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铁道科学与工程学报 2024年第8期21卷 3119-3130页

作者：王健邢科家王玺中国铁道科学研究院北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所北京100081

为了减少铁路行车指挥岗位的疲劳作业时间,降低由人员疲劳引发运输生产事故的风险,在分析岗位疲劳原理的基础上,研究预防岗位疲劳作业的工间休策略。以“应对性工间休策略”为参照,提出一种“预防性工间休策略”,用随机过程描述岗位人... 详细信息

为了减少铁路行车指挥岗位的疲劳作业时间,降低由人员疲劳引发运输生产事故的风险,在分析岗位疲劳原理的基础上,研究预防岗位疲劳作业的工间休策略。以“应对性工间休策略”为参照,提出一种“预防性工间休策略”,用随机过程描述岗位人员的疲劳发展,以有值班干部替班的2岗位作业系统为对象构建马尔科夫模型。在阐述工间休策略的基础上对模型进行设计,并说明模型的工作原理及计算方法。以作业系统稳态和瞬态下的疲劳作业概率(P_(fo))、值班干部替班概率(P_(dcs))为评价指标,通过计算指出“预防性工间休策略”的优缺点并对策略进行调整,对比分析“应对性工间休策略”“预防性工间休策略”和“调整的预防性工间休策略”应对岗位人员疲劳作业的效果。研究结果表明:相对“应对性工间休策略”,“预防性工间休策略”可显著降低岗位人员的疲劳作业概率,P_(fo)降低的同时P_(dcs)升高。“调整的预防性工间休策略”的P_(fo)优于“应对性工间休策略”,且收敛速度优于“预防性工间休策略”。提出的“预防性工间休策略”适用于优先考虑最大程度减少疲劳作业时间的情况,“调整的预防性工间休策略”适用于优先考虑替班成本的情况,可根据考量因素选择不同策略,为应对铁路运输岗位疲劳作业提供参考。

关键词：铁路安全运输岗位疲劳作业替班马尔科夫链

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铁路运输岗位疲劳研究综述

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中国铁路 2023年第3期 16-25页

作者：王健高扬邢科家李怀兵廖冬波马灿中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所北京100081 中国铁道科学研究院北京100081 中国国家铁路集团有限公司铁路安全研究中心北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道科学技术研究发展中心北京100081 中国铁路广州局集团有限公司株洲北车站湖南株洲412000

预防由人员疲劳引发的铁路运输生产事故,对保障铁路运输安全具有重要意义。针对铁路运输岗位疲劳,分析疲劳诱发、疲劳检测和疲劳风险因素的研究现状,将疲劳检测方法分类,比较各方法的优缺点。指出未来研究的发展趋势:应更多地关注机车... 详细信息

预防由人员疲劳引发的铁路运输生产事故,对保障铁路运输安全具有重要意义。针对铁路运输岗位疲劳,分析疲劳诱发、疲劳检测和疲劳风险因素的研究现状,将疲劳检测方法分类,比较各方法的优缺点。指出未来研究的发展趋势:应更多地关注机车乘务员以外的其他岗位;疲劳恢复是具有很大实用价值的研究方向;基于生理测量和机器学习的检测方法在铁路运输岗位疲劳检测中有较好的应用前景;适合铁路运输岗位的疲劳干预方法和控制岗位疲劳发生、发展的管理办法是未来研究趋势。

关键词：铁路安全运输岗位人员疲劳疲劳诱发疲劳检测疲劳风险因素

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基于校企共建的中职物流类专业学生运输岗位胜任力培养探究

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西部素质教育 2023年第13期9卷 119-122,153页

作者：陈韶越厦门市同安职业技术学校福建厦门361100

文章基于研究背景,首先阐述了基于校企共建的中职物流类专业学生运输岗位胜任力培养思路,然后论述了基于校企共建的中职物流类专业学生运输岗位胜任力培养实践。

关键词：运输岗位岗位胜任力校企共建物流类专业中职

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基于神经网络的心率变异性指标预测的研究

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铁道科学与工程学报 2025年

作者：王健邢科家王玺中国铁道科学研究院中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所

岗位疲劳与不安全行为有明确关联，与运输生产安全紧密相关。岗位疲劳检测已经得到了广泛的研究，但目前研究主要是基于实时指标的疲劳状态检测。如果对识别疲劳的指标做出预测，则可进一步预测未来的疲劳状态，从而提前采取措施更好地... 详细信息

岗位疲劳与不安全行为有明确关联，与运输生产安全紧密相关。岗位疲劳检测已经得到了广泛的研究，但目前研究主要是基于实时指标的疲劳状态检测。如果对识别疲劳的指标做出预测，则可进一步预测未来的疲劳状态，从而提前采取措施更好地应对疲劳作业。门控循环单元神经网络（GRU）已被证实在处理时序预测问题中表现良好，本文旨在开发一种基于GRU的预测模型，以提高铁路运输岗位疲劳的预测能力，从而为提前干预提供依据。在基于心率变异性（HRV）指标的疲劳检测中，MEAN、SDNN、RMSSD和HR等时域指标是最基础、最常用的。本研究采用重叠窗口采样方法进行数据预处理，并利用贝叶斯优化（BO）的GRU模型进行HRV基础时域指标的预测。以铁路车站在岗值班员为对象采集8组数据，从各组数据中提取MEAN、SDNN、RMSSD和HR数据集，用拟合度（R2）和均方根误差(Erms)作为验证指标，采用交叉验证法检验预测结果的准确性。以基于长短期记忆神经网络（LSTM）的模型为对比，比较LSTM、GRU、BOLSTM和BO-GRU模型的预测效果。研究结果表明：在MEAN、SDNN、RMSSD和HR的预测任务中，BO-GRU模型都能够实现高精度预测，拟合度（R2）平均值分别达到0.95199、0.9626、0.96222和0.94846；均方根误差(Erms)均值分别为11.217（毫秒）、9.4517（毫秒）、12.657（毫秒）和1.5357（次/分钟），均优于对比模型。研究结果为铁路运输行业在应对岗位疲劳及保障生产安全方面提供了重要参考。

关键词：铁路安全运输岗位疲劳预测神经网络心率变异性

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中职《运输作业实务》课程开发的企业调查与研究——基于岗位胜任力以厦门地区为选点的企业调研报告

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中国物流与采购 2022年第10期 93-94页

作者：乔林琼厦门市同安职业技术学校 361100

有效的企业调研可以加强职业教育与行业的联系,提高教师的实践教学技能,也可以搜集更多的教学案例和教学素材,增加课堂生动性,提高教学与生活实际的结合度、提高教师个人职业素养。中职《运输作业实务》课程开发的调查与研究,是基于岗... 详细信息

有效的企业调研可以加强职业教育与行业的联系,提高教师的实践教学技能,也可以搜集更多的教学案例和教学素材,增加课堂生动性,提高教学与生活实际的结合度、提高教师个人职业素养。中职《运输作业实务》课程开发的调查与研究,是基于岗位胜任力以厦门地区为选点进行的企业调研,为后续的课程开发研究和学校人才培养目标的修订奠定了良好的基础。

关键词：课程开发企业调研中职运输岗位

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