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灰色聚类理论与层次分析法相结合在火车站评估中的应用
摘要：众所周知，铁路交通安全是一个重要问题，采取许多措施来确保铁路交通安全和科学的火车站评估（RSE）对于实现有效的管理具有重要意义。为满足这些要求，本文提出了一种基于灰色聚类理论结合层次分析法的铁路车站综合评价方法。首先，对层次分析法进行了综述。其次，建立了评价指标体系。最后，详细介绍了RSE的过程，并给出一个示例，供读者清楚地理解此方法。这项研究已被用于火车站评估的软件开发中。
索引词：层次分析法，火车站评价，灰色聚类理论，指标体系
I．介绍
众所周知，安全性一直是铁路交通组织中最重要的问题之一。最近，为了保证铁路运输的安全性和效率，我国已经成功采取了许多措施。我国在改善铁路运 输安全条件方面已投入了大量资金，但铁路安全问题仍然存在，某些统计数据表明，许多事故源于违反操作规程，即科学管理是保证铁路交通安全的主要措施。交通量。为了保证铁路交通安全，需要科学的铁路安全评价方法。目前，尽管各火车站在运营安全、运输安全和设备安全等方面都有许多评价指标，但缺乏关于火车站评价（RSE）的整体评价指标。针对该问题，铁路部门提出了以下要求：
建立RSE的科学整体指标体系，需要尽可能地利用已知方法获取的数据
反映RSE的主观性和客观性，根据各个火车站的安全程度将其分为一定的等级。
为了满足上述要求，本文采用灰色聚类理论进行RSE分析。 本文首先建立了RSE的指标体系，一级指标由操作安全、设备安全、人身安全和运输安全四个二级指标组成。为了科学地估计某些系数，将层次分析法引入RSE，提出了基于RSE的灰色聚类理论与层次分析法相结合的确定系数的新方法，并将该方法应用于RSE系统的软件开发中，将RSE系统安装到客户端计算机上，应用表明，该方法是正确可行的。
本文的布局如下。首先，回顾了层次分析法。在第三节建立了整体指标体系，第四节详细介绍了灰色聚类评价与层次分析法相结合的方法。第五节给出了一个说明性的例子。最后，第六节得出结论。
II．回顾AHP方法
AHP（Analysis Hierarchy Process，层次分析法）是T.L.Safety教授在20世纪70年代提出的一种兼具定量和定性分析的决策方法。层次分析法能够利用参与者的主观判断识别和整合他们的知识和专长，这是一个对于在较差的信息基础上做出决策而言尤其重要的特征。
在本文中，采用层次分析法对各指标相对于目标的权重进行评价。假设（i =1,2,hellip;,m）和O分别代表准则和目标。相对于O的每个的权重W=（,,hellip;,）,根据以下方法估算。
步骤1：确定判断矩阵
A= (1)
=，代表和相对于对象O的成对比较直。的含义如表1所示。
步骤2：=，i,j=1,2,hellip;,m (2)
步骤3：=，I,j=1,2,hellip;,m (3)
步骤4：=，I,j=1,2,hellip;,m (4)因此我们得到权重w=（,,hellip;,）
Total Safety:全面安全
Operational safety:操作安全
Equipment safety:设备安全
Personal safety:人身安全
Transportation safety: 运输安全
Workshop safety management: 车间安全管理
Workshop trainman safety:车间工作人员安全
First workshop:第一车间
Second workshop:第二车间
hellip;
First train team safety:第一列车组安全
Second train team safety:第二列车组安全
hellip;
Train safety management:列车安全管理
Train team personal safety:列车组人身安全
First supervising group:第一督查小组
Second supervising group:第二督察小组
hellip;
Engine driver safety of group:驾驶员安全组
Personal safety management of group：个人安全管理组
First engine driver:第一驾驶员
Second engine driver:第二驾驶员
hellip;
Safety production:安全操作
Violation regulation:违规
The equipments maintenance:设备维修
The business examine:业务考察
表1
比较量表
|
含义 |
|
|
1 |
和同等重要 |
|
3 |
比稍微重要 |
|
5 |
