安全是城市轨道交通运营的前提和核心竞争力。随着城市轨道交通高密度、强耦合性网络化程度加深,运营事故和安全问题引发社会各界高度重视,国家和行业相继出台了系列政策及管理办法规范城市轨道交通运营风险管理工作,系统风险管控成为热点话题。然而现如今的系统风险管控工作大多是在运营事故发生后凭借经验主义展开事故致因分析,这种“被动安全”模式已无法满足城轨运营现状的管控需求;科学预判潜事故风险并采取相应管控措施能够达到有效降低事故发生频率的目的,进而实现系统运营的“主动安全”的目的。鉴于此现实背景,本文以城轨运营事故为研究基础,提出一种规范化、信息化的事故风险知识提取方法,结合本体理论完成风险知识的结构化存储,最后采用贝叶斯理论完成对不确定性风险知识的推理研究。主要研究内容如下:（1）构建了表征城市轨道交通运营事故特征的系统专业词库深入城市轨道交通系统内部展开实地调研,对实际运营过程中的安全事故管理管控现状进行归纳总结;在此基础上分析了城轨系统运营事故统计特性、文本特征以及导致事故发生的原因;并考虑“人机环管”四个方面的致因因素完成了城市轨道交通运营事故专业词库的建立,同时根据获取的事故数据比例不同将运营事故专业词库划分为人员类子词库、物理结构类子词库、环境类子词库以及安全管理类子词库并设置不同的权重;子词库的划分可为下一步风险知识的有效提取做铺垫。（2）形成了城市轨道交通运营风险知识提取方法结合运营事故文本的非结构化存储现状,首先利用中文文本分词技术完成对事故文本的分词处理,并以隐形马尔科夫与Viterbi算法相结合的方式对分词效果进行优化;深入挖掘事故信息蕴含的风险知识,利用已构建的专业词库与TF-IDF算法综合考虑分词权重的方式完成事故文本风险概念词的有效抽取;为了进一步明确运营事故的发生机理,在提取了风险概念词的基础上,应用置信度和基于改进的K-means算法围绕顶层风险概念词展开概念间层次及非层次关系的抽取。（3）构建了城市轨道交通运营风险本体模型在完成城市轨道交通运营事故文本蕴含风险知识有效抽取的基础上,以半自动化的方式实现了运营事故风险本体的初步构建;针对风险知识的存储引入本体理论,明确了风险概念之间的层次、非层次关系以及风险概念的相关属性描述后,构建了表征风险知识的城市轨道交通运营事故风险本体并实现可视化展示;在其基础上对风险本体内部存在的逻辑关系进行检验评估并消除冗余错误连接关系,从而保证了风险本体结构向贝叶斯推理结构转换的可行性。（4）形成了基于改进贝叶斯结构的不确定风险知识推理方法已构建的城市轨道交通运营风险本体模型可以实现对确定性风险知识的有效存储,但是实际运营过程中仍存在不确定的风险知识。以风险本体结构向贝叶斯结构转换的方式完成贝叶斯网络拓扑结构的确定;在此基础上对风险本体进行概率扩展进一步明确贝叶斯推理结构;结合似然估计法和推理算法完成在不同风险知识状态有所变化的情况下相关运营事故发生的概率;同时针对系统主动安全提出了规范化、明确化的事故管理要求,以便于从事故中更准确抽取风险知识。（5）搭建了城市轨道交通系统运营风险管控平台基于上述研究成果,本文搭建了面向主动安全要求的城市轨道交通系统运营风险管控平台,并对系统的逻辑架构、主要功能及核心界面进行展示。