城市轨道交通应急处置辅助决策系统的研究＊

于鸿飞 秦 勇 王子洋 刘 瑜 梁 平

（1.北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室 北京100044；2.北京轨道交通路网管理有限公司 北京100010）

0 引 言

城市轨道交通是一个从地下、地面到高架的多层次立体交通体系，具有涉及专业多、运营组织复杂、空间封闭程度高、人员密集程度高等特点。一旦出现设备故障、自然灾害和人为破坏等重大突发事件，极易造成运输效率低下、全面瘫痪、人员拥堵、甚至群死群伤事件。近年来，随着网络化运营的快速发展，地铁突发事件造成的影响也会在路网范围内进行扩散和传播。如何针对城市轨道交通突发事件的特点，高效、准确、快速的进行处置，最大程度地减小事故造成的损失，对于提高轨道交通行业的应急管理能力有着十分重要的意义。

为了有效的对突发事件进行预防与处置，提高应对能力，运营指挥部门针对不同的突发事件制定了大量的应急预案，并在与突发事件的处置过程中积累了大量的经验。目前，国内外学者已针对城市轨道交通应急管理开展了一定的研究。J.Carets［1］采用超媒体技术辅助管理，分析了地铁事故应急处理机制；Nikos Arboutis［2］分析了地铁事故救援的关键要素；崔艳萍等［3］结合人工智能领域的智能体技术，构建了基于multi－agent地铁事故应急系统框架，对常见的事故进行预防、仿真、处理和事后评价，并依靠智能体的学习能力对事故防治进行指导；秦勇等［4］概述了轨道交通应急管理系统的体系框架，并介绍其组织结构、工作模式及工作流程。然而目前的研究对突发事件应急决策的智能化方面涉及较少，无法满足城市轨道交通事故应急处置对于时效性和准确性的需求。本文在分析了城市轨道交通应急管理的特点和需求的基础上，将基于案例推理和专家规则与应急预案相结合的方法应用到了应急决策支持系统当中，探讨了系统的结构和关键技术的实现方法，对于应急平台的建设和城市轨道交通应急管理智能化建设具有一定的现实意义。

1 城市轨道交通应急管理的特点

城市轨道交通应急管理是指城市轨道交通运营管理部门对突发事件的事前、事中、事后的处理过程中，通过建立必要的预防措施、应对机制和善后处置，确保应急处置的及时妥善，以在最短时间内极大程度的减少人员伤亡和财产损失的有关活动。城市轨道交通已经逐渐成为城市公共交通的大动脉，它涉及到多个专业，运营组织复杂，特别是在目前多个城市的轨道交通已经实现网络运营的背景下，城市轨道交通应急管理又表现出了许多新的特点［5］。

城市轨道交通应急管理的特点如下。

1）涉及专业复杂。由于城市轨道交通网络的覆盖面广，服务人口众多，运营管理规模巨大，在应急管理的过程中需要运营指挥部门协调运输调度、工务、电务等多个专业的各种应急人员和资源的积极配合。由于存在网络系统线路特征的个性化、技术水平的差异化、设备的多样化等情况，各个系统的运营维护、行车组织、客运组织等专业管理的难度都大大增加。

2）造成突发事件的因素多。城市轨道交通突发事件的产生除了设备的自身因素外，还有可能是自然灾害如暴雨、地震，人为破坏如恐怖袭击、地外伤害等因素，甚至出现多种因素交织的情形。

3）人员疏散难度大。城市轨道交通多处于地下，空间密封程度高且作为城市公共交通的重要组成部分，人流量大。一旦发生突发事件，人员疏散难度很大，若处理不当甚至会出现人员踩踏等群死群伤事件。

4）网络功能地位凸显，运营保障要求高。城市轨道交通网络对城市经济、社会网络、日常生活等具有非常重要的影响，突发事件造成的不良影响会在路网范围、甚至城际范围内扩散、传播，这就对确保城市轨道交通网络安全可靠的运行，有效地应对各类突发事件和网络客流变化提出极高的要求。

城市轨道交通应急管理主要包括突发事件的事前预测预警与应急处置决策2个部分，其中应急处置决策方法的科学性和决策结果的准确性在很大程度上关系到了应急管理的成败。为了提高轨道交通路运营指挥部门的决策水平，增强轨道交通线网的可靠性，本文提出了建立城市轨道交通路网应急处置系统。

2 城市轨道交通应急处置辅助决策系统

2.1 应急处置辅助决策模型和流程

城市轨道交通应急处置决策是一个复杂的过程，是人员、设备和环境共同作用的结果，具有反应时间短、获取信息量低、类型繁多，模糊性强等特点。为了在事件发生时能够迅速的做出反应，决策部门制定了大量的应急预案，并且在长期的应急处置过程中积累了大量宝贵的经验和成功案例。如何合理的利用现有的预案和案例，并结合事故现场的情况做出正确的决策是目前应急决策的关键所在。

