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基于SVM-KNN算法的高铁行车调度员认知负荷脑电评估方法: 1; 作者张光远王敬儒 +3 位作者梁心怡秦诗雨李莎朱泊霖《中国安全生产科学技术》北大核心 2025年第7期166-172,共7页; 为准确评估高铁行车调度员认知负荷,根据脑电特征解析其动态变化,从而提升工作效率,保障列车运行安全。通过采集模拟调度任务下的脑电信号,采用最大相关最小冗余算法(mRMR)对Welch法提取后的脑电特征进行进一步降维,并基于SVM-KNN融合... 展开更多; 关键词高速铁路行车调度员认知负荷脑电信号最大相关最小冗余支持向量机 K近邻; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于眼动和脑电特征的高速铁路行车调度员疲劳状态判别研究: 2; 作者张光远王灿陈诚《铁道运输与经济》北大核心 2024年第11期196-204,212,共10页; 针对当前高速铁路行车调度员疲劳状态判别方法尚未结合多源信息的优势,提出了一种基于多源信息的高速铁路行车调度员疲劳状态判别方法,在利用支持向量机对眼动和脑电特征进行软分类作为决策层输入的基础上,结合上一时间点疲劳状态判别结... 展开更多; 关键词眼动和脑电特征高速铁路行车调度员支持向量机 D-S证据理论疲劳状态判别; 在线阅读下载PDF 职称材料

地铁行车调度员胜任力研究被引量：16: 3; 作者于海丹方卫宁《城市轨道交通研究》北大核心 2012年第2期5-9,18,共6页; 地铁调度系统是一个复杂的人-机-环境系统。行车调度作为该系统中的重要组成部分,其职业能力的发挥直接决定了线路的运营安全和运输效率,有必要对地铁行车调度职业能力进行研究。介绍了胜任力的概念。运用结构化的O*NET工作分析问卷和... 展开更多; 关键词地铁行车调度员工作分析行为事件访谈胜任力; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于认知心理学的地铁行车调度员沟通过程分析被引量：3: 4; 作者孙晓萌王洁 +1 位作者周洁琼王佩《城市轨道交通研究》北大核心 2023年第5期227-231,共5页; 地铁运营事故的发生与行车调度员和车站值班员之间沟通失误有密切关系,研究沟通过程有助于减少事故。从认知心理学的角度出发,收集行车调度员的沟通任务并分析行车调度员的沟通情况,研究行车调度员的认知过程和认知能力。以站台门故障为... 展开更多; 关键词地铁行车调度员认知心理学沟通过程分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PCA-AHP地铁行车调度员非技术技能的识别及评定被引量：5: 5; 作者杜衣杭方卫宁裘瀚照《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期64-69,共6页; 设计并实施了行车调度员非技术技能调查问卷,运用主成分分析法进行了地铁行车调度员非技术技能构成因素的提炼,并使用层次分析法对各个指标进行了赋权和权重排序.分析结果表明,影响行车调度员非技术技能的主要因素是决策能力、情景意识... 展开更多; 关键词非技术技能行车调度员主成分分析法层次分析法; 在线阅读下载PDF 职称材料

地铁行车调度系统人误影响因素识别及评定研究被引量：21: 6; 作者王洁方卫宁张嬿《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期74-79,共6页; 为寻找影响地铁行车调度系统人误的因素,提出结合SHEL模型与层次分析法(AHP)的人-机-环系统人误影响因素识别及评定技术。通过扩展SHEL模型到人-任务、人-列车、人-人机界面、人-环境、人-线路、人-人、人-客观其他7个界面,构建人误影... 展开更多; 关键词人误影响因素 SHEL模型层次分析法(AHP) 因子分析地铁行车调度员; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于眼动特征的高速铁路调度员工作状态识别干预方法研究被引量：3: 7; 作者张光远文原劲 +2 位作者王亚伟胡悦李婧《铁道运输与经济》北大核心 2023年第4期78-85,共8页; 针对高速铁路行车调度员疲劳与工作状态预警干预中工作状态的分类识别问题,提出一种基于眼动特征的高速铁路行车调度员工作状态的分类识别方法。实验人员在阶段计划内调度作业仿真实验中采集眼动数据,以预设实验任务作为工作状态的客观... 展开更多; 关键词高速铁路行车调度员工作状态识别干预机制眼动特征判别分析假设检验; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于面部特征的高速铁路调度员疲劳程度判定方法研究被引量：7: 8; 作者张光远胡晋 +2 位作者章子睿胡悦张帆《铁道学报》 CSCD 北大核心 2021年第8期10-17,共8页; 调度员的疲劳作业是一个严重的铁路行车安全问题。