王詩(shī)慧，李孝忠

(天津科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院，天津 300222)

基于一種擴(kuò)展模糊Petri網(wǎng)的列車(chē)運(yùn)行晚點(diǎn)致因建模分析

王詩(shī)慧，李孝忠

(天津科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院，天津 300222)

針對(duì)目前我國(guó)列車(chē)運(yùn)行晚點(diǎn)較嚴(yán)重的問(wèn)題，提出一種擴(kuò)展的模糊Petri網(wǎng)(extended fuuzy Petri net，EFPN)，并以對(duì)列車(chē)正點(diǎn)運(yùn)行有重大影響的主要因素為基礎(chǔ)，模擬給出其因果關(guān)系，建立了基于EFPN的列車(chē)運(yùn)行致因的分析模型，利用EFPN推理算法分析計(jì)算模型中某個(gè)致因因素導(dǎo)致列車(chē)運(yùn)行晚點(diǎn)的真實(shí)度，真實(shí)度最高的致因因素則是導(dǎo)致列車(chē)運(yùn)行晚點(diǎn)的最主要因素．實(shí)例分析表明，EFPN模型能夠體現(xiàn)各因素之間的邏輯關(guān)系，通過(guò)定量分析可得到導(dǎo)致列車(chē)運(yùn)行晚點(diǎn)的主要原因．

列車(chē)晚點(diǎn)；EFPN；致因分析；真實(shí)度

隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，鐵路現(xiàn)代化建設(shè)進(jìn)程正逐步加快．但與此同時(shí)，鐵路干線運(yùn)輸密度大、鐵路季節(jié)性的運(yùn)能緊張、現(xiàn)有技術(shù)裝備水平低、路網(wǎng)分布不均等弊端也使得我國(guó)鐵路運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)面臨著空前挑戰(zhàn)[1]．其中，鐵路運(yùn)輸能力和運(yùn)量的矛盾日漸突出，列車(chē)晚點(diǎn)現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生．列車(chē)運(yùn)行秩序不好、晚點(diǎn)現(xiàn)象嚴(yán)重，不僅給旅客帶來(lái)許多不便，也會(huì)給鐵路工作人員帶來(lái)非常大的工作壓力，更有損鐵路聲譽(yù)和國(guó)家形象．因此，對(duì)列車(chē)運(yùn)行晚點(diǎn)致因的研究是非常重要的．

文獻(xiàn)[2]分析了鐵路旅客列車(chē)晚點(diǎn)的原因，并強(qiáng)調(diào)保證列車(chē)正點(diǎn)運(yùn)行的重要性和緊要性．文獻(xiàn)[3]在分析列車(chē)晚點(diǎn)分類和晚點(diǎn)傳播特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，從控制直接影響列車(chē)正點(diǎn)率影響因素和控制晚點(diǎn)傳播范圍入手，針對(duì)各影響因素，提出提高高速列車(chē)正點(diǎn)率的各項(xiàng)措施及調(diào)度部門(mén)對(duì)晚點(diǎn)列車(chē)的調(diào)整策略和調(diào)整方法．但上述研究都是定性分析列車(chē)晚點(diǎn)原因，是對(duì)對(duì)象性質(zhì)特點(diǎn)的概括，是抽象的分析，不能依靠數(shù)據(jù)來(lái)具體地定量分析并給出直觀的數(shù)據(jù)結(jié)果．

Petri網(wǎng)普遍被認(rèn)為是描述具有并行或并發(fā)行為的系統(tǒng)的一種好工具，在有關(guān)描述和分析并行系統(tǒng)的各種問(wèn)題中有著廣泛的應(yīng)用[4–5]，傳統(tǒng)的Petri網(wǎng)無(wú)法處理一些不明確或模糊的信息，因此模糊Petri網(wǎng)(fuzzy Petri net，F(xiàn)PN)應(yīng)運(yùn)而生[6]．FPN以模糊產(chǎn)生式規(guī)則為基礎(chǔ)，它既有一般Petri網(wǎng)的圖形描述能力，又可以表現(xiàn)出知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)中規(guī)則之間的結(jié)構(gòu)化特性，并在故障診斷、知識(shí)推理等方面得到一定的應(yīng)用[7–8]．

