地鐵司機應急處置績效影響因素研究

楊聚芬，顧傳揚，劉志鋼，于 錚

（上海工程技術大學城市軌道交通學院，上海 201620）

1 引言

地鐵運營過程中，設備故障、惡劣天氣、突發事件、行車事件等各項非正常條件不可避免地會影響列車正常運行，甚至威脅到乘客安全。在故障應對措施中，司機應急處置能力是最后一道防線。地鐵司機應急處置作業是由多個復雜作業組成的危險任務，在應急場景下司機需要準確、及時地進行應急處置作業，其應急處置績效直接影響到列車能否盡快恢復安全運營。因此，研究影響應急處置績效的因素、有針對性地對司機進行可提升應急處置績效的相關知識技能的培訓，對降低事故風險、提高地鐵運營安全具有重要意義。

Thomas 等人[1]研究發現遲到和曠工等工作行為與工作績效相關性較強。Maghsoudipour 等人[2]提出認知能力可以顯著影響工作績效。陳亮等人[3]指出個人特征、行為與素質是評價績效的重要組成部分。郭名等人[4]指出司機的責任感等心理性格因素與工作績效相關，并構建了關系模型。陳東旭[5]通過建立地鐵司機行車過程中的作業行為響應模型，研究影響安全績效的多因素組合，驗證了地鐵司機對自身崗位的認知能力會正向影響績效。

本文從地鐵司機應急處置作業出發，通過作業分析法在應急處置模擬實訓室中對各應急處置作業的模擬成績數據進行采集，基于提出的應急處置績效分類方法對采集的數據進行處理與分析，隨后構建應急處置作業的影響因素體系并篩選不同應急處置作業的績效重要影響因素，最后通過分類模型對績效的預測情況進行評價，為提升地鐵司機應急處置績效提供依據和建議。

2 地鐵司機應急處置

2.1 地鐵司機應急處置作業

地鐵司機應急處置是指針對行車過程中發生的設備故障、惡劣天氣、突發事件、行車事件等非正常情況做出迅速、有效的響應并果斷采取相應措施：首先接收故障現象的感官刺激，隨后判斷和識別故障類別，最后做出反應排除故障，即刺激、決策及反應[6]3 個階段。地鐵司機在刺激階段調用視覺、聽覺資源進行處置操作，在決策階段調用認知資源進行處置操作，在反應階段調用動作資源進行處置操作。

在應急處置作業的執行過程中，地鐵司機需確保地鐵安全恢復運營并最大程度減小延誤，故應急處置作業各階段操作需準確、及時，其應急處置的效果與效率是反映應急處置績效的客觀指標。由于不同應急處置作業在刺激-決策-反應各階段的視覺、聽覺、認知和動作4 項基本資源[6]的調用不同，其應急處置的效果與效率也不同。

2.2 地鐵司機應急處置績效

將地鐵司機應急處置績效按照效果、效率2 個維度進行分類，分別采用應急處置模擬成績中的錯誤次數、耗時進行量化。如圖1所示，橫坐標和縱坐標分別表示每個司機多次完成每項應急處置作業的經標準化處理后的平均錯誤次數、平均耗時。遲鈍型績效表現為平均錯誤次數多、平均耗時長，司機處置效果、效率都差；謹慎型績效表現為平均錯誤次數少、平均耗時長，司機處置效果好但處置效率差，在應急處置作業中需要較長時間才能確保安全；機敏型績效表現為平均錯誤次數少、平均耗時短，司機處置效果好、效率高，能夠準確且迅速完成應急處置作業；輕率型績效表現為平均錯誤次數多、平均耗時短，司機處置效率高但效果差，即雖然能夠迅速完成，但失誤率較高，無法確保運營安全。

圖1 應急處置績效分類圖

2.3 地鐵司機應急處置績效實驗

應急處置模擬實訓室是模擬仿真完整故障工況的實訓場所，可供司機開展應急處置作業實操訓練，并能夠采集導出實操訓練的錯誤次數和耗時2 個行為績效指標。實驗環境如圖2所示。

