为分析管制员在工作期间的警觉性变化规律,构建了一种基于马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)的警觉性概率预测方法.首先,通过模拟管制员工作环境,利用PVT(Psychomotor Vigilance Test,PVT)获取管制员不同时间段的警觉性值;其次,根据试验数据的结构特点,采用Logistic函数构建警觉性概率预测模型;然后,基于MCMC方法的理论基础,对比M-H抽样与NUTS抽样的结果,选取更适合该模型的抽样方法进行参数估计以获取模型中参数的最优值;最后,通过模型估算特定时刻管制员处于警觉状态的概率,以反映其警觉性状态.结果 表明,采用NUTS抽样算法的模型效果更好,管制员警觉与非警觉状态转变的最可能出现时间分别在03:45、06:40、09:05、13:50和15:50.
安全管理工程 警觉性 马尔科夫蒙特卡罗 Logistic函数 NUTS抽样 管制员排班