本文在現(xiàn)有對(duì)列車(chē)晚點(diǎn)原因定性研究的基礎(chǔ)上，提出一種擴(kuò)展的模糊Petri網(wǎng)(extended fuzzy Petri net，EFPN)，利用EFPN在分析影響列車(chē)正點(diǎn)運(yùn)行的主要因素的基礎(chǔ)上進(jìn)行建模，通過(guò)EFPN推理算法定量分析導(dǎo)致列車(chē)晚點(diǎn)的最主要因素．

1 模糊Petri網(wǎng)基礎(chǔ)知識(shí)

1.1 基本模糊Petri網(wǎng)

基本模糊Petri網(wǎng)是一個(gè)六元組

式中：P={p1,p2,…,pn}是庫(kù)所節(jié)點(diǎn)的有限集合；T={t1, t2,…,tm}是變遷節(jié)點(diǎn)的有限集合；I是輸入函數(shù)，即從庫(kù)所集到變遷集的映射P× T→{0,1}，若I(p，t)＝1，表明pi是ti的輸入庫(kù)所，否則不是，I(ti)表示變遷ti的輸入庫(kù)所集合；O是輸出函數(shù)，即從變遷集到庫(kù)所集的映射P× T→{0,1}，若O(p，t)＝1，表明pi是ti的輸出庫(kù)所，否則不是，O(ti)表示變遷ti的輸出庫(kù)所集合；α是庫(kù)所到該庫(kù)所中托肯的映射，α(pi)＝αi表示庫(kù)所pi的托肯值是αi；f表示每個(gè)變遷對(duì)應(yīng)1個(gè)0到1之間的實(shí)數(shù)，即T→[0,1]，它是變遷到其置信度(CF)的映射，f(ti)＝μi表示變遷ti的置信度是μi．

既然FPN能夠?qū)鹘y(tǒng)Petri網(wǎng)的三元結(jié)構(gòu)擴(kuò)展到六元，那么在FPN的基礎(chǔ)上也可進(jìn)行擴(kuò)展，形成各種類型的FPN的網(wǎng)結(jié)構(gòu)，比較常用的是用于知識(shí)表示的模糊Petri網(wǎng)．

1.2 模糊Petri網(wǎng)與知識(shí)表達(dá)

對(duì)于1個(gè)基于規(guī)則的系統(tǒng)，其產(chǎn)生式規(guī)則可以用相應(yīng)的模糊Petri網(wǎng)模型來(lái)表示．在知識(shí)表示中，模糊產(chǎn)生式規(guī)則就是對(duì)于兩個(gè)或多個(gè)命題之間關(guān)系的描述．

通常用于知識(shí)表示的產(chǎn)生式規(guī)則有多個(gè)，對(duì)于每個(gè)規(guī)則都有一定的含義，如果用模糊產(chǎn)生式規(guī)則來(lái)表示，規(guī)則的基本定義是

其中：di和dj代表命題，其值是0到1的實(shí)數(shù)；μm是規(guī)則的置信度(CF)，μm∈[0,1]，μm越接近1，命題就越真實(shí)，越值得被相信．模糊產(chǎn)生式規(guī)則一般有圖1所示的3種類型，對(duì)應(yīng)的規(guī)則為

規(guī)則1：IF diTHEN dj(CF＝mμ)

規(guī)則2：IF diOR djTHEN dk(CF＝mμ，nμ)

規(guī)則3：IF diAND djTHEN dk(CF＝mμ)

圖1 3種模糊產(chǎn)生式規(guī)則的FPNFig. 1 FPN of three kinds of fuzzy production rules

由以上3種模糊產(chǎn)生式規(guī)則的FPN看出，如果圖中各庫(kù)所表示產(chǎn)生式規(guī)則中的各命題，那么圖中的每個(gè)有向弧就可以表示1個(gè)規(guī)則，這樣就可以將知識(shí)表示用FPN來(lái)進(jìn)行描述，即擴(kuò)展的模糊Petri網(wǎng)(EFPN)．