突发事件类型繁多，发生的机制往往模糊不清，无法通过专家领域知识进行完整的逻辑推理而制定应急预案。在这种情况下，历史相似案例和历史处理过程会对快速提供响应决策提供极其巨大的帮助。案例式推理（case－based reasoning，CBR）是一种相似或类比的推理方法，它是通过历史案例中同类问题的求解从而获得当前问题解决方案的一种人工智能决策技术［6］。利用CBR技术，通过对经验案例进行复用，可以有效的对突发事件进行处置。然而，由于案例库案例数量和种类的局限性，仍需要专家知识的支持［3］。因此本文借鉴CBR模型的思想，建立以历史案例和应急预案为基础的，集成专家知识的城市轨道交通应急处置辅助决策系统。

具体流程见图1。当事件发生时，系统对事故信息进行预处理，通过事件的专家系统对现场状况进行初步评判，根据评判结果搜索相应的应急预案，同时利用事件的特征信息匹配相似度较高的案例并给出可供参考的事故处置方案；若没有相似的处置方案，则利用专家知识库里的规则进行推理，最终得到科学合理的处置方案。事故处理完成后，系统对事故处置方案的效果进行评估，并对有价值的案例进行记录和存储，进行自我学习和完善［7］。

图1 城市轨道交通应急处置决策流程Fig.1 Technological process of urban mass transit emergency decision making

2.2 功能模块分析

纵观事件的应急处置决策流程，在事先构建好案例库、规则库和预案库的基础上，系统还必须具备事故信息的预处理、相似案例匹配以及案例评估3个功能模块 。

1）预案库。作为应急管理最直接的参考和纲领性文件，城市轨道交通应急预案涵盖了多维度的数据信息，可以看作是组织机构、人员、资源、操作流程、预案管理，以及其他数据信息的多知识综合体［7］。将以纸质文本形式存在的应急预案以固定的模板格式存储在预案库中，以便系统对其进行流程化处理，为决策者提供支持。

2）案例库。案例库储存了历史突发事件处置的案例，包括突发事件的特征属性集合，运营指挥部门在整个应急处置过程中的处置方案以及该方案实施的效果，是建立整个应急处置辅助决策系统的基础和核心所在。案例的储存采用关系数据库，对每个案例进行完整的描述，并建立案例的主要特征索引。

3）规则库。规则库中存放着突发事件处置的具体规则，如案例的分类规则、事件分级规则、工作流的接续规则等。通过规则库既可以对案例进行具体分析和比较，从中寻找出规律性的知识以便找到解决相同问题的规则和流程，又可以在所需案例缺失的情况下利用相关应急预案生成所需事件的处置方案。规则形式可采用Rules＝＜if，then＞二元组的形式进行描述，各元素分别表示规则应用的条件和结果。

4）事故信息预处理模块。在事故发生后，对事故特征信息的准确判断关系着后续事故处置方案的准确性和科学性。这一模块包括事故的数字化接警模板，用户按照模板格式填报事故信息后，系统对事件的性质、级别都能进行初步判定以缩小应急预案和案例的检索范围，缩短响应时间。

5）案例检索匹配模块。案例检索匹配模块通过设计匹配检索算法得到与目标事件相似度较高的案例集合。案例匹配的成功与否一方面取决于案例库的完备程度，另一方面与案例检索算法的效率和准确度也是紧密相关的。目前，案例相似性匹配算法主要有以欧式空间距离为判定标准的最近邻算法，以目标树算法为代表的决策树算法，聚类分析法以及神经网络等启发式算法。

6）案例评估模块。本文借鉴了CBR技术的思想，案例评估模块正是CBR系统自学习特性的体现。在对突发事件的处理完成后，决策人员对应急处置的方案和效果进行总结、评价和归档，将有保留价值的案例放入案例库中，对其进行补充和完善。

3 系统的关键技术

3.1 推理技术

在城市轨道交通应急管理过程中，历史案例的处置方案对于突发事件的处置有重要的参考价值，人工智能领域已经应用的较为成熟的CBR技术符合应急决策的特点，应用这一技术对历史案例进行检索和复用能有效的提高应急决策效率。然而，由于城市轨道交通突发事件的类型多样，且具有很强的不确定性，现有的案例库存在大量的案例缺失现象，而CBR本身又不具备演绎能力，这就是的单纯使用CBR技术会出现处置方案与事件本身相差较大的风险。因此，本文提出了案例推理与专家知识的规则推理想结合的方法，设计了如图2所示的系统决策的推理机引擎框架。

图2 推理机引擎框架Fig.2 Architecture of the reasoning engine

3.2 案例和预案的表示

应急预案和案例的表示，是指将历史事件处置方案的记录信息以及包含领域专家知识的预案信息转换为计算机可以识别的形式以便于系统的应用。因此，预案和案例表示方式的优劣直接影响到系统的相应效率以及生成处置方案的正确性。

