| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 文献综述 | 第11-13页 |
| 1.3 研究方法与思路 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第14-16页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第16-17页 |
| 第二章 系统动力学概述 | 第17-25页 |
| 2.1 系统的概念 | 第17-18页 |
| 2.1.1 系统的概念 | 第17页 |
| 2.1.2 系统的特性 | 第17-18页 |
| 2.2 系统动力学简介 | 第18-21页 |
| 2.2.1 系统动力学的来源与发展 | 第18-19页 |
| 2.2.2 因果关系与反馈环 | 第19-20页 |
| 2.2.3 系统动力学模型的构成 | 第20-21页 |
| 2.3 系统动力学软件 Vensim PLE | 第21-24页 |
| 2.3.1 Vensim PLE 软件的特点 | 第22-23页 |
| 2.3.2 Vensim PLE 软件建模的一般过程 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 地铁 AFC 系统运营风险识别 | 第25-48页 |
| 3.1 系统动力学与传统方法在风险管理上的对比 | 第25-28页 |
| 3.1.1 传统的风险识别方法及其问题分析 | 第25-27页 |
| 3.1.2 系统动力学风险识别上的特点分析 | 第27-28页 |
| 3.2 广州地铁 AFC 系统 | 第28-34页 |
| 3.2.1 概况 | 第28-31页 |
| 3.2.2 系统组成 | 第31-32页 |
| 3.2.3 系统功能 | 第32-34页 |
| 3.3 系统动力学在 AFC 系统风险识别中的应用 | 第34-47页 |
| 3.3.1 建立 AFC 系统动力学模型 | 第34-39页 |
| 3.3.2 识别 AFC 系统风险因素的原因及结果 | 第39-45页 |
| 3.3.3 分析风险因素的反馈回路 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 地铁 AFC 系统运营风险评估 | 第48-67页 |
| 4.1 综合集成赋权方法介绍 | 第48-52页 |
| 4.1.1 基于“功能驱动”原理的赋权法 | 第48-50页 |
| 4.1.2 基于“差异驱动”原理的赋权法 | 第50-51页 |
| 4.1.3 综合集成赋权法 | 第51-52页 |
| 4.2 系统动力学在 AFC 系统风险评估中的应用 | 第52-66页 |
| 4.2.1 建立 AFC 系统的流程图模型 | 第52-54页 |
| 4.2.2 估计边界点的风险数值 | 第54-57页 |
| 4.2.3 计算线性函数关系中各风险因素的权重 | 第57-60页 |
| 4.2.4 建立系统的数学方程式 | 第60-61页 |
| 4.2.5 基于系统动力学的风险模拟 | 第61-66页 |
| 4.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 地铁 AFC 系统运营风险控制 | 第67-72页 |
| 5.1 完善地铁 AFC 系统的软硬环境 | 第67-68页 |
| 5.2 加强员工的培训教育 | 第68-69页 |
| 5.3 建立完善的风险监测与预警体系 | 第69-70页 |
| 5.4 构建完善的风险应急处理机制 | 第70-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录 A 地铁 AFC 系统运营风险因素调查表 | 第77-79页 |
| 附录 B 主观赋权法专家打分法调查表 | 第79-81页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 附件 | 第83页 |