1.3 EFPN

定義1 EFPN是一個(gè)十元組結(jié)構(gòu)

其中：P={p1, p2,…,pn}是庫(kù)所節(jié)點(diǎn)的有限集合；T={t1, t2,…,tm}是變遷節(jié)點(diǎn)的有限集合；F為有向弧集合，F(xiàn)?(P× T)∪(T×P)；D={d1, d2,…dn}是有限命題的集合，P∩T∩D=?，P∪T≠?，且|P|=|D|；f：T→[0,1]是函數(shù)，表示變遷所對(duì)應(yīng)的推理規(guī)則的置信度；α：P→[0,1]，是庫(kù)所P的關(guān)聯(lián)函數(shù)，α(pi)＝αi表示該庫(kù)所對(duì)應(yīng)的命題的真值(真實(shí)度)為αi，αi∈[0，1]，i＝1，2，…，n；β：P→D是庫(kù)所到與之對(duì)應(yīng)的命題之間的關(guān)系，β,(pi)＝di表示庫(kù)所pi可以代表與之相對(duì)應(yīng)的命題di，而pi的托肯值就是di的真值，也就是說(shuō)，如果α(pi)＝αi，且β(pi)＝di，則命題di的真值為αi；λ：T→[0,1]是變遷的閾值映射，表示對(duì)命題的實(shí)際支持度(真實(shí)度)的最低要求；L是長(zhǎng)度為2的數(shù)組，即有2個(gè)元素，用來(lái)判斷庫(kù)所是否被查看或標(biāo)注，第1個(gè)元素是數(shù)字0(未被查看)或庫(kù)所p∈P的記號(hào)p，第2個(gè)元素是數(shù)字0(未被標(biāo)注)或α(p)，比如庫(kù)所pi和庫(kù)所pj是相鄰庫(kù)所(見(jiàn)定義3)，且L(pj)＝[pi，α(pj)]，則說(shuō)明庫(kù)所pj已被查看并標(biāo)注；M0是模糊Petri網(wǎng)的初始標(biāo)識(shí)，用托肯來(lái)表示，若庫(kù)所pi∈P的命題成立，則M (pi)＝1，否則M (pi)＝0.

定義2 變遷運(yùn)行規(guī)則

(1)變遷ti使能的充分條件是：∨pi∈?ti，M( pi)×α(pi)≥λi；

(2)變遷ti使能的必要條件是：變遷ti使能即被觸發(fā)，ti觸發(fā)后會(huì)產(chǎn)生新的標(biāo)志M′，記作M[ti＞M′，其新標(biāo)志的產(chǎn)生規(guī)則為

在上述定義的模糊Petri網(wǎng)中，1個(gè)變遷t及其前后集(?t和t?)中的各個(gè)庫(kù)所模擬1條模糊推理規(guī)則，其中?t中的庫(kù)所代表前提條件，t?的庫(kù)所代表推理結(jié)果.

定義3 相鄰庫(kù)所

若t為EFPN中的變遷，pi和pj為EFPN中的庫(kù)所，滿足pi∈?tj，pj∈tj?，則pi和pj就是相鄰庫(kù)所．

1.4 EFPN的推理規(guī)則

(1)IF diTHEN dj(CF＝μk)

其中：di和dj代表命題，且α(pi)＝αi，即命題di的真實(shí)度是αi；變遷tk用來(lái)表示命題之間的關(guān)系，也即規(guī)則，其置信度是μk．當(dāng)ti觸發(fā)后命題dj的真實(shí)度α(pj)＝α(pi)×μk，dj對(duì)應(yīng)的庫(kù)所pj上的標(biāo)注為L(zhǎng)(pj)＝[pi，α(pj)]．