圖2 應急處置模擬實訓室

為研究不同應急處置作業中的應急處置績效，本文借助應急處置模擬實訓室開展實驗設計與分析。選取某地鐵線路常見的幾項應急處置作業進行分析，其任務編號及全稱為：人機界面（HMI）顯列車牽引故障-1（C16）、切門控開關門-2（J01）、排故重點操作（J02）、切門控開門（J03）、車門類故障識別（J04）、弓網高開類故障識別（J06）、故障識別和排故重點-1（J13）。

本次實驗共采集到28 名地鐵司機的實訓數據，各應急處置績效分布情況如圖3所示。其中，機敏型績效占比最高；謹慎型績效占比其次；遲鈍型績效和輕率型績效均占比較小。

圖3 應急處置作業績效分布情況

3 地鐵司機應急處置績效影響因素分析

應急處置作業的刺激-決策-反應過程是否能夠準確及時，是由視覺、聽覺、認知和動作資源的調用情況決定的，而資源的調用通常受司機的駕駛經驗知識、遲到等工作行為[1]以及對自身崗位的認知[5]等因素影響。本文從應急處置作業指導書和處置手冊出發，通過文獻歸納與現場考察總結確定應急處置績效的影響因素主要分為駕駛經驗因素、規章服從性因素、理論知識因素、職業適應性因素。

3.1 地鐵司機應急處置績效影響因素

為量化駕駛經驗因素、規章服從性因素、理論知識因素，分別以安全系數、危險系數、核證成績作為量化標準；為量化職業適應性因素，以維也納心理測試系統（Vienna Psychological Test System，VTS）測評的整體視野度數、正確拒絕的平均時間、點擊平均時間、正確反應數、錯誤反應數、遺漏反應數、總體平均持續時間、總體平均差錯時間、平均反應時間、平均運動時間、正確總數、正確反應平均時間、錯誤總數這13 個指標數據結果作為衡量職業適應性的標準，在實驗時28 名地鐵司機完成全部相關職業適應性測試，由VTS 后臺記錄每位司機各項職業適應性指標。最終采集到應急處置績效的影響因素量化指標共16 項，其中，安全系數、危險系數及核證成績的具體定義如下：

式（1）～式（3）中，S表示安全系數；Lsafe表示安全里程，Lsun表示總里程；B表示危險系數；SF表示司機違規違紀的扣分記錄；T表示工作時長；C表示理論知識因素；Score表示司機的核證成績。

3.2 地鐵司機應急處置績效重要影響因素指標篩選

由于不同應急處置作業執行過程中所需調用4 項基本資源存在不同，且資源調用受上述績效影響因素影響，故不同應急處置作業的績效受各影響因素的影響程度可能存在差異，導致不同應急處置作業的績效重要影響因素不同。為進一步分析各因素對應急處置作業績效的影響程度，本節將應用相關性與隨機森林特征重要性2 種方法篩選應急處置作業績效的重要影響因素指標。

3.2.1 相關性分析

對16 個績效影響因素指標數據進行標準化處理，分析每個應急處置作業的平均錯誤次數、平均耗時與重要影響因素之間的皮爾遜相關系數，如圖4所示。

由圖4可知，不同作業的應急處置績效的重要影響因素不同。例如，作業C16 的平均錯誤次數的重要影響因素為正確反應平均時間（r= -0.548，p= 0.003）；平均耗時的重要影響因素為安全系數（r= -0.388，p= 0.041）、理論知識（r= -0.404，p= 0.033）、正確拒絕的平均時間（r= -0.381，p= 0.045），其中，r表示皮爾遜相關系數，p值表示顯著性水平。即作業C16 的應急處置績效的重要影響因素為正確反應平均時間、安全系數、理論知識、正確拒絕的平均時間。

