資料介紹
地鐵應(yīng)急演練系統(tǒng)是根據(jù)地鐵運(yùn)行管理、行車工作經(jīng)驗(yàn)、各種預(yù)案等來處理常見故障
及突發(fā)事件。我們結(jié)合案例推理和工作流等關(guān)鍵技術(shù),提出了相關(guān)的地鐵應(yīng)急演練系統(tǒng)的架構(gòu)。它通過案例推理生成預(yù)案,并為新的事件發(fā)生提供智能決策;同時(shí)又結(jié)合工作流技術(shù)對于突發(fā)事件進(jìn)行演練,實(shí)現(xiàn)了預(yù)案在多個(gè)角色之間的流轉(zhuǎn)。本系統(tǒng)提高了地鐵對突發(fā)事件的應(yīng)急處理的效率和準(zhǔn)確性。
基于案例的推理(case-based reasoning ,CBR),是利用以往經(jīng)驗(yàn),解決新問題。對于新出現(xiàn)
的問題,采取的方法是與以往的成功的案例匹配,從而避免了不正確的匹配,較成功的運(yùn)用于智能決策系統(tǒng)和專家系統(tǒng)[1,2,3]。
工作流(Work Flow)是一類能夠在多個(gè)參與者之間,利用計(jì)算機(jī),按某種預(yù)定規(guī)則自
動(dòng)傳遞文檔、信息或者任務(wù)[4]。簡單地說,工作流就是一系列相互銜接、自動(dòng)進(jìn)行的業(yè)務(wù)活動(dòng)或任務(wù)。工作流引擎是驅(qū)動(dòng)實(shí)體按流程定義從一個(gè)參與者流向下一個(gè)參與者的機(jī)制。
目前地鐵公司存在海量的運(yùn)行管理、行車組織工作經(jīng)驗(yàn)、常見故障及突發(fā)事件的應(yīng)急處
理預(yù)案。如:車輛故障、正線擠岔、脫軌、供電故障、地震、火災(zāi)、人潮、線路及附屬設(shè)備故障、惡劣天氣下運(yùn)行組織、恐怖襲擊等。這些事件、事故預(yù)案錯(cuò)綜復(fù)雜、不同的預(yù)案在內(nèi)容和形式上有較大的差別,難以用規(guī)則形式表示,但是基于案例的推理系統(tǒng)恰恰能滿足其要求。因?yàn)镃BR不需要進(jìn)行規(guī)則推理,類似的案例可以通過相似度檢索直接得到,這就使快速檢索預(yù)案和生成預(yù)案成為可能。
地鐵應(yīng)急演練系統(tǒng)不僅包括智能決策系統(tǒng),而且故障處理演練時(shí)預(yù)案信息要在不同角色
之間流轉(zhuǎn)。預(yù)案表示中有不同角色(電調(diào)、行調(diào)、環(huán)調(diào)、值班主任、司機(jī)等),處理流程節(jié)點(diǎn)相互之間有著時(shí)間上制約關(guān)系,演練流程的結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化后要重新添加到預(yù)案庫中等等。
通過引入工作流的機(jī)制可以實(shí)現(xiàn)上述特點(diǎn),從而達(dá)到應(yīng)急演練的目的。
及突發(fā)事件。我們結(jié)合案例推理和工作流等關(guān)鍵技術(shù),提出了相關(guān)的地鐵應(yīng)急演練系統(tǒng)的架構(gòu)。它通過案例推理生成預(yù)案,并為新的事件發(fā)生提供智能決策;同時(shí)又結(jié)合工作流技術(shù)對于突發(fā)事件進(jìn)行演練,實(shí)現(xiàn)了預(yù)案在多個(gè)角色之間的流轉(zhuǎn)。本系統(tǒng)提高了地鐵對突發(fā)事件的應(yīng)急處理的效率和準(zhǔn)確性。
基于案例的推理(case-based reasoning ,CBR),是利用以往經(jīng)驗(yàn),解決新問題。對于新出現(xiàn)
的問題,采取的方法是與以往的成功的案例匹配,從而避免了不正確的匹配,較成功的運(yùn)用于智能決策系統(tǒng)和專家系統(tǒng)[1,2,3]。
工作流(Work Flow)是一類能夠在多個(gè)參與者之間,利用計(jì)算機(jī),按某種預(yù)定規(guī)則自
動(dòng)傳遞文檔、信息或者任務(wù)[4]。簡單地說,工作流就是一系列相互銜接、自動(dòng)進(jìn)行的業(yè)務(wù)活動(dòng)或任務(wù)。工作流引擎是驅(qū)動(dòng)實(shí)體按流程定義從一個(gè)參與者流向下一個(gè)參與者的機(jī)制。
目前地鐵公司存在海量的運(yùn)行管理、行車組織工作經(jīng)驗(yàn)、常見故障及突發(fā)事件的應(yīng)急處
理預(yù)案。如:車輛故障、正線擠岔、脫軌、供電故障、地震、火災(zāi)、人潮、線路及附屬設(shè)備故障、惡劣天氣下運(yùn)行組織、恐怖襲擊等。這些事件、事故預(yù)案錯(cuò)綜復(fù)雜、不同的預(yù)案在內(nèi)容和形式上有較大的差別,難以用規(guī)則形式表示,但是基于案例的推理系統(tǒng)恰恰能滿足其要求。因?yàn)镃BR不需要進(jìn)行規(guī)則推理,類似的案例可以通過相似度檢索直接得到,這就使快速檢索預(yù)案和生成預(yù)案成為可能。
地鐵應(yīng)急演練系統(tǒng)不僅包括智能決策系統(tǒng),而且故障處理演練時(shí)預(yù)案信息要在不同角色
之間流轉(zhuǎn)。預(yù)案表示中有不同角色(電調(diào)、行調(diào)、環(huán)調(diào)、值班主任、司機(jī)等),處理流程節(jié)點(diǎn)相互之間有著時(shí)間上制約關(guān)系,演練流程的結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化后要重新添加到預(yù)案庫中等等。
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