(2)IF d1OR d2…OR diTHEN da( CF=μi)

其中：d1、d2、…、di、da是命題．當(dāng)變遷ti觸發(fā)后，命題da的真實(shí)度α(pa)=max[α(p1)×μi, α(p2)×μi,…, α(pi)×μi]da對(duì)應(yīng)的庫(kù)所pa上的標(biāo)注L(pa)＝[pi，α(pa)]．

(3)IF d1AND d2…AND diTHEN da(CF=μi)其中：d1、d2、…、di、da都是命題．當(dāng)變遷ti觸發(fā)后，命題da的真實(shí)度是α(pa)=min[α(p1),α(p2),…,α(pi)]×μi, da對(duì)應(yīng)的庫(kù)所pa上的標(biāo)注L(pa)＝[pi，α(pa)]．

2 模型的建立與分析

2.1 EFPN模型的推理算法

設(shè)庫(kù)所pi表示影響列車(chē)正點(diǎn)運(yùn)行的主要因素，各個(gè)主要因素的狀態(tài)由庫(kù)所對(duì)應(yīng)的命題di表示，其真實(shí)度為α(pi)．若目標(biāo)庫(kù)所表示列車(chē)已晚點(diǎn)，起始庫(kù)所就是列車(chē)運(yùn)行過(guò)程中影響列車(chē)正點(diǎn)運(yùn)行的致因因素，變遷ti表示事件，其置信度μi表示該事件發(fā)生的可能性，以變遷的觸發(fā)表示推理的進(jìn)行．據(jù)此能夠得到相應(yīng)列車(chē)運(yùn)行晚點(diǎn)的致因EFPN模型．本文基于正向推理方法[9–10]，每條規(guī)則從第1個(gè)庫(kù)所到目標(biāo)庫(kù)所進(jìn)行推理計(jì)算，這條規(guī)則經(jīng)過(guò)的庫(kù)所上都會(huì)設(shè)有1個(gè)標(biāo)注L，當(dāng)推理至目標(biāo)庫(kù)所時(shí)，再根據(jù)每條規(guī)則上的庫(kù)所的標(biāo)注值回溯至第1個(gè)庫(kù)所，進(jìn)而得到致因因素．假設(shè)EFPN模型中有n個(gè)庫(kù)所，m個(gè)變遷，其推理算法的具體步驟是：

(1)若庫(kù)所pi∈P對(duì)應(yīng)于列車(chē)晚點(diǎn)的致因因素，則M (pi)＝1；否則M (pi)＝0，其中i＝1，2，…，n．

(2)單獨(dú)設(shè)置1個(gè)庫(kù)所p0，對(duì)于所有庫(kù)所pi，如果M(pi)＝1，則在p0和pi之間添加變遷t，使得?t＝p0，t?＝pi，α(p0)＝1，μ(t)＝α(p0)，λ(t)＝α(p0).

(3)令L(p0)＝[0，1]，則p0是已經(jīng)被標(biāo)注但并未被查看的庫(kù)所．

(4)根據(jù)被標(biāo)注的先后次序，取1個(gè)已被標(biāo)注但還未被查看的庫(kù)所pi，對(duì)與其相鄰的所有庫(kù)所pj，若pi∈?tij,pj∈tij?，則

若α(pi)＞λ(tij)，則令L(pj)＝[pi，α(pj)]，即將庫(kù)所pj標(biāo)注，其中，α(pj)＝α(pi)×μ(tij)；

若|?tij|＝l，l≥2，當(dāng)所有α(pi)＞λ(tij)，i＝1，2，…，l時(shí)，則給L(pj)賦值，即L(pj)＝[pi，α(pj)]，其中α(pj)＝min[α(p1)，α(p2)，…，α(pj)]×μ(tij)；

若α(pi)≤λ(tij)，則不對(duì)庫(kù)所pj進(jìn)行標(biāo)注，即L(pi)＝[0，α(pi)]；

若庫(kù)所pj已經(jīng)被標(biāo)注，則將新計(jì)算得到的L值L′(pj)和以前的L值L(pj)中的第2個(gè)元素進(jìn)行比較，即比較α′(pj)與α(pj)，結(jié)果取較大的值．