如果在调度员作业过程中及时发现其过于疲劳并发出警告,可避免因疲劳造成的铁路行车安全事故。本研究基于隐马尔可夫模型(HMM)与BP(Back Propagation)神经网络,通过记录的5项面部特征指... 展开更多; 关键词行车调度员疲劳程度面部特征隐马尔可夫模型 BP神经网络时段演变; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SVM-KNN算法的高铁行车调度员认知负荷脑电评估方法: 1; 作者张光远王敬儒梁心怡秦诗雨李莎朱泊霖; 机构西南交通大学交通运输与物流学院西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室; 出处《中国安全生产科学技术》北大核心 2025年第7期166-172,共7页; 基金国家自然科学基金面上项目(52472332) 四川省自然科学基金面上项目(2024NSFSC0178) +1 种基金西南交通大学本科教改项目(JG2024031)。; 文摘为准确评估高铁行车调度员认知负荷,根据脑电特征解析其动态变化,从而提升工作效率,保障列车运行安全。通过采集模拟调度任务下的脑电信号,采用最大相关最小冗余算法(mRMR)对Welch法提取后的脑电特征进行进一步降维,并基于SVM-KNN融合分类算法建立高铁行车调度员认知负荷分级识别模型。研究结果表明:该模型以较少的特征维度实现较高的识别准确率,总体准确率达87.03%。对比得出,使用mRMR方法进行降维处理能够有效提高分类模型的识别准确率,同时SVM-KNN融合分类算法的识别准确率要高于单分类算法。研究结果可为实现高铁行车调度员认知负荷监测预警提供理论基础。; 关键词高速铁路行车调度员认知负荷脑电信号最大相关最小冗余支持向量机 K近邻; Keywords high-speed railway dispatchers cognitive load EEG signal mRMR SVM KNN; 分类号 X951 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于眼动和脑电特征的高速铁路行车调度员疲劳状态判别研究: 2; 作者张光远王灿陈诚; 机构西南交通大学交通运输与物流学院西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所; 出处《铁道运输与经济》北大核心 2024年第11期196-204,212,共10页; 基金四川省自然科学基金项目(24NSFSC0485) 中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(Q113623S04003) 西南交通大学本科教改项目(20221103,2103065)。; 文摘针对当前高速铁路行车调度员疲劳状态判别方法尚未结合多源信息的优势,提出了一种基于多源信息的高速铁路行车调度员疲劳状态判别方法,在利用支持向量机对眼动和脑电特征进行软分类作为决策层输入的基础上,结合上一时间点疲劳状态判别结果,利用改进的D-S证据理论进行决策层融合得到最终的判别结果。通过采集20名行车调度员的模拟实验数据对模型进行检测,结果表明:改进后的研究方法在疲劳状态判别方面准确率达到93.75%。可以看出,信息融合判别的准确率高于单纯依靠眼动和脑电特征的方法,增加上一时间点的疲劳判别结果有助于提高模型的鲁棒性和可靠性,并且改进的模型对高速铁路行车调度员疲劳状态判别具有有效性。; 关键词眼动和脑电特征高速铁路行车调度员支持向量机 D-S证据理论疲劳状态判别; Keywords Eye-movement and EEG Features High Speed Railway Dispatcher Support Vector Machine D-S Evidence Theory Method for Fatigue State Discrimination; 分类号 U293.12 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名地铁行车调度员胜任力研究被引量：16: 3; 作者于海丹方卫宁; 机构北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京交通大学机械与电子控制工程学院; 出处《城市轨道交通研究》北大核心 2012年第2期5-9,18,共6页; 基金轨道交通控制与安全国家重点实验室基金项目(RCS2008ZT003); 文摘地铁调度系统是一个复杂的人-机-环境系统。行车调度作为该系统中的重要组成部分,其职业能力的发挥直接决定了线路的运营安全和运输效率,有必要对地铁行车调度职业能力进行研究。介绍了胜任力的概念。运用结构化的O*NET工作分析问卷和行为事件访谈法构建地铁行车调度员胜任力模型,包括21项基准性胜任力和5项鉴别性胜任力。结果表明胜任力模型的应用是有效的。