申请/专利权人：国能朔黄铁路发展有限责任公司;北京科技大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808297A

主分类号：G06Q10/0635

分类号：G06Q10/0635;G06F17/16

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明提供了一种基于正态云的重载铁路灾情快速评估方法、系统及装置，该方法包括：建立针对重载铁路灾情风险等级的因素论域以及评语论域；计算指标的权重；在因素论域与评语论域间进行单因素评估，建立模糊关系矩阵；建立语言变量对应数值的转换函数；基于各指标值，确定各指标对应每个等级的云模型隶属度矩阵；利用权重集与隶属度矩阵进行模糊转换得出评价集上的模糊子集；基于最大隶属度原则，确定最终的综合结果。本方案有效规避主观判断因素影响作用，能快速对事故等级进行准确的定量评估，较以往依靠事故经验评估事态的方式更加精准可靠。

主权项：1.基于正态云的重载铁路灾情快速评估方法，其特征在于，所述方法包括：S1、建立针对重载铁路灾情风险等级的因素论域U＝{u1,u2,…,un}，以及评价集V＝{v1,v2,…,vn}；S2、计算所述因素论域中因素指标的权重集W＝{w1,w2,…,wn}；S3、在因素论域U与评价集V之间进行单因素评估，建立模糊关系矩阵R；S4、建立语言变量Hm对应数值θm的转换函数f:Hm∈[[0,1]；S5、根据转化函数和模糊关系矩阵确定因素指标所对应的等级的云模型隶属度矩阵Z＝zijn×m，其中zij表示第i个指标对应第j个等级的隶属度，m表示总等级数，n表示总因素数；S6、利用权重集W与隶属度矩阵Z进行模糊转换，得出评价集V上的模糊子集B；基于最大隶属度原则，选择模糊子集B中最大的隶属度所对应的第i个评价等级作为重载铁路灾情风险等级的评估结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国能朔黄铁路发展有限责任公司;北京科技大学 基于正态云的重载铁路灾情快速评估方法、系统及装置

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