【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及城市交通安全管理領域，尤其涉及一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法。
技術介紹
0、技術背景
1、城市交通綜合體作為綜合交通網絡的關鍵節點，具備多式聯運的特點，能充分融合多種交通方式獨特的技術經濟特點，形成高效有序、結構合理的有機統一體。在保證系統整體良性運轉的同時，又能充分發揮多種交通方式各自的優勢，從而平衡運能與需求，有效緩解交通壓力，在城市客運體系中發揮著重要的作用。
2、伴隨社會經濟的高速發展，出行需求的急劇增長，交通負荷的持續增大，龐大的客流對城市交通運力調配、人員疏散提出了極大的考驗。眾多潛在風險時刻威脅著城市交通綜合體的運營安全，因此分析評估城市交通綜合體風險水平意義重大。
3、目前，針對城市交通樞紐及其配套設施的風險評估方法大多基于專家經驗或客觀數據，通過數理統計分析得出評估結果。例如，cesario等(2008)使用離散時間馬爾可夫鏈來評估列車運行中管理失誤造成的風險。arsalan等(2016)采用符合項目風險性質的優劣解距離法對地鐵建設過程中突發事件的風險等級進行評估和排序。blagojevic等(2020)將數據包絡分析法與模糊綜合評價法相結合，開發出一種同時包含主觀和客觀意見的風險評估模型。weik等(2022)提出了動態故障樹模型，分析大型車站基礎設施故障對列車運行的影響，以評估鐵路基礎設施的可靠性。近年來，研究人員還將人工智能和機器學習引入風險評估。例如，alawad等(2020)利用計算機視覺和模式識別在鐵路系統中實施風險管理，其中卷積神經
4、現有技術雖然提出了多種城市交通風險評估方法，并獲得了較為優異的使用效果，但是缺乏針對城市交通綜合體系統性、綜合性的風險評估方法，針對城市交通綜合體系統性、綜合性的評估，現有技術存在不同程度的缺陷，總結后主要有以下幾點：
5、(1)風險評估的對象相對單一，側重于單條鐵路線、單個車站，或僅對交通網絡進行宏觀評估；
6、(2)危險源識別和指標賦權過程以定性分析為主，可能受主觀因素影響較大，造成結果偏差。有些研究雖然采用了定量分析方法，但主要局限于經典算法，無法全面反映客觀因素；
7、(3)現有研究大多側重于災前預防，而對應急響應和災后恢復的關注有限，對二者協同關系的研究也較為缺乏。
技術實現思路
1、對于現有技術中存在的問題，本專利技術的目的在于提供一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，將城市交通綜合體的危險源識別與風險評估相結合，對城市交通綜合體各子系統潛在危險源進行了辨識并篩選出高風險危險源；針對高風險危險源建立相應的評估指標體系，引入云模型開展韌性視角下的風險評估，采用“抵抗-吸收-恢復”的評估鏈條來綜合評估系統風險等級，量化風險的不確定性和模糊性。
2、為達到上述目的，本專利技術采用以下技術方案予以實現：
3、一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，包括如下步驟：
4、s1、基于危險與可操作性分析法，識別城市交通綜合體危險源，基于故障樹模型、貝葉斯網絡、dbscan聚類方法，在識別出的所述危險源中篩選出高風險危險源；
5、s2、基于所述高風險危險源，構建韌性視角下城市交通綜合體風險評估指標體系，分別通過grey-dematel分析法、熵權法對所述風險評估指標體系中各風險評估指標進行主、客觀賦權，通過主、客觀權重獲得各風險評估指標的組合權重；
6、s3、利用云模型中最重要的三個數字特征：期望、熵、超熵，將城市交通綜合體風險的隨機性和模糊性具象為隨機的云滴，通過云滴構成的云圖直觀表現城市交通綜合體的風險水平所處區間，并通過繪制雷達圖判定城市交通綜合體的實際風險等級。
7、優選地，s1包括以下子步驟：
8、s11、將城市交通綜合體系統劃分為13個子系統；
9、s12、獲取13個子系統中可能造成安全隱患的節點偏離正常狀態的程度，并采用相應的引導詞進行描述；
10、s13、由專家評估各節點偏離正常狀態的程度對系統整體風險水平的影響，篩選出危險源節點，并將所述危險源節點標記為危險源；
11、s14、在標記出的危險源中，采用故障樹分析法分析火災、洪澇、擁擠踩踏、旅客滯留4種風險事件的演化過程，構建出能描述火災、洪澇、擁擠踩踏、旅客滯留4種事故發生規律的故障樹模型，依據所述故障樹模型構建貝葉斯網絡，利用貝葉斯網絡確定火災、洪澇、擁擠踩踏、旅客滯留4種風險事件中危險源的后驗概率，并采用dbscan聚類方法，篩選出高風險危險源。
12、優選地，s14具體包括：
13、s141、將火災、洪澇、擁擠踩踏、旅客滯留4種風險事件分別作為故障樹的頂上事件，依據分析過程確定故障樹的基本事件和中間事件，將基本事件和中間事件之間的邏輯關系用邏輯“或”門和邏輯“與”門來表示，構建出能描述火災、洪澇、擁擠踩踏、旅客滯留4種風險事件發生規律的故障樹模型；
14、s142、根據故障樹模型結構確定貝葉斯網絡的根節點、中間節點、葉節點以及所述根節點、中間節點、葉節點之間的連接關系，利用貝葉斯網絡專業分析軟件genie構建貝葉斯網絡；
15、s143、依據故障樹模型中基本事件和中間事件之間的邏輯關系確定中間節點的條件概率；
