王镇波;叶霞飞;沈坚;施董燕;

• 1:同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
• 2:同济大学上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室
• 3:上海申通地铁集团有限公司技术中心

摘要(Abstract)：

为了合理预测城市轨道交通列车在正线上发生故障的概率,首先通过定性分析得到列车编组数、累计走行公里、架修或大修经历为列车故障发生概率的主要影响因素。之后基于实际数据以每12万km为观测范围生成单列车在一定走行公里内故障发生次数的离散数据集,并根据数据呈现的分布特点选择泊松分布、零膨胀泊松分布及可能的函数形式构造3个备选模型。经过模型比选,最终提出基于泊松分布的城市轨道交通正线列车故障发生概率预测模型。结果表明:列车编组数的增加会提高列车故障发生概率;累计走行公里的增加会使列车故障发生概率先降低后回升,在列车投入运营后的第4个12万km阶段达到最低值,在第7个12万km阶段超过初始值。

关键词(KeyWords)： 城市轨道交通;列车故障发生概率;列车累计走行公里;列车编组数;泊松分布

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 王镇波;叶霞飞;沈坚;施董燕;

Email:

DOI:

参考文献(References)：

• [1] DING Xiaobing,YANG Xuechen,HU Hua,et al. The safety management of urban rail transit based on operation fault log[J]. Safety Science,2017,94:10.
• [2]徐田坤.城市轨道交通网络运营安全风险评估理论与方法研究[D].北京：北京交通大学，2012.XU Tiankun. Study on risk assessment theory and methods on urban rail transit network operation[D]. Beijing:Beijing Jiaotong University,2012.
• [3]中华人民共和国住房和城乡建设部.地铁设计规范：GB50157-2013[S].北京：中国建筑工业出版社，2014.Ministry of Housing and Urban-Rural Development of the People’s Republic of China. Code for design of metro:GB50157-2013[S]. Beijing:China Architecture&Building Press,2014.
• [4] LORD D, WASHINGTON S P, IVAN J N. Poisson,Poisson-gamma and zero-inflated regression models of motor vehicle crashes:balancing statistical fit and theory[J]. Accident Analysis&Prevention,2005,37:35.
• [5]黄合来，许鹏鹏，翟晓琪.不同区划方案对宏观交通事故建模的影响[J].同济大学学报（自然科学版），2016,44(3):377.HUANG Helai,XU Pengpeng,ZHAI Xiaoqi. Influence of zonal configurations on macro-level traffic safety modeling[J].Journal of Tongji University(Natural Science),2016,44(3):377.
• [6] NAZNIN F,CURRIE G,LOGAN D,et al. Application of a random effects negative binomial model to examine traminvolved crash frequency on route sections in Melbourne,Australia[J]. Accident Analysis&Prevention,2016,92:15.
• [7] DONG C J, RICHARDS S H, CLARKE D B, et al.Examining signalized intersection crash frequency using multivariate zero-inflated Poisson regression[J]. Safety Science,2014,70:63.
• [8]陈颖雪，石志峰，刘志钢.基于零膨胀回归模型的城市轨道交通触网故障频次研究[J].数学的实践与认识，2019,49(9):172.CHEN Yingxue,SHI Zhifeng,LIU Zhigang. Research on the contact line system fault frequency of urban rail transit based on zero-expansion regression model[J]. Journal of Mathematics in Practice and Theory,2019,49(9):172.
• [9]孟祥海，覃薇，霍晓艳.基于统计与假设检验的高速公路交通事故数据分布特性[J].交通运输工程学报，2018,18(1):139.MENG Xianghai, QIN Wei, HUO Xiaoyan. Distribution characteristics of traffic crash data of freeway based on statistics and hypothesis test[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering,2018,18(1):139.
• [10]邵伟中，宋博，刘纯洁.城市轨道交通车辆运行与维修[M].北京：中国建筑工业出版社，2019.SHAO Weizhong,SONG Bo,LIU Chunjie. Operation and maintenance of urban rail transit vehicles[M]. Beijing:China Architecture&Building Press,2019.
• [11]程祖国，王居宽，陈鞍龙，等.城市轨道交通车辆部件故障与均衡修修程周期[J].城市轨道交通研究，2006,9(1):46.CHENG Zuguo, WANG Jukuan, CHEN Anlong, et al.Vehicle component failures and balanced-maintenance period[J]. Urban Mass Transit,2006,9(1):46.
• [12]许帅帅.地铁车辆故障信息统计分析及检修策略优化[D].成都：西南交通大学，2013.XU Shuaishuai. Metro vehicle fault information statistical analysis and maintenance strategy optimization[D]. Chengdu:Southwest Jiaotong University,2013.
• [13]陆万忠.城市轨道交通车辆检修制度研究[D].北京：北京交通大学，2007.LU Wanzhong. Research on maintenance system of urban transit vehicles[D]. Beijing:Beijing Jiaotong University,2007.
• [14]皇甫小燕，程祖国，王建兵.上海轨道交通列车车门故障时域特征分析[J].城市轨道交通研究，2012,15(7):30.HUANGFU Xiaoyan, CHENG Zuguo, WANG Jianbing.Time-domain analysis on Shanghai metro train door failure[J].Urban Mass Transit,2012,15(7):30.
• [15]顾保南，叶霞飞.城市轨道交通工程[M].武汉：华中科技大学出版社，2007.GU Baonan,YE Xiafei. Urban rail transit engineering[M].Wuhan:Huazhong University of Science&Technology Press,2007.
• [16]蒋源.基于时空关联分析的交通拥堵判别及预测[D].北京：北方工业大学，2019.JIANG Yuan. Traffic congestion discrimination and prediction based on spatio-temporal correlation analysis[D]. Beijing:North China University of Technology,2019.
• [17]解锋昌，韦博成，林金官.零过多数据的统计分析及其应用[M].北京：科学出版社，2013.XIE Fengchang, WEI Bocheng, LIN Jinguan. Statistical analysis of zero-inflated data and its application[M]. Beijing:Science Press,2013.