铁路货运站安全质量水平的多层次灰色综合评价

陆岳嵘，秦 进

(1.太原铁路局 阳泉曲站，山西 介休 032000；

2.清华大学 深圳研究生院， 广东 深圳 518055）

对货运站进行安全质量水平的评价，是货运站的安全管理工作实现决策科学化和提高综合效益的需要。车站管理人员需要分析车站货运工作的现状及其满足总体安全管理要求的程度，并做出科学、客观的评估与判断，以便确定下一步工作的方向和重点。

1 评价指标体系的建立

由于铁路货运站是一个典型的开放式系统，因此铁路货运站安全的影响因素错综复杂，涉及面也非常广。现从系统论的观点出发，并考虑到构成生产系统的最基本要素和事故的最根本原因，可以将与铁路货运站安全有关的影响因素分为4类，即人员因素、设备因素、环境因素和管理因素。

（1）人员因素。包括车站系统内部的运输生产人员和系统外部的相关人员（如货主、车站及铁路沿线周边人员等）。在安全问题中，系统内部人员的素质、教育水平、劳动态度等，是保证货运站安全的最关键因素。系统外部的相关人员是否具备一定的安全意识和安全技能，是否能遵循铁路有关规章制度，也是影响车站安全的一个重要因素。

（2）设备因素。包括站内与运输有关的基础设备和安全技术设备的质量、维修管理制度等因素。质量良好的设备既是进行运输生产的物质基础，也是运输安全的重要保证。铁路设备具有种类多、数量大、分布广、连续运转及被冲击大等特点，而且对其进行检测、发现问题和处理问题的时间性要求很强。因此，各类设备的安全性、先进性，尤其是维修、保养制度方面的完善程度等，都会对货运站的安全造成影响。

（3）环境因素。包括外部大环境和内部小环境两部分。外部大环境是指货运站所处区域的社会环境和自然环境，内部小环境指站内的作业环境，包括作业场所周围的空间和一切生产设施构成的人工环境。但是从系统论角度来看，影响车站安全的内部环境不仅是作业环境，还应包括通过各种管理行为所营造的站内社会环境，即车站所处区域的外部社会大环境在车站系统内的反映。

另外，货运站的管理，实际上就是对人员、设备和环境这3个因素进行协调和控制[1]，因此管理因素对货运站安全的影响，实际上渗透于上述3类安全影响因素的各个环节之中，因而在制定评价指标体系时，可以不做单独考虑。

本文依据科学性、系统性、可比性及相对独立性等原则，从人员、设备、环境3个方面的因素出发，建立了如表1所示的铁路货运站安全质量水平的多层次评价指标体系。

表1 铁路货运站安全质量水平评价指标体系

2 灰色综合多层次评价模型

灰色系统理论是一种信息不确定性问题的方法，主要解决一些包含未知因素特殊领域的问题。目前，灰色系统理论已广泛应用于经济管理、控制工程、矿业科学、教育科学、水利建设、医药卫生等领域[2-3]。

2.1 确定评价指标的权重

在多层次评价指标体系中，各评价指标的重要程度通常都是不一样的，而且指标权重设置是否科学、合理，还会直接影响到最终评价结果的准确性。本文使用层次分析方法 (AHP) 进行指标权重的确定。

2.2 确定评价等级

为了能进行评价，首先要将定性指标转化为定量指标。通过制定评价等级，可以实现定性指标的量化。在对某对象进行综合评价时，假设评价等级为V={V1,V2,…,Ve}，并对评价等级分别赋值。

2.3 确定评价样本矩阵

假定共有p位专家参与评价并评分，其中第h(h=1,2,…,p) 位专家对评价指标Cij的评价值记为，这样全部专家对所评价对象的评分，就构成评价样本矩阵D，这里使用分块矩阵Di表示如下：

2.4 确定评价灰类和白化权函数

确定评价灰类，就是指要确定评价灰类的等级数、灰类的灰数及灰数的白化权函数。评价灰类数量与评价等级数量一般是相等的。

白化权函数是指在坐标系中的一条三折线或S型曲线，它可以定量地描述某一评估对象隶属于某个灰类的程度。设共有e个灰类，相应的白化权函数及阀值分别为f1(x),f2(x),…,fe(x)及d1,d2, …,de。

2.5 计算灰色统计数及模糊权矩阵.