16、s144、將根節點日均發生頻率作為根節點發生概率，并分為7個等級，7個等級根節點發生概率范圍分別定義為：每個等級用相應的語言值進行描述，收集并匯總所有專家對根節點發生概率的語言值描述；
17、s145、基于模糊數學理論構建7個等級語言值對應的隸屬函數，將7個等級語言值的隸屬函數模糊數去模糊化，得到7個等級語言值對應的清晰值；
18、s146、將專家給出的語言值描述與對應的清晰值進行替換，每個根節點的先驗概率用對應清晰值的加權平均值表示；
19、s147、將中間節點條件概率與根節點先驗概率導入到genie軟件構建的貝葉斯網絡中，選取genie軟件自帶的聚類算法作為貝葉斯網絡分析方法，點擊“更新”按鈕，輸出火災、洪澇、擁擠踩踏、旅客滯留貝葉斯網絡的因果推理結果，確定火災、洪澇、擁擠踩踏、旅客滯留4種風險事件發生的概率；
20、s148、選取葉節點作為研究對象節點，設置其觀測值為“1”，再次點擊“更新”按鈕，輸出火災、洪澇、擁擠踩踏、旅客滯留貝葉斯網絡的故障診斷結果，確定貝葉斯網絡中根節點的后驗概率；
21、s149、采用dbscan聚類方法，依據根節點的后驗概率篩選出高風險危險源。
22、優選地，s141中，所述邏輯“或”門的公式為：
23、
24、其中，d1為中間事件，它與基本事件x1、x2通過邏輯“或”門連接；
25、在基本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，其特征在于，S1包括以下子步驟：
3.根據權利要求2所述的一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，其特征在于，S14具體包括：
4.根據權利要求3所述的一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，其特征在于，S141中，所述邏輯“或”門的公式為：
5.根據權利要求3所述的一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，其特征在于，S145中，基于模糊數學理論構建7個等級語言值對應的隸屬函數，將7個等級語言值的隸屬函數模糊數去模糊化，得到7個等級語言值對應的清晰值的具體方法為：選用偏大型梯形分布構建等級1語言值的隸屬函數，三角分布構建等級2～6語言值的隸屬函數，偏小型梯形分布構建等級7語言值的隸屬函數，服從偏大型梯形分布、三角分布、偏小型梯形分布的隸屬函數一般表達式為：
6.根據權利要求1所述的一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，其特征在于，S2包括以下子步驟：
7.根據權利要求6所述的一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，其特征在于，S21中，所述15個指標為：工作人員職業技能、工作人員心理素質、工作人員應急能力、旅客聚集程度、火災報警裝置穩定性、排水系統恢復能力、廣播通訊系統穩定性、進出站閘機服務能力、換乘系統疏散能力、節假日客運總量、工作日高峰小時客運總量、應急預案完善度、應急響應時間、應急演練開展頻率、安全培訓開展頻率。
8.根據權利要求1所述的一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，其特征在于，S3包括以下子步驟：
9.根據權利要求8所述的一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，其特征在于，S32中標準云數字特征的計算方法為：采用黃金分割法計算標準云數字特征，公式為：
10.根據權利要求8所述的一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，其特征在于，S33中一級指標云數字特征、綜合云數字特征的計算方法為：
...【技術特征摘要】
1.一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，其特征在于，s1包括以下子步驟：
3.根據權利要求2所述的一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，其特征在于，s14具體包括：
4.根據權利要求3所述的一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，其特征在于，s141中，所述邏輯“或”門的公式為：
5.根據權利要求3所述的一種韌性視角下城市交通綜合體系統風險評估方法，其特征在于，s145中，基于模糊數學理論構建7個等級語言值對應的隸屬函數，將7個等級語言值的隸屬函數模糊數去模糊化，得到7個等級語言值對應的清晰值的具體方法為：選用偏大型梯形分布構建等級1語言值的隸屬函數，三角分布構建等級2～6語言值的隸屬函數，偏小型梯形分布構建等級7語言值的隸屬函數，服從偏大型梯形分布、三角分布、偏小型梯形分布的隸屬函數一般表達式為：
6.根據權利要求1所述的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：孫健，萬高樂，邱果，石楊，康鵬灝，
申請(專利權)人：長安大學，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。