; 关键词地铁行车调度员工作分析行为事件访谈胜任力; Keywords subway dispatcher job analysis behavior event in- terview competence; 分类号 U231 [交通运输工程—道路与铁道工程] U292.4 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于认知心理学的地铁行车调度员沟通过程分析被引量：3: 4; 作者孙晓萌王洁周洁琼王佩; 机构首都经济贸易大学管理工程学院; 出处《城市轨道交通研究》北大核心 2023年第5期227-231,共5页; 基金国家自然科学基金项目(71401110) 北京市教育委员会科技计划项目(KM201910038001)。; 文摘地铁运营事故的发生与行车调度员和车站值班员之间沟通失误有密切关系,研究沟通过程有助于减少事故。从认知心理学的角度出发,收集行车调度员的沟通任务并分析行车调度员的沟通情况,研究行车调度员的认知过程和认知能力。以站台门故障为例,构建行车调度员的认知沟通模型,应用层次分析法分析其认知能力。研究结果表明:注意力、语言能力、记忆力、反应力、决断力及感知力分别在不同程度上影响着行车调度员的沟通能力;注意力、语言能力及记忆力3个方面的影响力最大。最后基于认知心理学,对行车调度员提出具体的沟通策略:提高注意力,严格按照标准用语进行沟通,强化记忆库并提升决断力。; 关键词地铁行车调度员认知心理学沟通过程分析; Keywords metro operation dispatcher cognitive psychology communication process analysis; 分类号 F530.64 [经济管理—产业经济] U231 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PCA-AHP地铁行车调度员非技术技能的识别及评定被引量：5: 5; 作者杜衣杭方卫宁裘瀚照; 机构北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室; 出处《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期64-69,共6页; 基金北京市科技计划项目资助(D161100000116002); 文摘设计并实施了行车调度员非技术技能调查问卷,运用主成分分析法进行了地铁行车调度员非技术技能构成因素的提炼,并使用层次分析法对各个指标进行了赋权和权重排序.分析结果表明,影响行车调度员非技术技能的主要因素是决策能力、情景意识和合作能力,这与行为事件访谈结果基本吻合.; 关键词非技术技能行车调度员主成分分析法层次分析法; Keywords non-technical skills dispatcher principal component analysis analytic hierarchy process; 分类号 C931.3 [经济管理—管理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名地铁行车调度系统人误影响因素识别及评定研究被引量：21: 6; 作者王洁方卫宁张嬿; 机构北京交通大学机械与电子控制工程学院北京交通大学轨道交通控制及安全国家重点实验室; 出处《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期74-79,共6页; 基金国家重点实验室自主基金资助(RCS2008ZT003); 文摘为寻找影响地铁行车调度系统人误的因素,提出结合SHEL模型与层次分析法(AHP)的人-机-环系统人误影响因素识别及评定技术。通过扩展SHEL模型到人-任务、人-列车、人-人机界面、人-环境、人-线路、人-人、人-客观其他7个界面,构建人误影响因素分析模型;在对上海地铁54名行车调度员问卷调查的基础上,引以因子分析法识别出19项人误影响因素;并通过搭建人误影响因素层次结构模型及运用AHP法实现对人误影响因素的评定。结果表明,影响行车调度人误的因素中权重居前5位的分别为客流问题、行车密度、问题列车数、人机界面可支持性及人机界面布局合理性。因此,在客观运营条件不能改变的情况下,可以用改善人机界面条件来减少人误的发生。; 关键词人误影响因素 SHEL模型层次分析法(AHP) 因子分析地铁行车调度员; Keywords human error influential factors SHEL model analytic hierarchy process （AHP） factor analysis OCC （subway operation control center） controller; 分类号 X951 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于眼动特征的高速铁路调度员工作状态识别干预方法研究被引量：3: 7; 作者张光远文原劲王亚伟胡悦李婧; 机构西南交通大学交通运输与物流学院西南交通大学、综合交通智能化国家地方联合工程实验室; 出处《铁道运输与经济》北大核心 2023年第4期78-85,共8页; 基金四川省科技研究应用基础课题(2021YJ0043) 西南交通大学本科教改项目(20221103,2103065)。