余露虹 秦茂 包蕾 何翔 王韓冬

【摘 要】基于SHEL模型，利用人物分析法，對高鐵調(diào)度工作進(jìn)行分析，得到五個工作子模型：監(jiān)視子模型 、思考子模型 、記錄子模型、調(diào)整子模型、通信子模型。以此為基礎(chǔ)，利用京滬高鐵調(diào)度所現(xiàn)場調(diào)研數(shù)據(jù)，可得其調(diào)度工作的工作負(fù)荷，為合理劃分區(qū)間從而合理劃分調(diào)度工作負(fù)荷提供依舊。

【關(guān)鍵詞】高速鐵路 行車調(diào)度 工作負(fù)荷 人員配置 調(diào)度區(qū)段

【中圖分類號】U284 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】1672-5158（2013）03-0450-01

一、基于SHEL模型的層次分析法

SHEL模型最初由愛德華教授于1972年首次提出，描述了人在安全工作中所處的特殊位置，這個模型由4個元素組成：軟件（Software）、硬件（Hardware）、環(huán)境（Environment）和人（Liveware），分別用4元素的首字母S、H、E、L來表示。將模型稍作改進(jìn)，使其適用于高鐵行車調(diào)度信息量影響因素的分析，改進(jìn)后的模型見圖1-1。的調(diào)度區(qū)段長度為200-300公里；如果管轄區(qū)段內(nèi)列車對數(shù)在60對以下，較合理的調(diào)度區(qū)段長度為300-400公里；高鐵樞紐臺應(yīng)便于調(diào)度的掌握，根據(jù)列車密度和樞紐復(fù)雜程度合理設(shè)置。

3.2利用回歸方法劃分合理區(qū)間

列車數(shù)量、區(qū)段長度兩個自變量均與工作負(fù)荷這個因變量之間存在較明顯的線性關(guān)系，且隨著區(qū)段長度和列車數(shù)量的增長，工作負(fù)荷也呈增長趨勢。列車數(shù)量和區(qū)段長度這兩個自變量之間也并不存在明顯線性關(guān)系，符合多元線性回歸模型的前提條件，因此本文選取多元線性回歸模型來對自變量和因變量之間的關(guān)系作進(jìn)一步分析。

多元線性回歸模型是研究兩個或兩個以上的自變量與因變量之間的關(guān)系，由于本文中自變量為兩個，因此可建立如下模型：

Wbb nb L=++

式中，0b、1b和2b為回歸系數(shù)，W為工作負(fù)荷，n為列車數(shù)量，L為區(qū)段長度。

3.3回歸擬合

本次回歸分析采用了京滬高鐵、京津城際和石太客專三個調(diào)度臺7：00-23：00點(diǎn)間的500組數(shù)據(jù)作為回歸樣本，并依托SPSS軟件對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸擬合。

經(jīng)過SPSS軟件的回歸分析后可得相應(yīng)的回歸系數(shù)值，其中00.012b =，10.020b =，20.001b =。在輸出結(jié)果中，可用多重可決系數(shù)2

R來判定線性回歸的擬合程度，本次回歸中20.901R =，可見回歸方程可以解釋絕大部分的工作負(fù)荷變化。在方差分析表中，可用F檢驗來判斷因變量與多個自變量之間整體線性關(guān)系的顯著性，本次回歸中F值為76.945，顯著性概率為0.000，說明因變量與自變量之間存在顯著的多元線性關(guān)系。在回歸系數(shù)表中，可用t檢驗來判斷每個自變量對因變量產(chǎn)生的顯著性影響，常量與兩個自變量的顯著性概率為0.043、0.000和0.010，均小于0.05，說明各個自變量與因變量之間都有較為顯著的線性關(guān)系。將各回歸系數(shù)引入回歸方程后可得，0.0120.020.001WnL=++。

四、結(jié)論

本文采用任務(wù)分析法在對行車調(diào)度的作業(yè)內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)分類的基礎(chǔ)上，建立了工作負(fù)荷的模型，并以京滬高鐵行車調(diào)度為研究對象進(jìn)行了實例分析。結(jié)果表明京滬高鐵行車調(diào)度個別時段工作負(fù)荷較大，影響行車安全。因此，京滬高鐵調(diào)度臺設(shè)置兩名助理調(diào)度來輔助行車調(diào)度完成整個調(diào)度任務(wù)是比較合理的。

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