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基于改进对抗解释结构模型和交叉影响矩阵相乘法的多航站区分区运行设计影响因素分析 被引量:3
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作者 李明捷 王涛 +1 位作者 黄诗轶 田杰 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第28期12324-12332,共9页
针对大型民用运输机场多航站楼、多机坪复杂布局形式,为科学确定多航站区分区使用模式。在构建多航站区分区运行影响因素集的基础上,运用模糊集理论对对抗解释结构模型(adversarial interpretive structure modeling method,AISM)进行改... 针对大型民用运输机场多航站楼、多机坪复杂布局形式,为科学确定多航站区分区使用模式。在构建多航站区分区运行影响因素集的基础上,运用模糊集理论对对抗解释结构模型(adversarial interpretive structure modeling method,AISM)进行改进,通过模糊可达矩阵对水平截距分布进行深入分析,进而得到多航站区分区运行影响因素的多层级模型。最后结合对抗层级拓扑图以及模糊驱动力-依赖性图对因素之间的关联性和逻辑性进行分析,并以粤港澳大湾区某干线机场的远期规划进行实例验证。结果表明:航空公司年旅客运量和航空公司高峰小时旅客数量驱动力较高而依赖性较低;机位分配与使用策略、分散式航站楼间捷运系统的通达性驱动力较低而依赖性较高。综合对抗层级拓扑图所揭示的表层、中间层、深层影响因素可知,航司年旅客运量和高峰小时旅客数量是影响分区运行设计的最根源和关键的因素。 展开更多
关键词 多航站区 因素分析 对抗解释结构模型(AISM) 模糊交叉影响矩阵乘法(fmicmac)
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自然灾害应急物流能力关键影响因素及其结构识别
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作者 周江萍 黄国平 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第2期1-12,共12页
在自然灾害频发的背景下,识别并分析影响应急物流能力的关键因素,探讨这些因素之间的相互关系、层级结构和作用机制,可以有针对性地提高自然灾害应急物流能力。采用文献研究法和spyder软件进行数据分析,获取自然灾害应急物流能力的初始... 在自然灾害频发的背景下,识别并分析影响应急物流能力的关键因素,探讨这些因素之间的相互关系、层级结构和作用机制,可以有针对性地提高自然灾害应急物流能力。采用文献研究法和spyder软件进行数据分析,获取自然灾害应急物流能力的初始影响因素,筛选出17个主要影响因素,进而确定发展环境、救援效率和管理能力3个维度。通过决策实验室-对抗解释结构模型-交叉影响矩阵相乘法(decision-making trial and evaluation laboratory-adversarial interpretive structure modeling method-cross-impact matrix multiplication applied to classification,DEMATEL-AISM-MICMAC),明确这些因素之间的复杂关系,揭示它们在应急物流能力提升中的作用和层级结构。DEMATEL分析表明,应急响应时间、物流网络优化、多方式联合运输以及统筹与指挥能力等4个因素的中心度、原因度最高,处于核心地位;AISM分析表明,应急物资供给、物资配送速度和救援队伍到达时间属于根源层因素,具有根本性作用;MICMAC分析表明,政策保障、物流网络优化、信息反馈速度、多方式联合运输、统筹和指挥能力和应急处置能力是具有高驱动力、低依赖度的独立因素,对其他因素有较大影响,是需要重点关注的因素。研究结果有助于在自然灾害发生时,实现更快速、更有效的物资调配和救援行动。 展开更多
关键词 自然灾害 应急物流 因素识别 决策实验室分析(DEMATEL) 对抗解释结构模型(AISM) 交叉影响矩阵乘法(MICMAC)
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城市地铁系统脆弱性影响因素研究 被引量:23
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作者 宋亮亮 李启明 +1 位作者 陆莹 邓勇亮 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期64-69,共6页
为探究地铁系统脆弱因子之间的关系,提升地铁系统的安全性,通过文献调研和专家访谈,收集地铁系统脆弱性的影响因素,运用解释结构模型(ISM)明确脆弱因子间的递阶层次结构,借助交叉影响矩阵相乘法(MICMAC)构建驱动力—依赖度象限图,将脆... 为探究地铁系统脆弱因子之间的关系,提升地铁系统的安全性,通过文献调研和专家访谈,收集地铁系统脆弱性的影响因素,运用解释结构模型(ISM)明确脆弱因子间的递阶层次结构,借助交叉影响矩阵相乘法(MICMAC)构建驱动力—依赖度象限图,将脆弱因子分为自发、依赖、联动和独立4类。研究结果表明,地铁系统脆弱因子可以划分为3个层次,其中规章制度和安全投入是最底层脆弱因子,属于独立因素;人员的安全意识、人员的身心状态和运营环境是中间层脆弱因子,属于联动类因素;路网拓扑结构、设备设施的关联性和设备设施的性能是最上层脆弱因子,属于自发类因素;设备设施的状态和应急处置效率也处于最上层,但属于依赖类因素。 展开更多
关键词 地铁系统 脆弱性 影响因素 解释结构模型(ISM) 交叉影响矩阵乘法(MICMAC)
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基于ISM与MICMAC的建筑施工风险因素研究 被引量:32
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作者 李明柱 王文东 张智超 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期22-28,共7页