; 文摘针对高速铁路行车调度员疲劳与工作状态预警干预中工作状态的分类识别问题,提出一种基于眼动特征的高速铁路行车调度员工作状态的分类识别方法。实验人员在阶段计划内调度作业仿真实验中采集眼动数据,以预设实验任务作为工作状态的客观分类标准,并作为影响因素研究眼睛动态特征指标的分布规律。通过判别分析建立典型判别函数对调度员作业状态进行预后判别,并提出考虑错判损失的判别阈值修正方法。结合调度工作特点建立工作状态干预时间判定机制。结果表明,监控任务中调度员表现出警惕性降低的指征,判别分析方法能够有效地识别调度员工作状态,平均正确识别率为81.3%。在修正判别阈值并考虑错判概率的基础上,工作状态干预时间的判定机制有效地避免了错误干预。; 关键词高速铁路行车调度员工作状态识别干预机制眼动特征判别分析假设检验; Keywords High Speed Railway Dispatcher Working Status Recognition Intervention Mechanism Eye-Movement Characteristics Discriminant Analysis Hypothesis Testing; 分类号 U293.12 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于面部特征的高速铁路调度员疲劳程度判定方法研究被引量：7: 8; 作者张光远胡晋章子睿胡悦张帆; 机构西南交通大学交通运输与物流学院西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室; 出处《铁道学报》 CSCD 北大核心 2021年第8期10-17,共8页; 基金四川省科技计划(2021YJ0043) 西南交通大学2018年本科教育教学研究与改革项目(1802047) 四川省教育厅2018-2020高等教育人才培养质量与教学改革项目(JG2018-135)。; 文摘调度员的疲劳作业是一个严重的铁路行车安全问题。如果在调度员作业过程中及时发现其过于疲劳并发出警告,可避免因疲劳造成的铁路行车安全事故。本研究基于隐马尔可夫模型(HMM)与BP(Back Propagation)神经网络,通过记录的5项面部特征指标(注视时间、平均瞳孔大小、眨眼频率、眨眼时长、哈欠频率)结合工作时间对长时间作业下的高速铁路调度员疲劳度进行判定。研究结果显示,HMM模型对时段特征数据集的判定准确率相对时刻特征数据集高,且对Ⅰ级疲劳判定表现较BP神经网络优秀,而BP神经网络对两种数据集的判定效果相似且均优于HMM模型,其对Ⅱ级,Ⅲ级疲劳有着较为准确的判定。; 关键词行车调度员疲劳程度面部特征隐马尔可夫模型 BP神经网络时段演变; Keywords train dispatcher fatigue degree facial features hidden Markov model BP neural network time evolution; 分类号 U292.22 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于SVM-KNN算法的高铁行车调度员认知负荷脑电评估方法	张光远王敬儒梁心怡秦诗雨李莎朱泊霖	《中国安全生产科学技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于眼动和脑电特征的高速铁路行车调度员疲劳状态判别研究	张光远王灿陈诚	《铁道运输与经济》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	地铁行车调度员胜任力研究	于海丹方卫宁	《城市轨道交通研究》北大核心	2012	16	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于认知心理学的地铁行车调度员沟通过程分析	孙晓萌王洁周洁琼王佩	《城市轨道交通研究》北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于PCA-AHP地铁行车调度员非技术技能的识别及评定	杜衣杭方卫宁裘瀚照	《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2016	5	在线阅读下载PDF 职称材料
6	地铁行车调度系统人误影响因素识别及评定研究	王洁方卫宁张嬿	《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心	2011	21	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于眼动特征的高速铁路调度员工作状态识别干预方法研究	张光远文原劲王亚伟胡悦李婧	《铁道运输与经济》北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于面部特征的高速铁路调度员疲劳程度判定方法研究	张光远胡晋章子睿胡悦张帆	《铁道学报》 CSCD 北大核心	2021	7	在线阅读下载PDF 职称材料