(5)若庫(kù)所pi已被查看，則重復(fù)步驟(4)，直至所有庫(kù)所都已經(jīng)被查看．

(6)按照目標(biāo)庫(kù)所的L值的第1個(gè)元素反向追蹤找到主要路徑，即令目標(biāo)庫(kù)所對(duì)應(yīng)的命題的真實(shí)度最高的路徑，該路徑上的各因素，也就是路徑上的庫(kù)所，便是導(dǎo)致列車(chē)晚點(diǎn)的主要因素．

2.2 模型建立

首先從人為因素、列車(chē)、設(shè)備、線路和天氣5個(gè)方面考慮，選擇對(duì)嚴(yán)重影響列車(chē)正點(diǎn)運(yùn)行的主要因素，建立基于EFPN的列車(chē)晚點(diǎn)致因分析的模型．人為因素方面包括內(nèi)部人為因素和外部人為因素，內(nèi)部人為因素主要包括駕駛員的受教育程度、對(duì)列車(chē)操控的熟練程度、駕駛員的時(shí)間觀念及鐵路內(nèi)部人員矛盾等；外部人為因素主要包括列車(chē)嚴(yán)重超員、閑雜人員侵入鐵道線路．在列車(chē)方面，列車(chē)“套跑”、列車(chē)故障是主要因素．在設(shè)備方面，通信設(shè)備故障是主要因素．在線路方面，車(chē)流情況、線路樞紐能力、線路施工情況等線路信息為主要因素．在天氣因素方面，暴風(fēng)雪等惡劣的天氣導(dǎo)致視線能見(jiàn)度低、路況差等是導(dǎo)致列車(chē)運(yùn)行晚點(diǎn)的主要因素．綜合考慮上述各方面因素，建立基于EFPN的列車(chē)晚點(diǎn)致因模型，如圖2所示．EFPN模型的庫(kù)所和命題的含義分別見(jiàn)表1和表2．

圖2 基于EFPN的列車(chē)晚點(diǎn)致因模型Fig. 2 Model of causes of train delays based on EFPN

表1 EFPN模型庫(kù)所含義Tab. 1 Meaning of places in EFPN

表2 EFPN模型命題含義Tab. 2 Meaning of proposition in EFPN

在基于EFPN的列車(chē)晚點(diǎn)致因模型中，變遷的具體含義表示1個(gè)推理的過(guò)程，比如：若pa∈?ti，pb∈ti?，則變遷ti可以理解為：如果與庫(kù)所pa相對(duì)應(yīng)的命題da成立，那么與庫(kù)所pb相對(duì)應(yīng)的命題也成立．圖2中變遷t16的含義可以這樣理解：如果列車(chē)駕駛員的時(shí)間觀念差，則導(dǎo)致列車(chē)未能正點(diǎn)發(fā)車(chē)，列車(chē)將不能完全按照運(yùn)行圖行駛．

