On construction sites, there are many catastrophic accidents induced by human error. The fuzzy cognitive reliability and error analysis method (CREAM) is an effective method for assessing human error hazards in such a context. However, deficiencies regarding the aspects of reasonably considering the input weight, evaluation of common performance conditions (CPCs), and the rule‐based approach for fuzzy illation are frequently encountered. This paper provides an improved weighted fuzzy CREAM model. First, the reasonable weight of the CPCs is obtained by using multiple correlation analysis and evidence theory. Second, the specific evaluation rules for CPCs are established based on Chinese codes, and the membership function for each CPC level is obtained by a statistical method. The discrete basic diagram for the control mode is then transformed into a continuous fuzzy rule‐based model. On that basis, the rationality and reliability of the model are verified by four axioms. The method that introduces the weights into the calculation of the expected effects of CPCs and the reasoning of human error probability (HEP) can help evaluate the effectiveness of CPCs on human performance. The model is sensitive to the minor alterations of CPC scores and weights; the sufficiency of the data utilization and the solution domain are also verified. An exemplified application shows the rationality and validity of the new weighted fuzzy CREAM for shield tunneling human reliability analysis. This model also provides essential HEP data that can be used in hazard analysis in other engineering fields.

中文翻译：

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用于量化地铁施工人员可靠性的改进加权模糊CREAM模型：建模，验证和应用

在建筑工地上，由于人为错误而导致许多灾难性事故。模糊认知可靠性和错误分析方法（CREAM）是在这种情况下评估人为错误危害的有效方法。但是，在合理考虑输入权重，评估共同绩效条件（CPC）和基于规则的模糊不适方法方面经常遇到缺陷。本文提供了一种改进的加权模糊CREAM模型。首先，通过多元相关分析和证据理论，得出CPC的合理权重。其次，基于中文代码建立针对CPC的具体评估规则，并通过统计方法获得每个CPC等级的隶属度函数。然后将控制模式的离散基本图转换为基于连续模糊规则的模型。在此基础上，通过四个公理验证了模型的合理性和可靠性。将权重引入CPC预期效果的计算中以及人为错误概率（HEP）推理的方法可以帮助评估CPC对人类绩效的有效性。该模型对CPC得分和权重的微小变化敏感；还验证了数据利用率和解决方案域的充分性。实例应用表明了新型加权模糊CREAM在盾构掘进人员可靠性分析中的合理性和有效性。该模型还提供了基本的HEP数据，可用于其他工程领域的危害分析。在此基础上，通过四个公理验证了模型的合理性和可靠性。将权重引入CPC预期效果的计算中以及人为错误概率（HEP）推理的方法可以帮助评估CPC对人类绩效的有效性。该模型对CPC得分和权重的微小变化敏感；还验证了数据利用率和解决方案域的充分性。实例应用表明了新型加权模糊CREAM在盾构掘进人员可靠性分析中的合理性和有效性。该模型还提供了基本的HEP数据，可用于其他工程领域的危害分析。在此基础上，通过四个公理验证了模型的合理性和可靠性。将权重引入CPC预期效果的计算中以及人为错误概率（HEP）推理的方法可以帮助评估CPC对人类绩效的有效性。该模型对CPC得分和权重的微小变化敏感；还验证了数据利用率和解决方案域的充分性。实例应用表明了新型加权模糊CREAM在盾构掘进人员可靠性分析中的合理性和有效性。该模型还提供了基本的HEP数据，可用于其他工程领域的危害分析。将权重引入CPC预期效果的计算中以及人为错误概率（HEP）推理的方法可以帮助评估CPC对人类绩效的有效性。该模型对CPC得分和权重的微小变化敏感；还验证了数据利用率和解决方案域的充分性。实例应用表明了新型加权模糊CREAM在盾构掘进人员可靠性分析中的合理性和有效性。该模型还提供了基本的HEP数据，可用于其他工程领域的危害分析。将权重引入CPC预期效果的计算中以及人为错误概率（HEP）推理的方法可以帮助评估CPC对人类绩效的有效性。该模型对CPC得分和权重的微小变化敏感；还验证了数据利用率和解决方案域的充分性。实例应用表明了新型加权模糊CREAM在盾构掘进人员可靠性分析中的合理性和有效性。该模型还提供了基本的HEP数据，可用于其他工程领域的危害分析。还验证了数据利用率和解决方案域的充分性。实例应用表明了新型加权模糊CREAM在盾构掘进人员可靠性分析中的合理性和有效性。该模型还提供了基本的HEP数据，可用于其他工程领域的危害分析。还验证了数据利用率和解决方案域的充分性。实例应用表明了新型加权模糊CREAM在盾构掘进人员可靠性分析中的合理性和有效性。该模型还提供了基本的HEP数据，可用于其他工程领域的危害分析。