使用灰色统计法由确定灰数的白化权函数，求出指标Cij的评价值属于第g类评价等级的权数并进一步得到批判矩阵的灰色统计数和总灰数统计数

考虑到评价灰类共有e个，则相应的可以得到灰色评价权矩阵为：

2.6 计算模糊综合评价矩阵及评价结果

根据评价指标的权重集合W和灰色评价权矩阵R进行复合运算，可得到模糊综合评判矩阵。

由此构成评价矩阵B：

评价目标A，由准则层指标B1,B2,…,Bn直接进行评价，根据前面假设，指标相应的权重向量为WA=(w1,w2,…,wn)，故需要对目标A做综合评价，即可得到A的综合评价权向量A为：

2.7 计算综合评价值

由于评价结果A是一个向量，此时可按最大权原则确定评价结果的水平状态，即若a1=max(a1,a2,…,ae)，则可认为评价结果是属于第l类评价等级，但此方法有时会因丢失信息太多而失效，且更为重要的是A不能直接被用于对多个评价对象进行排序选优。可以对灰色综合评价权向量A= (a1,a2,…,ae)进行进一步的处理，从而使A能单值化，即计算评价对象的的综合评价值V。

可将各灰类评价等级按阀值进行赋值，即第一级灰类可取值为d1，第二级灰类取值为d2，依此类推，第e级灰类为de，由此则可以得到各评价灰类等级量化后的向量U= (d1,d2,…,de)。则评价对象的最后单值的综合评价值可按照下式计算：

其中：UT是将各评价灰类等级量化而得到的向量U的转置矩阵。

求出综合评价值V后，可根据V值对不同时期或不同地区的评价对象进行综合评价和排序选优。

3 实例评价与分析

以下对太原铁路局某货运站的安全质量水平进行计算与分析。

3.1 确定权重

利用AHP方法，可得评价指标体系中各级指标的权重分别为：

3.2 确定评价等级

将货运站安全质量水平分为5级，即很安全、比较安全、基本安全、临界安全和不安全，同时按照9分制原则对各等级予以赋值，上述5个等级对应的分值等级为V={9,7,5,3,1}，其他介于上述相邻等级之间的状态，可相应取值为8、6、4、2。

3.3 确定评价样本矩阵

由5位评价者对评价对象进行评分，即可得到评价样本矩阵。因为共有21个指标，为方便数据处理，使用分块矩阵D1,D2,D3进行表述如下：

3.4 确定评价灰类和白化权函数

根据评价等级，可以设置5个评价灰类，分别为很安全、比较安全、基本安全、临界安全和不安全，阀值分别设置为9、7、5、3、1，则可以建立相应的5个白化权函数f1—f5如下。

3.5 计算灰色评价权矩阵

根据评价样本矩阵以及设定的白化权函数，可以求得灰色评价权矩阵。同样使用R1,R2,R33个分块矩阵进行描述。

3.6 计算综合评价矩阵

首先对二级指标进行综合评价，可以分别得到评价权向量Bi为：

以上向量就构成了综合评价矩阵B，则进一步可以得到目标层A的综合评价权向量A为：

A=WA×B= (0.288,0.337,0.296,0.108,0.018)

3.7 综合评价

将各评价等级按灰水平赋值，则可得向量U=(9,7,5,3,1)，则最终的单值化评价结果为：

由此，可以得到综合评价值为6.773，由于该评价值介于比较安全和基本安全之间，但是根据与评价等级之间的差距，被评价对象的安全质量水平应定位于比较安全，属于较优的水平。

4 结束语

通过研究铁路货运站安全质量水平的多层次灰色综合评价方法，从构成生产系统的最基本要素，即人员、设备、环境和管理的角度出发，设计了货运站安全评价的综合评价指标体系，并提出基于层次分析法的灰色综合评价模型。计算结果表明，通过该方法得到的综合评价值，能反映评价对象的安全质量水平，而且还能进行不同评价对象之间的横向比较。

[1]秦 进. 运输安全管理[M]. 长沙：中南大学出版社，2009.

[2]刘思峰，谢乃明．灰色系统理论及其应用[M]．北京：科学出版社，2008．

[3]黄科舫，王章红．基于灰色系统理论的企业信息化AHP综合评价研究[J]. 情报科学，2008，26 (4)：485-490.