2.3 模型分析

根據(jù)2.1節(jié)EFPN模型的推理算法對(duì)圖2進(jìn)行計(jì)算分析，該模型的致因因素對(duì)應(yīng)的庫(kù)所為p1、p2、p3、p4、p6、p9、p11、p14、p16、p17．假設(shè)根據(jù)該趟列車(chē)的實(shí)際情況，通過(guò)專家打分方法對(duì)這些庫(kù)所中命題的真實(shí)程度進(jìn)行推斷，最終得到各個(gè)命題的真實(shí)度為α,(p1)＝0.10，α,(p2)＝0.76，α,(p3)＝0.93，α,(p4)＝0.66，α,(p6)＝0.84，α,(p9)＝0.98，α,(p10)＝0.85，α,(p11)＝0.85，α,(p14)＝0.50，α,(p16)＝0.74，α,(p17)＝0.30，各個(gè)變遷的置信度為μ8(t1)＝0.94，μ8(t2)＝0.94，μ8(t3)＝0.90，μ5(t4)＝0.88，μ8(t5)＝0.87，μ7(t6)＝0.90，μ8(t7)＝0.91，μ19(t8)＝0.98，μ7(t9)＝0.98，μ8(t10)＝0.91，μ12(t11)＝0.90，μ13(t11)＝0.95，μ8(t12)＝0.89，μ19(t13)＝0.94，μ15(t14)＝0.83，μ18(t15)＝0.85，μ18(t16)＝0.87，μ18(t17)＝0.88，μ19(t18)＝0.96，其中μ的下標(biāo)表示其對(duì)應(yīng)的變遷發(fā)生后的下一個(gè)庫(kù)所序號(hào)，例如：8μ(t1)表示變遷t1發(fā)生后到庫(kù)所p8方向的置信度．設(shè)各個(gè)變遷的閾值iλ＝0.61，i＝1，2，…，13．單獨(dú)設(shè)置庫(kù)所p0，并在p0與p1、p2、p3、p4、p6、p9、p11、p14、p16、p17之間分別添加相應(yīng)的變遷及有向弧，通過(guò)EFPN模型的推理算法，具體計(jì)算步驟如下：

(1)在所有托肯為1的庫(kù)所中排除所有α,(pi)小于閾值iλ的庫(kù)所．

(2)t2發(fā)生時(shí)α,(p8)＝α,(p2)×μ8(t2)＝0.76×0.94＝0.714,4，則L(p8)＝[p2，α,(p8)]＝[p2，0.714,4]．

(3)t3發(fā)生時(shí)α,(p8)＝α,(p3)×μ8(t3)＝0.93×0.90＝0.837，則L(p8)＝[p3，α,(p8)]＝[p3，0.837]．

(4)t4發(fā)生時(shí)α,(p5)＝α,(p4)×μ5(t4)＝0.66×0.88＝0.580,8，由于α,(p5)＜λ5＝0.61，t5不會(huì)使能．

(5)t6發(fā)生時(shí)α,(p7)＝α,(p6)×μ7(t6)＝0.84×0.90＝0.756，則L(p7)＝[p6，α,(p7)]＝[p6，0.756]．

(6)t9發(fā)生時(shí)α,(p7)＝α,(p9)×μ7(t9)＝0.98×0.98＝0.960,4，則L(p7)＝[p9，α,(p7)]＝[p9，0.960,4]．此時(shí)所有到達(dá)p7的情況已經(jīng)計(jì)算，取所有L(p7)的第2個(gè)元素值最大者，即[p9，0.960,4]．

(7)t7發(fā)生時(shí)α,(p8)＝α,(p7)×μ8(t7)＝0.960,4× 0.91＝0.874,0，則L(p8)＝[p7，0.874,0]．

(8)t10發(fā)生時(shí)α,(p8)＝α,(p10)×μ8(t10)＝0.85× 0.91＝0.773,5，則L(p8)＝[p10，0.773,5]．

(9)t11發(fā)生時(shí)α,(p12)＝α,(p11)×μ12(t11)＝0.85× 0.9＝0.765，則L(p12)＝[p11，0.765]．

(10)t12發(fā)生時(shí)α,(p8)＝α,(p12)×μ8(t12)＝0.765× 0.89＝0.680,9，則L(p8)＝[p12，0.680,9]．此時(shí)所有到達(dá)p8的情況已經(jīng)計(jì)算，取所有L(p8)的第2個(gè)元素值最大者，即[p7，0.874,0]．

(11)t8發(fā)生時(shí)α,(p19)＝α,(p8)×μ19(t8)＝0.874,0× 0.98＝0.856,5，則L(p19)＝[p8，0.856,5]．

(12)t11發(fā)生時(shí)α,(p13)＝α(p11)×μ13(t11)＝0.85× 0.95＝0.807,5，則L(p13)＝[p11，0.807,5]．

