申请/专利权人：天津大学

申请日：2021-07-13

公开（公告）日：2021-10-12

公开（公告）号：CN113496359A

主分类号：G06Q10/06(20120101)

分类号：G06Q10/06(20120101);G06Q50/26(20120101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.03.22#授权;2021.10.29#实质审查的生效;2021.10.12#公开

摘要：本发明公开了一种多组合主客观均匀优化赋权风险评价方法，针对评价主体对象的风险特征，建立目标层、准则层和指标层等三层递阶结构的风险评价指标体系；考虑多个主观赋权评价方法，计算风险评价指标的主观权重；考虑多个客观赋权评价方法，计算风险评价指标的客观权重；计算评价指标的主客观均匀优化权重，各评价指标对应总目标的综合优化权重向量为计算综合风险度，根据不同方法评价指标综合权重计算结果，将指标权重与数据标准值对应加权求和，得到不同评价单元的冰塞冰坝易发风险度。与现有技术相比，本发明的评价结果更加合理可靠，适用于防洪防凌风险的优化计算与合理性评价，可为洪水风险管理提供重要的技术支持。

主权项：1.一种多组合主客观均匀优化赋权风险评价方法，综合考虑主观经验因素与客观因素的差异性特征，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：针对评价主体对象的风险特征，建立目标层、准则层和指标层等三层递阶结构的风险评价指标体系；其中目标层1包括凌汛冰塞易发风险度模块100，准则层2包括热力环境模块201、动力因素模块202和边界条件模块203，指标层3至少包括凌汛期平均气温数据库301、累积负气温数据库302、凌汛周期数据库303、最大冰厚数据库304、凌峰流量数据库305、单位河长槽蓄水增量数据库306、平滩流量数据库307单位河长泥沙淤积量数据库308、河相系数309、底坡比降数据库310、河槽弯曲系数数据库311、平滩河宽间距数据库312和桥梁工程数据库313共13个底层诊断指标，进行评价指标的数据标准化处理；利用极差变换标准化处理方法构造样本标准化矩阵：YN×M＝yijN×M2若评价指标与决策目标呈正相关关系，则： 若评价指标与决策目标呈负相关关系，则： 式中：yij为第i个评价单元的第j项指标标准化值，xmaxj和xminj分别为全部N个评价单元中第j项指标的最大值和最小值；步骤2：采用层次分析法和模糊层次分析法计算评价指标的主观权重；利用层次分析法计算评价指标的主观权重，所包含步骤如下：①确定同一层次具有相同隶属关系的n个评价指标ν1,ν2,…νn，从而构造判断矩阵An×n：An×n＝aefn×n5式中：aef为同一层次相同隶属关系的评价指标νe与评价指标νf相对于上层指标的重要性比例标度；②和积法求解评价指标权重：首先，判断矩阵An×n各列指标重要性比例标度作归一化处理，归一化矩阵为Bn×n：Bn×n＝befn×n6 然后，归一化矩阵Bn×n各行求和得到we： 最后，对不同评价指标相对于上层指标的权重向量W＝w1,w2,......,wnT作归一化处理，得到最大特征值对应的评价指标权重向量W’＝w’1,w’2,......,w’nT： 式中，we表示第e项评价指标相对于上层指标的权重，w’e表示第e项评价指标最大特征值对应的相对于上层指标的权重；根据以上步骤指标层不同评价指标对应目标层指标的综合权重向量其中为指标层第j项评价指标对应目标层指标的综合权重，w’j为指标层第j项评价指标最大特征值对应的相对于准则层第k项指标的权重，w’k为准则层第k项指标最大特征值对应的相对于目标层指标的权重；利用模糊层次分析法计算评价指标的主观权重，所包含步骤如下：①构建层次分析法判断矩阵An×n，并转换为模糊互补判断矩阵Cn×n，表达式为：cef＝logαaef+0.513Cn×n＝cefn×n14式中：cef为ve与vf相对于上层指标的过渡比例标度，满足cee＝0.5,cef+cfe＝1；α≥81，0≤cef≤1，α表示用于调节各评价指标权重间的差异度；将模糊互补判断矩阵Cn×n转换为模糊一致判断矩阵Rn×n，表达式为：Rn×n＝refn×n15 式中：ref为ve与vf相对于上层指标的FAHP重要性比例标度；③评价指标权重计算：第e项最大特征值对应评价指标权重表达式为： 进而由此可推导各层次指标权重向量W’＝w’1,w’2,......,w’nT，然后逐层推求指标层不同评价指标对应目标层指标的综合权重向量其中为指标层第j项评价指标对应目标层指标的综合权重，w’j为指标层第j项评价指标最大特征值对应的相对于准则层第k项指标的权重，w’k为准则层第k项指标最大特征值对应的相对于目标层指标的权重；步骤3：采用变异系数法和熵权法，计算评价指标的客观权重，进行风险评价指标的客观赋权评价；利用变异系数法计算评价指标的客观权重，所包含步骤如下：各指标对应权重值即： CVn为第j项评价指标变异系数，CV1j为不同指标变异系数归一化值，CVj为第j项评价指标变异系数；利用熵权法计算评价指标的客观权重，所包含步骤如下：①构造风险评价样本矩阵则构造样本矩阵为：XN×M＝xijN×M23式中：xij为第i个评价单元的第j项指标值，N为评价单元样本数量，M为评价指标数量；②构建评价单元对各项指标的贡献度矩阵PN×M＝pijN×M： 式中，pij为各项指标的贡献度；③计算所有评价单元对第j项指标的贡献总量Ej，表达式为： 式中：K为常数；④计算评价指标的客观权重，表达式如下： 式中，为第j项评价指标权重；步骤4：计算评价指标的主客观均匀优化权重，各评价指标对应总目标的综合优化权重向量为具体过程如下：分别利用变异系数法、层次分析法、模糊层次分析法和熵权法求得的风险评价指标的综合权重向量W1，W2，W3和W4，求得总的风险评价指标特征权重Wn，表达式如下： 进而得到各评价指标对应总目标的综合优化权重向量为表达式如下： 式中，利用变异系数法、层次分析法、模糊层次分析法和熵权法不同方法得到的指标的主、客观权重的修正的均匀化系数步骤5：计算综合风险度，即根据不同方法评价指标综合权重计算结果，将指标权重与数据标准值对应加权求和，得到不同评价单元的冰塞冰坝易发风险度。

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百度查询： 天津大学 一种多组合主客观均匀优化赋权风险评价方法

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