DR行为的模型修正
5．4．4 模型结论分析
5．5 本章小结

6 基于PRB演化的地铁车站运行脆弱性SD仿真
6．1 系统动力学及基本建模过程
6．1．1 系统动力学概述
6．1．2 基本建模过程
6．1．3 基本建模方法
6．2 PRB-MSOV的系统分析
6．2．1 建模目的
6．2．2 系统边界
6．2．3 模型假设
6．2．4 PRB-MSOV系统因果关系图
6．3 1 PRB-MSOV系统动力学模型结构分析及方程式构建
6．3．1 车站危险行为子模块
6．3．2 列车运行子模块
6．3．3 乘客流量子模块
6．3．4 安全设施子模块
6．3．5 工作人员管理子模块
6．3．6 乘客心理认知子模块
6．3．7 PRB-MSOV系统总体流图
6．4 实例仿真
6．4．1 模型参数赋值
6．4．2 模型有效性检验
6．4．3 基本模拟分析
6．5 车站运行脆弱性分析
6．5．1 发车间隔时间（interval）分析
6．5．2 客流高峰峰值（peak_Max）分析
6．5．3 屏蔽门形式（Door_type）分析
6．5．4 现场管理人员数量（Superv_no．）分析
6．5．5 脆弱情景综合分析
6．6 本章小结

7 结论与展望
7．1 研究结论
7．2 创新点
7．3 研究不足及展望

参考文献
附录
附录A 典型城市地铁乘客守则及乘车规定
附录B 地铁乘客行为量表（MPBQ）
附录C 地铁车站员工评估量表（MSEQ）
附录D 突显信念引出的先导调研设计
附录E 地铁乘客危险行为心理认知量表（PRBQ）
附录F PRB-MSOV系统动力学模型涉及AnyLogic函数表
彩图附录