| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-30页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-17页 |
| 1.1.1 全自动运行系统突发事件及应急决策特点 | 第13-16页 |
| 1.1.2 全自动运行系统应急决策评价问题的提出 | 第16-17页 |
| 1.2 应急决策评价方法研究现状 | 第17-22页 |
| 1.2.1 应急决策的合理性评价研究 | 第17-19页 |
| 1.2.2 应急决策的认知评价研究 | 第19-20页 |
| 1.2.3 应急决策的集群评价研究 | 第20-21页 |
| 1.2.4 城市轨道交通应急决策应用现状 | 第21-22页 |
| 1.3 全自动运行系统应急决策评价现存问题及研究意义 | 第22-25页 |
| 1.3.1 现存问题 | 第22-24页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第24-25页 |
| 1.4 研究内容与方法 | 第25-30页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第25-26页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第26-27页 |
| 1.4.3 应用范围 | 第27-28页 |
| 1.4.4 论文组织架构 | 第28-30页 |
| 2 全自动运行系统背景介绍 | 第30-50页 |
| 2.1 全自动运行系统概述 | 第30-36页 |
| 2.1.1 系统定义 | 第30-32页 |
| 2.1.2 系统应急需求变化分析 | 第32-36页 |
| 2.2 全自动运行系统突发事件分析及应急资源的配置 | 第36-48页 |
| 2.2.1 系统突发事件分析 | 第37-39页 |
| 2.2.2 系统应急资源的配置 | 第39-44页 |
| 2.2.3 应急组织架构的提出 | 第44-48页 |
| 2.3 自动化变迁过程对应急决策的影响分析 | 第48-49页 |
| 2.4 小结 | 第49-50页 |
| 3 应急决策的认知复杂度分析 | 第50-66页 |
| 3.1 引言 | 第50页 |
| 3.2 全自动运行系统应急决策复杂度影响因子分析 | 第50-56页 |
| 3.2.1 步骤复杂度影响因子及指标 | 第50-53页 |
| 3.2.2 认知复杂度影响因子及指标 | 第53-56页 |
| 3.3 基于熵值方法的应急决策复杂度集成过程 | 第56-64页 |
| 3.3.1 应急规程示例 | 第57-59页 |
| 3.3.2 案例计算 | 第59-63页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第63-64页 |
| 3.4 小结 | 第64-66页 |
| 4 应急决策认知机理及模型建立 | 第66-86页 |
| 4.1 全自动运行系统应急决策认知机理分析 | 第66-70页 |
| 4.1.1 基于认知机理的应急决策认知框架的提出 | 第66-68页 |
| 4.1.2 控制中心调度员应急决策认知任务分析 | 第68-70页 |
| 4.2 控制中心应急决策认知基本模块设计 | 第70-72页 |
| 4.2.1 控制中心应急决策陈述性知识 | 第70-71页 |
| 4.2.2 控制中心应急决策产生式知识 | 第71-72页 |
| 4.3 控制中心应急决策认知模型构建 | 第72-84页 |
| 4.3.1 基于认知架构的控制中心产生式模式 | 第72-80页 |
| 4.3.2 基于共享心智模型的控制中心团队认知协作模型 | 第80-84页 |
| 4.4 小结 | 第84-86页 |
| 5 基于知识的应急决策认知分析 | 第86-106页 |
| 5.1 知识调用以及决策选择机制 | 第86-88页 |
| 5.1.1 基于激活度的知识决策 | 第86-87页 |
| 5.1.2 基于效用值理论的决策选择机制 | 第87-88页 |
| 5.2 基于FAN作用理论的调度员应急决策认知实验及分析 | 第88-99页 |
| 5.2.1 实验过程 | 第88-91页 |
| 5.2.2 基于FAN作用的认知决策模型构建 | 第91-93页 |
| 5.2.3 认知模型GUI对象 | 第93-94页 |
| 5.2.4 仿真结果及分析 | 第94-99页 |
| 5.3 基于认知过程的动态复杂性 | 第99-103页 |
| 5.3.1 认知过程中成功的不确定性 | 第99-101页 |
| 5.3.2 认知过程中的熵动态性分析 | 第101-102页 |
| 5.3.3案例分析 | 第102-103页 |
| 5.4 小结 | 第103-106页 |
| 6 基于决策论的应急决策评价分析 | 第106-122页 |
| 6.1 基于模糊AHP的应急决策评价方法 | 第106-108页 |
| 6.1.1 基于模糊AHP方法的判断矩阵 | 第106-107页 |
| 6.1.2 基于语义规则的评价等级论域 | 第107-108页 |
| 6.2 基于任务网络的调度员群聚集算法 | 第108-113页 |
| 6.2.1 控制中心调度员任务网络模型 | 第109-111页 |
| 6.2.2 调度员偏好数据集结OWA算子提出 | 第111-112页 |
| 6.2.3 基于应急任务网络模型的改进WOWA算子 | 第112-113页 |
| 6.3 基于模糊AHP-改进WOWA的混合应急群决策评价方法 | 第113-114页 |
| 6.3.1 基于模糊AHP-改进WOWA算子的混合应急决策评价方法 | 第113-114页 |
| 6.4 实例分析 | 第114-121页 |
| 6.4.1 燕房线全自动运行系统介绍 | 第114-115页 |
| 6.4.2 实例概述 | 第115-116页 |
| 6.4.3 改进WOWA算子计算 | 第116-119页 |
| 6.4.4 调度员偏好聚集过程 | 第119-121页 |
| 6.5 小结 | 第121-122页 |
| 7 结论 | 第122-124页 |
| 7.1 论文主要研究工作 | 第122-123页 |
| 7.2 创新点 | 第123页 |
| 7.3 研究展望 | 第123-124页 |
| 参考文献 | 第124-130页 |
| 附录 A | 第130-138页 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第138-142页 |
| 学位论文数据集 | 第142页 |
