基于三角模糊和可变模糊集理论的地铁运营风险(3)
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【关键词】
【摘要】:式中,k表示对应的风险等级;“·”表示矩阵相乘. 根据H对待评价对象进行综合评价得到其级别特征值: 式中,ωi为第i个1级指标的权重. 4 实例分析 1)根据式中,k表示对应的风险等级;“·”表示矩阵相乘.
根据H对待评价对象进行综合评价得到其级别特征值:
式中,ωi为第i个1级指标的权重.
4 实例分析
1)根据表2、表3确定各指标的RP和RI评价值,利用式(3)、(4)确定RF值及RFT值,确定利用式(5)确定1级指标及2级指标的权重,分别如表1的第3,5列所示,如1级指标的权重确定过程如表4所示.
表4 1级指标RP和RI评价值及其权重确定过程1级指标RP评价值RI评价值RFRFTωi安全管理评价(0.7,0.9,1)(0.3,0.5,0.7)(0.21,0.45,0.7)0.4530.27运营组织与管理评价(0.4,0.6,0.8)(0.3,0.5,0.7)(0.12,0.30,0.56)0.3270.19运营设备与设施评价(0.7,0.9,1)(0.8,0.9,1)(0.56,0.81,1)0.790.47外界环境评价(0.2,0.4,0.6)(0.1,0.25,0.4)(0.02,0.1,0.24)0.120.07
2)根据该地铁运营的实际情况,采用集值统计法获得各指标分值,如表2的第6列所示.结合评价对象,参考文献[8]及《地铁运营安全评价标准》中关于地铁运营风险及相关风险级别的分级标准,确定风险等级论域为V={不可接受,基本可接受需改进,可接受,可忽略},以数值1,2,3和4分别表示这4个风险等级.在该体系中,取所有指标的风险分值区间均一致,则风险评价的可变模糊集合的吸引域为Iab=[0,60)[60,80)[80,90)[90,100]),范围域为Icd=([0,80)[0,90)[60,100)[80,100]).根据指标的吸引域区间及相对隶属函数对于点值矩阵的要求,确定各指标4个等级的点值矩阵为(mi1,mi2,mi3,mi4)=(0,65,85,100).
根据以上的各参数取值,对每个指标值应用式(11)~(13)计算,并将结果归一化,可得每个指标的相对隶属度矩阵,如表1第8~11列.根据2级指标的权重及相对隶属度,应用式(14)~(16)可求得各1级指标的级别特征值,如表5第2~5行所示;1级指标的权重及级别特征值利用式(17)可得到目标层的级别特征值,如表5第6行所示.由表5可知,4种模型下的评价结果的离差只有0.062,评价结果均为3级(可接受),偏向于2级(基本可接受需改进).
表5 1级指标4组模型参数的评价结果表项目ωiα=1,p=1α=1,p=2α=2,p=1α=2,p=21级指标安全管理评价0.272.4592.4562.4562.457运营组织与管理评价0.192.5882.5902.4712.479运营设备及设施评价0.473.0383.0323.1653.152外界环境评价0.073.3383.3283.6443.626目标层—2.8172.8132.8752.870
将该地铁运营线路经基础分值评价法与可变模糊评价所得的两种评价结果进行对比,如表6.
表6 2种评价结果的对比评价方法特征值或分值风险级别风险水平风险分级依据可变模糊评价2.8433级,偏向2级风险可接受,偏向基本可接受,需改进本文提出的4级风险区间基础安全评价分值法84.31级,偏向2级风险不可接受,偏向可接受GB/T-2007
从两种评价方法的评价结果来看,其总体风险水平都偏向“可接受”,但对于可变模糊评价方法,还能得出期1级指标所处于的风险水平,如对于“安全管理评价”1级指标,其风险处于“需改进”状态,因此可以通过完善其所属风险较高的2级指标来改善其风险水平,如对于“事故应急预案及应急体系”,该地铁运营公司虽然对应急救援预案进行了编制,但预案的演练方式较为单一,并且演练缺乏相应的计划、总结及评估.因此建议该地铁运营公司应定期组织多种形式的应急演练,并对其内容进行总结、评估,根据地铁运营发展现状对预案进行维护更新.
5 结论
(1)根据地铁运营风险评价体系中各指标对于风险发生的可能性及后果严重程度来确定指标权重的思想是合理性的,采用的三角模糊理论在处理地铁运营风险评价的不确定性问题是可行的;
(2)应用可变模糊集理论,用相对差异函数来确定地铁运营风险隶属度向量是可行的.可变模糊评价模型不仅权重向量可变,且模型参数α、p可变,该方法突破传统方法只用一种模型对评价对象进行评价的作法,可以提高评价的可靠性,而从计算结果可以看出通过变换模型参数得到的级别特征值较稳定.
参考文献:
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文章来源:《采矿与安全工程学报》 网址: http://www.ckyaqgcxb.cn/qikandaodu/2021/0221/499.html