准确识别建筑施工安全风险的主要影响因素,分析其作用机理,构建影响因素体系,对于建筑施工风险管理极其重要。分析安全事故直接和间接原因,筛选出14个主要风险因素,利用MATLAB计算邻接矩阵、可达矩阵,构建解释结构模型(ISM)及递阶结构图... 准确识别建筑施工安全风险的主要影响因素,分析其作用机理,构建影响因素体系,对于建筑施工风险管理极其重要。分析安全事故直接和间接原因,筛选出14个主要风险因素,利用MATLAB计算邻接矩阵、可达矩阵,构建解释结构模型(ISM)及递阶结构图,结合交叉影响矩阵相乘法(MICMAC)将影响因素划分为L_(i)(i=1~6)6个层级及自治簇、独立簇、依赖簇3类。将ISM模型、MICMAC方法用于案例计算,验证其可行性。结果表明:人的行为和设施设备安全状态的驱动力较低,依赖性较强;管理制度、安全检查、监管部门的驱动力较强,依赖性较低;人的行为、设施设备安全状态是导致施工安全风险的重要原因;管理制度、安全检查、监管部门是构成建筑施工安全风险的最根本和关键的因素。 展开更多
关键词 安全工程 风险因素 建筑施工 解释结构模型(ISM) 交叉影响矩阵乘法(MICMAC)
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基于STAMP模型的建筑事故致因因素定量分析方法研究 被引量:30
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作者 李华 金萌 钟兴润 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期169-175,共7页
为揭示建筑安全事故致因因素间的相互关系从而对其进行有效预防和控制,探讨1种STAMP模型的定量分析方法,用于深入剖析事故致因因素间的逻辑关系和属性特征。基于STAMP系统事故理论模型,从建筑工程安全控制结构入手逐层定性分析事故的致... 为揭示建筑安全事故致因因素间的相互关系从而对其进行有效预防和控制,探讨1种STAMP模型的定量分析方法,用于深入剖析事故致因因素间的逻辑关系和属性特征。基于STAMP系统事故理论模型,从建筑工程安全控制结构入手逐层定性分析事故的致因因素;引入灰色DEMATEL与ISM相结合的方法对系统事故间的复杂逻辑关系进行层级划分;运用MICMAC分析计算各致因因素的驱动力和依赖度数值并判断其属性类别。结果表明:提出的定量分析方法运用到江西丰城冷却塔坍塌事故中的分析结果与事故调查报告相契合,能较全面地说明各层次结构间的相互作用。 展开更多
关键词 建筑事故 建筑工程安全控制结构 致因因素 解释结构模型(ISM) 交叉影响矩阵乘法(MICMAC)
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基于改进ISM-MICMAC建筑工程高处坠落事故致因分析 被引量:10
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作者 薛小杰 辛葱葱 +1 位作者 徐冬平 刘天嗣 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2802-2809,共8页
通过收集我国事故频发省市2016—2020年共320起典型事故案例,选取20项具有代表性的事故影响因素进行分析。利用灰色关联度模型和解释结构模型(Interpretative Structural Modeling,ISM)进行混合建模,相较传统依靠专家评判所得结果较为客... 通过收集我国事故频发省市2016—2020年共320起典型事故案例,选取20项具有代表性的事故影响因素进行分析。利用灰色关联度模型和解释结构模型(Interpretative Structural Modeling,ISM)进行混合建模,相较传统依靠专家评判所得结果较为客观,揭示了各致因因素间的层级关系,表明其在事故中的作用路径;同时利用交叉影响矩阵相乘法(Matriced Impacts Corises-Multiplication Appliance Classment,MICMAC)构建驱动力-依赖性坐标图,进一步解析各因素之间相互作用机理。结果表明,建筑工程高处坠落事故致因可划分为7级3阶的递阶结构,其中安全管理因素是最根本的深层因素,设备、环境因素是最关键的中间因素,人的影响是最确定的直接因素,同时安全教育、现场安全监管等驱动力因素的率先解决也有助于减少高处坠落事故发生,提高施工安全。 展开更多
关键词 安全系统学 高处坠落事故 解释结构模型(ISM) 交叉影响矩阵乘法(MICMAC) 施工安全管理
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暴雨干扰下地铁系统脆弱性形成机制 被引量:4
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作者 赵露薇 王青娥 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期193-199,共7页
为有效预防暴雨极端天气给地铁系统运营造成的极大风险,基于文献调研和专家访谈,从人、设备、环境、安全管理和应急5个方面,建立暴雨干扰下地铁系统脆弱性指标体系,得到20个影响因子;运用解释结构模型-交叉影响矩阵相乘法(ISM-MICMAC),... 为有效预防暴雨极端天气给地铁系统运营造成的极大风险,基于文献调研和专家访谈,从人、设备、环境、安全管理和应急5个方面,建立暴雨干扰下地铁系统脆弱性指标体系,得到20个影响因子;运用解释结构模型-交叉影响矩阵相乘法(ISM-MICMAC),构建暴雨干扰下地铁系统脆弱性形成机制模型,论证各影响因子的驱动力和依赖度;以郑州地铁为例进行分析并提出应对策略。结果表明:地铁系统脆弱性可划分为5个层级;教育培训、规章制度是最深层次的影响因素,控制和调度这2种因素能够缓解、调节其他因素带来的不利影响;工作人员的业务水平和安全管理意识是中间层脆弱性因素;其余因素都处于ISM的最上层,是直接影响因素。 展开更多
关键词 暴雨干扰 地铁系统 脆弱性 形成机制 解释结构模型(ISM) 交叉影响矩阵乘法(MICMAC)
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