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        高速運(yùn)輸業(yè)安全資信評(píng)析

        前言:想要寫(xiě)出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了高速運(yùn)輸業(yè)安全資信評(píng)析范文,希望能給你帶來(lái)靈感和參考,敬請(qǐng)閱讀。

        高速運(yùn)輸業(yè)安全資信評(píng)析

        1資信評(píng)價(jià)體系

        1.1指標(biāo)集

        定義指標(biāo)集:U=(u1,u2,……,um),其中m表示評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)。評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)具有可測(cè)性、代表性、可比性和獨(dú)立性,每個(gè)指標(biāo)應(yīng)該均能表征企業(yè)運(yùn)輸安全水平的某一方面。為了有效評(píng)估各運(yùn)輸企業(yè)的安全資信等級(jí),本文中m=4;u1、u2、u3和u4分別表示超速率(Up-Speedratio,USR)、疲勞駕駛率(Tired-Driveratio,TDR)、夜間行駛率(Night-Travelratio,NTR)和無(wú)信號(hào)車(chē)率(Non-Signalratio,NSR),其中US表示企業(yè)單位時(shí)間的超速次數(shù),TD表示企業(yè)單位時(shí)間的疲勞駕駛的次數(shù),NT表示企業(yè)單位時(shí)間的夜間行駛次數(shù),NS表示企業(yè)單位時(shí)間的無(wú)信號(hào)車(chē)個(gè)數(shù),N表示該企業(yè)擁有的車(chē)輛總數(shù)。

        1.2評(píng)語(yǔ)集

        評(píng)語(yǔ)集是評(píng)價(jià)者對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象可能做出的各種評(píng)價(jià)結(jié)果所組成的集合。評(píng)語(yǔ)集一般可表示為:V=(v1,v2,……vρ),其中ρ的取值應(yīng)以適中為宜。本文ρ取值為4,即將交通運(yùn)輸企業(yè)安全等級(jí)分為4個(gè)等級(jí):V=(優(yōu)秀、良好、合格、較差)。

        2安全資信評(píng)估原理及評(píng)估方法

        2.1安全資信評(píng)估原理

        2.1.1差異驅(qū)動(dòng)原理

        差異驅(qū)動(dòng)的指標(biāo)客觀賦權(quán)法的基本思想是:權(quán)重系數(shù)應(yīng)當(dāng)是各個(gè)指標(biāo)在指標(biāo)總體中變異程度和對(duì)其他指標(biāo)影響程度的度量,賦權(quán)的原始信息應(yīng)當(dāng)直接來(lái)源于各指標(biāo)所提供的信息量,并由其來(lái)決定相應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),避免人為干擾。針對(duì)n個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象,有m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)u1,u2,……,um,相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)為a1,a2,……,am,用ui1,ui2,……,uim表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的各評(píng)價(jià)指標(biāo)的取值,即U=(uij)n×m。則yi=mj=1Σajuij令Y=(y1,y2,…,yn)T,A=(a1,a2,…,am)T得到:Y=UA,其樣本方差s2=yTyn-y2,式中y是yi的均值,因?yàn)樵紨?shù)據(jù)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后y=0,于是有ns2=yTy=ATUTUA=ATHA式中:H=UTU。求得上式的最大值就使得各個(gè)指標(biāo)之間的信息差異最大,從而實(shí)現(xiàn)差異驅(qū)動(dòng),于是可得:maxAHAT,s.tATA=1H>1,計(jì)算H的最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量,并對(duì)其歸一化后得到A,即指標(biāo)權(quán)重系數(shù)構(gòu)成的向量。

        2.1.2模糊C均值算法(FCM)

        模糊C均值算法(FCM,F(xiàn)uzzyCMeans)以類(lèi)內(nèi)平方誤差和最小為聚類(lèi)準(zhǔn)則,通過(guò)對(duì)目標(biāo)函數(shù)的反復(fù)迭代優(yōu)化來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)集合的劃分,從而計(jì)算每個(gè)樣本屬于各模糊子集(聚類(lèi))的隸屬度,即屬于各模糊子集的程度。聚類(lèi)中心和隸屬度計(jì)算公式如下:mj=ni=1Σμijbxini=1Σμijb,j=1,2,…,c利用上述公式得出樣本對(duì)各個(gè)類(lèi)別的隸屬度矩陣:U其中uij是第i個(gè)樣本對(duì)于第j個(gè)資信等級(jí)的隸屬度。

        2.2評(píng)估算法

        本算法結(jié)合差異驅(qū)動(dòng)原理和模糊C均值算法,將具體算法步驟描述如下:Step1:計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量。構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣U,U=(uij)n×m,根據(jù)差異驅(qū)動(dòng)法原理,對(duì)矩陣U進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后并轉(zhuǎn)置,得到矩陣UT;進(jìn)而求矩陣UT的特征值及特征向量,最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量經(jīng)歸一化即為指標(biāo)權(quán)重系數(shù)向量A。Step2:計(jì)算各企業(yè)的評(píng)分。設(shè)企業(yè)的得分向量為Z,Z=A×UT。Step3:對(duì)所有企業(yè)的得分進(jìn)行聚類(lèi)分析。設(shè)集合Z=(zi,i=1,2,…,n)為個(gè)企業(yè)的得分向量,利用模糊C均值聚類(lèi)算法,將Z劃分成c個(gè)等級(jí)(即評(píng)語(yǔ)的個(gè)數(shù)),求出Zi對(duì)各等級(jí)的隸屬度矩陣Ucn,其中uij為第j個(gè)企業(yè)對(duì)第i個(gè)等級(jí)的隸屬度。Step4:綜合評(píng)價(jià)各企業(yè)的資信等級(jí)。設(shè)矩陣U=(u1,u2,……,un),其中uj=(u1j,u2j,…,ucj)(j=1,2,…,n),求uj中的最大元素ukj,即得第j個(gè)企業(yè)的資信等級(jí)為k。3結(jié)語(yǔ)本文提出USR、TDR、NTR、NSR組成的評(píng)價(jià)指標(biāo)只需通過(guò)GPS數(shù)據(jù)分析得出,具有經(jīng)濟(jì)性;采用差異驅(qū)動(dòng)原理和模糊C均值的高速公路運(yùn)輸企業(yè)安全資信評(píng)價(jià)方法具有一定的預(yù)見(jiàn)性,可以通過(guò)企業(yè)的違規(guī)情況預(yù)見(jiàn)運(yùn)輸企業(yè)的安全等級(jí)。

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