(13)t13發(fā)生時(shí)α,(p19)＝α,(p13)×μ19(t13)＝0.807,5× 0.94＝0.759,1，則L(p13)＝[p13，0.759,1]．

(14)t16發(fā)生時(shí)α,(p18)＝α,(p16)×μ18(t16)＝0.74× 0.87＝0.643,8，則L(p18)＝[p16，0.643,8]．

(15)t18發(fā)生時(shí)α,(p19)＝α,(p18)×μ19(t18)＝0.643,8× 0.96＝0.618,0，則L(p19)＝[p18，0.618,0]．

此時(shí)所有到達(dá)p19的情況已經(jīng)計(jì)算，取所有L(p19)的第2個(gè)元素值最大者，即[p8，0.856,5]．此時(shí)已達(dá)目標(biāo)庫(kù)所，根據(jù)其L值的第1個(gè)元素依次回溯的結(jié)果為p0、p9、p7、p8、p19，去掉臨時(shí)加入的庫(kù)所p0得到該實(shí)例中列車(chē)晚點(diǎn)的致因因素就是p9，即由于樞紐能力差使得車(chē)流復(fù)雜，進(jìn)而導(dǎo)致列車(chē)運(yùn)行晚點(diǎn)的真實(shí)度約等于0.856，它是所有致因因素中導(dǎo)致列車(chē)晚點(diǎn)真實(shí)度最高的因素．那么接下來(lái)就可以通過(guò)提高樞紐能力的方法來(lái)降低列車(chē)晚點(diǎn)頻率，比如將客車(chē)、貨車(chē)分離運(yùn)行．如果沒(méi)有通過(guò)定量計(jì)算，只是定性分析，需要考慮的因素覆蓋面廣、沒(méi)有針對(duì)性，并不能最大可能的降低列車(chē)晚點(diǎn)頻率．

3 結(jié) 語(yǔ)

本文在已有的基本模糊Petri網(wǎng)建模方法的基礎(chǔ)上，通過(guò)定義一種用于知識(shí)表示的擴(kuò)展模糊Petri網(wǎng)(EFPN)，分別從人、列車(chē)、設(shè)備、線路、天氣5個(gè)方面選出容易造成對(duì)列車(chē)運(yùn)行晚點(diǎn)的幾個(gè)主要因素，分析其因果關(guān)系，建立EFPN模型，并根據(jù)EFPN模型的推理算法計(jì)算各致因因素導(dǎo)致列車(chē)晚點(diǎn)的真實(shí)度．通過(guò)定量分析得到樞紐能力差是導(dǎo)致實(shí)例中的列車(chē)晚點(diǎn)的最主要因素的結(jié)論，證明了通過(guò)該模型和算法來(lái)分列車(chē)致因因素是可行的．

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責(zé)任編輯：常濤

Modeling and Analyzing Train Running Delays Causation Based on an Extended Fuzzy Petri Net

WANG Shihui，LI Xiaozhong

(College of Computer Science and Information Engineering，Tianjin University of Science & Technology，Tianjin 300222，China)

In view of the serious situation of train running delays，an extended fuzzy Petri net was proposed(extended fuuzy Petri net，EFPN)，and on the basis of some critical factors easily causing delays，a train delay causal analysis model based on EFPN was constructed after simulating and analyzing the causality of the given factors. EFPN reasoning algorithm was used to analyse and calculate the validity of the factors which lead to train delays，and the highest validity of the cause is the most key factor of train delays. Case analysis indicates that EFPN model can reflect the logical relationship among various factors，and it can get the main causes of train running delays through quantitative analysis.

train delays；EFPN；causal analysis；validity

TP399

A

1672-6510(2014)04-0053-05

10.13364/j.issn.1672-6510.2014.04.012

2013–12–05；

2014–02–27

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61070021，11301382)

王詩(shī)慧（1989—），女，內(nèi)蒙古烏蘭察布人，碩士研究生；通信作者：李孝忠，教授，lixz@tust.edu.cn.