圖4 平均錯誤次數、平均耗時與重要影響因素的皮爾遜相關系數

3.2.2 隨機森林特征重要性分析

隨機森林特征重要性是一種特征重要程度評估方法，以gini 指數等評價指標來度量特征對預測結果產生影響的重要程度大小。本文將16 個經標準化的影響因素指標數據作為輸入參數、各應急處置作業的績效作為輸出參數建立隨機森林模型，得到各應急處置作業的基于隨機森林特征評價的績效影響因素特征重要性得分結果，篩選排序前三的影響因素作為重要影響因素，并與相關性分析結果共同繪制影響因素對比圖，最終篩選出16 項輸入指標中的15 項重要影響因素指標與其對應的應急處置作業績效，如圖5所示。其中，線條粗細表示各應急處置績效與重要影響因素的相關系數大小或特征重要性大小。

由圖5可知，由于皮爾遜相關系數為2 個變量之間的協方差和標準差的商，隨機森林特征的重要性為衡量特征在決策樹上的貢獻，故兩種影響因素指標篩選結果存在差異。但是，存在相同影響因素篩選結果的有：C16 作業下的正確拒絕的平均時間、J02 作業下的安全系數、J04 作業下的安全系數和平均反應時間、J06 作業下的平均運動時間、J13 作業下的正確總數和遺漏反應數。

圖5 各應急處置作業績效重要影響因素指標篩選結果

4 基于機器學習算法的地鐵司機應急處置績效分類

為探究應急處置作業績效影響因素與應急處置績效分類結果的映射關系，即影響因素如何預測與評價績效分類結果，分別應用支持向量機（SVM）和隨機森林（RF）2 種機器學習算法，選取70%的樣本作為訓練集，30%的樣本作為測試集。其中，SVM 是可對數據進行二元分類的廣義線性分類器，屬于監督學習算法，且可較好地解決小樣本的學習分類問題，本文設定線性核函數（Linear）對SVM 進行構建訓練；RF 是含有多種決策樹的一種分類器，它在綜合所有決策樹的獨立預測結果后基于投票方式決定待分類變量的類別，其輸出類別取決于各個決策樹輸出類別的眾數。本文通過設定模型各參數對隨機森林進行構建訓練，其中，設定gini 為節點分裂評價準則，決策樹數量為100。

在對地鐵司機每項應急處置作業的重要影響因素進行篩選后，設定4 種輸入變量類型方案：方案1 為全影響因素；方案 2 為基于相關性篩選的重要影響因素；方案3 為基于特征重要性篩選的重要影響因素；方案4 為基于相關性與特征重要性篩選的重要影響因素的并集。

本文分別對各應急處置作業構建RF 和SVM 兩種分類器，通過比較不同輸入方案與分類器下分類結果的準確率對分類效果進行評估，結果如表1所示。

由表1可知，基于方案2、方案3、方案4 的準確率優于方案1，表明重要影響因素篩選有助于提高模型準確率，驗證了篩選績效重要影響因素指標方法的必要性；基于篩選后重要影響因素的應急處置作業績效分類準確率最大值均在77.8%及以上，模型效果較好，驗證了基于應急處置績效影響因素開展績效分類預測工作的有效性。

表1 應急處置績效分類準確率結果

5 結論及建議

（1）基于應急處置作業績效在處置效果、效率2 個維度的分析得出機敏型駕駛員較多，即錯誤次數較少、完成作業耗時較短，表明大部分司機的應急處置作業適應性較高；對4 類績效表現的司機分別設置有針對性的培訓內容及提供個性化的培訓方案，重點對應急處置績效表現為遲鈍型、輕率型的地鐵司機加強相關講解、演練與培訓，避免運營風險。

（2）有針對性地加強地鐵司機的應急處置能力，形成包括駕駛經驗因素、規章服從性因素、理論知識因素和職業適應性因素的績效影響因素評價體系，通過構建應急處置績效的影響因素體系，并篩選驗證得出安全系數、遺漏反應數等因素對應急處置績效影響程度較大，證明得到篩選重要影響因素后能夠有效提高分類模型的準確性，可從重要影響因素入手提升地鐵司機應急處置能力。通過挖掘地鐵司機進行各應急處置作業中的績效重要影響因素，有針對性地對司機進行重點培訓與考核。