1）案例的表示。案例可以用6元组的形式表示为case：：＝＜ID，N，A，S，E，V＞。其中：ID为每个案例独有的编号；N为案例的名称；A为案例的属性特征，包括案例相关事件发生的时间、地点、事件类型、原因、影响范围、伤亡人数、经济损失等；S为案例的解决方案，包括目标、应急措施、任务分配、力量部署、资源配置等内容；E为处置方案的效果评估，以文字的形式进行描述，同时包括对方案效果的评分（0～10分）；V为案例的有效性，记录了案例的复用次数和有效次数［7］。

2）预案的表示。通过对大量的应急预案框架结构进行总结和研究应急预案的完整描述一般应包括：过程、信息、资源、组织、功能5个维度，彼此形成一个紧密联系的有机整体，见图3。作预案的核心部分，过程维度采用IF＜条件＞DO＜工作流＞形式进行描述。其中，先决条件包含事件的类型、级别、地点和资源状态等，决定了工作流的开启和接续，每个任务的完成需要各组织部分人员的协调合作和应急资源的保障。

图3 应急预案多维数字化模型Fig.3 Multi－dimensional digital model of emergency plan

3.3 案例的检索匹配技术

案例检索匹配算法是指如何利用突发事件的特征信息查找案例库中与之相匹配的历史案例的过程，其准确性直接关系到了系统的最终输出结果是否有意义。目标案例α和源案例β所含有的属性的数据类型可以分为符号型、确定数型和模糊数型。不同数据类型的属性在计算时也有不同的算法［8－9］。

1）符号型属性。符号型数据属于一种简单的枚举值，它列举了该属性所有可能的取值。在城市轨道交通的事故属性中，事故类型、事故地点、事故性质等属性都属于符号型属性。他们的数据类型为char，相似度计算公式如下。

式中：ai，bi为案例α和β在属性i上的取值。

2）确定数型属性。确定数型数据的变量类型较为常见，且相似度计算方法有很多种，这里采用基于海明距离公式演化来的相似度方法。

式中：ai，bi为案例α和β在属性i上的取值；maxi和mini为属性i的最大值和最小值。需要说明的是，对于每个确定数型的属性在计算相似度时都需要事先确定其取值范围。

3）模糊数型属性。可利用基于梯形的模糊集合来模拟模糊属性。其形状函数如下。

模糊集M的隶属函数表示如下。

式中：S为相应模糊属性隶属函数图像的面积；ai∩bi为2个模糊属性集的交；ai∪bi为2个模糊属性集的并。

4 系统的应用

该系统目前已经投入到了北京市轨道交通指挥中心的日常运营生产中，在日常监视预警、紧急情况下救援指挥以及信息的共享发布方面起到了显著的作用，提高了突发事件应急处置的效率；该系统在广州地下铁道总公司推广应用。部分现场应用界面见图4和图5。

图4 突发事件接警界面Fig.4 Emergency alarm interface

图5 广州地铁突发事件应急救援指挥和客流影响分析界面Fig.5 Emergency rescue command and affected passenger flow analysis interface of GuangZhou Metro

5 结束语

目前，城市轨道交通在我国飞速发展，网络化运营的实现也为我国的应急管理提出了新的要求。城市公共客运交通体系的重要组成部分，城市轨道交通的安全性和可靠性已经成为影响城市发展的重要因素。本文借鉴了案例推理技术的思想，将案例推理与规则推理相结合的方法应用城市轨道交通应急处置辅助决策系统中，分析了系统的框架结构和主要功能模块，重点阐述了系统设计的关键技术，对运营指挥部门对突发事件现决策制定有重要的意义。

［1］ Carets J H，Alonso G，Jaen J.A multimedia approach to the efficient implementation and use of emergency plans［J］.IEEE Multimedia，2004，11（3）：106.

［2］ Arboutis N，Marrnaras N.Searching efficient plans for emergency rescue through simulation：the case of a metro fire［J］.Cogn Tech Work，2004（6）：117.

［3］ 崔艳萍，唐帧敏，武 旭.基于 multi－agent的地铁事故应急处理系统研究［J］.铁道学报，2004，26（3）：8－12.

［4］ 秦 勇，王 卓，贾利民.轨道交通应急管理系统体系框架及应用研究［J］.中国安全科学学报，2007（1）：57－65.

［5］ 何 静，刘志钢.上海城市轨道交通网络化运营的特点与对策研究［J］.铁道运输与经济，2008（8）：51－54.

［6］ Liao Zhenliang，Mao Xuewei，Liu Yanhui，et al.CBR respond and preparedness system development for environmental emergency［J］.Civil Engineering and Environmental Systems，2011，28（4）：301－323.

［7］ 童文聪，杨 磊，李君羡.高速公路应急预案管理方针平台设计与应用［J］.交通信息与安全，2013，31（4）：139－143.

［8］ 张 璐.基于本体的城市轨道应急预案数字化方法及应用［D］.北京：北京交通大学，2012.

［9］ 王志强.城市轨道交通应急决策辅助技术研究［D］.上海：同济大学，2008.

［10］ 谷淑娟，高学东，孙 冉.一种改进的CBR案例检索相似性度量模型［J］.中国管理信息化，2011，14（9）：50－55.