比明显重要 |
|
7 |
比强烈重要 |
|
9 |
比极端重要 |
|
2,4,6,8 |
上述两相邻半段的中间值 |
III．建立评价指标
A.建立评价指标的原则
指标体系应遵循的四个原则：
1）实用性：所选指标应反映火车站安全的相关内容。
2）可比性：所选指数应足够敏感以反映各种火车站状况。
3) 完整性：每项绩效指标应尽可能涵盖火车站安全的各种属性，例如设备、管理和人员。
4) 可衡量性：所选的绩效指标应通过直接或间接方法轻松计算。因此，应首先选择可测量指标。
B.建立评价指标
根据上以原则，我们选择操作安全、设备安全、人身安全和运输安全作为第一级指标，每一级指标由许多二级指标钩秤。指标体系如图1所示。
考虑到交通安全法规，第一级指标计算如下：
=* * (5)
= (6)
式中的，分别是第i列车组安全的值。
= (7)
式中的，分别是第i督察小组的值。
= (8)
式中的，,分别是第i驾驶员的值。
=
在上述公式中，带后缀的字母W表示权重，由第二章所述的HP方法估计。
可以用已知方法算出，这种方法通常是通过计分来实现的，为了节省空间，这里只给出了计算的方法。例如，S4是由以下指标测量的，如表2所示。
表2
运输安全指标
|
评价指标 |
频率 |
得分/时间 |
|
严重交通事故 |
-120 |
|
|
重大交通事故 |
-80 |
|
|
一般交通事故 |
-50 |
|
|
轻度交通事故 |
-20 |
假设初始值是120，取值范围在0-120之间，则=min(max(100-,0),120)。
因此，基于AHP，通过公式（5）-（9）计算第二级指标（操作安全，设备安全，人身安全，运输安全）的值。
IV．灰色聚类评价方法
为确保铁路安全，定期调查和评估越来越重要。在在软件开发中，我们发现RSE的评价模型很少，传统的直接进行排序和评分是不科学的，为了更好的管理，往往需要对火车站进行分类，例如，我们将火车站划分为四个等级(优、良、中、差)，哪些尺度可以科学地对这些车站进行分类？使用精确的数字显然是不科学的，如果定义80-90分为“好”，那么79.9分属于“中”，这显然是不公平的，事实上， RSE是由许多因素决定的，在评价过程中很多因素并不清楚，因此RSE具有一些“灰色”的特点，灰色聚类理论已经被成功地应用在道路、工程项目风险中，运用灰色聚类理论解铁路控制问题。本文，灰色聚类理论在AHP的帮助下应用到RSE中。
假设i表示火车站的数量（i=1,2,hellip;,n），j表示指标系统中第一级指标的数量（j=1,2,3,4），k表示要分类的类别的数量（k=1,2,hellip;,l）。
A.建立评价样本矩阵
根据灰色聚类理论，i是一个聚类单元，j是一个聚类指标，k是一个灰色类。D表示一个含有元素的样本矩阵。
D=
式中，d表示第i个火车站相对于指标体系中第一级指标的第j个指标的值，该值通过第三章的方法计算。实际上，第i个火车站的，，，的值分别等于。
B. 确定灰色等级k的白化函数
第一级指标的白化函数用来描述一定范围内数值的“偏好”程度。是白化函数，下标表示第j个指标相应的灰色等级k，所以
=（） (11)
=（） (12)
=（） (13)
根据参数估计量给出的评价标准计算, 其中是白化函数的灰度值，例如，表3中的参数估计量给出了一个评价标准，我们可以推导出。
表3
指标评价标准
|
一级指标 |
标准 |
|||
|
优 |
良 |
中 |
差 |
|
|
操作安全 |
gt;=90 |
70-90 |
60-70 |
lt;=60 |
|
人身安全 |
gt;=100 |
80-100 |
70-80 |
lt;=70 |
|
设备安全 |
gt;=90 |
80-90 |
60-80 |
lt;=60 |
|
运输安全 |
gt;=90 |
80-90 |
60-80 |
lt;=60 |
代表了灰色等级k的特征，评价指标的数值越接近灰度值，灰色等级的概率值越大。和的关系如图2所示。
C. 灰色类聚类系数的计算
表示属于第k个灰色等级的第j个指标的权重
=/),k=1,2,hellip;,l,j=1,2,hellip;,m (14)
D. 计算灰色类白化函数
对于指数j，第一个灰色类白化函数的估计为
（）()= (15)
中间灰色类白化函数的估计为
（）()= (16)
最后的灰色类白化函数的估计为
（）()= (17)
E.计算聚类系数
表示第j个聚类对象属于第k个灰色类的程度
=（）,i=1,2,hellip;,n,k=1,2,hellip;,L
F. 确定每个聚类单元的类别
让],i=1,2,hellip;,n
假设=max{},如果, 我们认为聚类单元i属于第k类。
V．图解示
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