基于AHP模糊综合评价的铁路货运安全研究

刘明玮

摘  要：国家在新时期也突出强调加快我国铁路建设和发展。为稳步提升铁路货运安全性，对铁路货运安全进行综合评价，提出一种基于AHP和模糊综合评价的铁路货运安全评估模型。以成都北站的铁路货运安全为研究对象，通过相应指标权重进行多层次多目标模糊优选，其评价结果为安全，该方法为提高成都北站的铁路货运安全提供了可靠的依据。

关键词：AHP  安全评价  铁路  货运安全

中图分类号：U2                                  文献标识码：A                 文章编号：1674-098X（2020）07（b）-0146-03

Abstract： In the new period， the country has also highlighted the acceleration of my country's railway construction and development. In order to steadily improve the safety of railway freight transportation， a comprehensive evaluation of railway freight safety is proposed， and a railway freight safety assessment model based on AHP and fuzzy comprehensive evaluation is proposed. Taking the railway freight safety of Chengdu North Station as the research object， the multi-level and multi-objective fuzzy optimization is carried out through the corresponding index weights， and the evaluation result is safety. This method provides a reliable basis for improving the railway freight safety of Chengdu North Station.

Key Words： AHP; Safety evaluation; Railway; Freight safety

2015—2018年铁路货运量从335801万吨增加到402631万吨，其货物周转量从23754.3亿吨公里提升至28821.0亿吨公里[1]。但是，铁路货运发展基于铁路安全生产，减少铁路货运事故发生是保障铁路货运质量的关键。本文从影响铁路货运安全的因素入手，通过适当的评价模型予以综合研究，确定铁路货运的整体安全水平，为保证铁路货运安全有重要的意义。

1  国内外研究现状

在国外，风险管理已经成熟地运用于铁路领域。如Muttramw运用安全评价方法，完成了对行车安全的实例分析[2]。Jafarian等采用故障树分析法，实现了铁路货物运输生产风险的综合评价[3]。随着铁路的深化改革，我国铁路的风险管理已经取得一定成果。如张虓基于AHP—熵权法构造专用铁路（线）安全评价模型，为专用铁路（线）的安全管理提出建议。彭丽宇结合本体论、粗糙集和人工神经网络等方法探究了铁路货运运营风险问题，为提高铁路货运运营安全质量提供借鉴。

2  铁路货运安全指标评价体系及评价等级的划分

2.1 铁路货运安全评价指标的确立

以货物运输系统为基础，立足于人—机—环系统工程，可以分析出影响货物运输安全的要素。其中，“人”的因素指参加铁路货物运输生产的工作人员;“机”的因素指协助铁路货物运输生产的机械设备;“环”的因素指铁路货物运输生产中的运输环境。铁路货运安全运营评价指标包括：（1）人的因素：操作者意识状态、安全规章制度和规范、货物的配装、车辆的编组和挂运等。（2）机的因素：车辆的状态、货物包装条件、铁路运输条件等。（3）环的因素：自然因素的影响、外力因素的影响。

2.2 指标权重的确定

运用AHP，建立递阶结构层次模型后，结合专家的意见，选用9级标度法依次对铁路货运安全各项参评指标的相对重要性进行两两比较，赋予每一层次各个指标相应的权重，并在此基础上构造判断矩阵。

2.3 评价等级划分

根据实际情况，对铁路货运安全进行评价，并最终将铁路货运安全分为5级，分别对应为C={安全，较安全，安全性一般，安全性较差，安全性差}。为便于评分分析，使结果评价结果定量化，以百分制赋值量化为C={100-90，90-80，70-60，50-10，40-0}。

3  AHP模糊综合评价法阐述

3.1 层次分析法（AHP方法）

层次分析法，由美国运筹学家托马斯提出的一种多准则决策方法，该方法应用多层次排序原理，将定性与定量结合起来，解决复杂的多目标决策问题。

3.2 模糊综合评价法

模糊综合评价法，由美国自动控制专家查德提出的由定性评价转变为定量评价的综合评标方法，基于模糊数学的隸属度理论，使模糊复杂的系统问题得以量化。

3.3 铁路货运安全评价模型的构建

用上述AHP方法和模糊综合评价法建立评价模型：

其中，W指评价权重向量，J指模糊判断矩阵，B指模糊评价结果向量，C指评语集向量，V指综合评价结果。

4  案例分析

4.1 成都北站概况

成都北站，隶属于成都铁路局管辖的直属货运编组特等站，规模为双向三级六场编组站，于2007年4月18日投入正式运营，办理相应货物列车解编作业和编组作业。

4.2 建立递阶结构层次模型

将铁路货运安全作为总目标（G），即目标层。把三个一级指标：人的因素（A1）、机的因素（A2）、环的因素（A3）作为准则层。9个二级指标：操作者意识状态（B1）、安全规章制度和规范（B2）、货物的配装（B3）、车辆的编组和挂运（B4）、车辆的状态（B5）、货物包装条件（B6）、铁路运输条件（B7）、自然因素的影响（B8）、外力因素的影响（B9），作为对象层，构建递阶层次结构模型。以递阶层次结构模型为基础构建评价因素集，主因素集为G=（A1、A2、A3），子因素集为A1=（B1，B2，B3，B4）、A2=（B5，B6，B7）、A3=（B8，B9）。

4.3 确定权重向量

采用AHP方法计算指标权重，借助MATLAB软件处理相应数据，各级权重指标向量如下：

A1～A2的判断矩阵（1，2，4;1/2，1，2;1/4，1/2，1），A1～A2的权重系数W=（0.571，0.286，0.143），=3.000 ，CI=0，RI=0.58，CR=0.0<0.10，满足一致性检验。B1～B4的判断矩阵（1，3，3，5;1/3，1，1，3;1/3，1，1，3;1/5，1/3，1/3，1），B1～B4的权重系数W1=（0.522，0.200，0.200，0.078），=4.044，CI=0.015，RI=0.90，CR=0.017<0.1，满足一致性检验。B5～B7的判断矩阵（1，1，1/3;1，1，1/2;3，2，1），B5～B5的权重系数W2=（0.210，0.240，0.550），=3.018，CI=0.009，RI=0.58，CR=0.016<0.10，满足一致性检验。B8～B9的判断矩阵（1，1;1，1），B8～B9的權重系数W3=（0.5，0.5），=2，当n=2时，RI=0，2阶正反矩阵总是一致性，满足一致性检验。

4.4 确定模糊评价集

通过查阅资料、专家评分、问卷调查等方式，分别确定定量指标和定性指标。然后在标度量化铁路货运安全评估因素的基础上，按统一标准对从高到低依次划分的等级进行赋值评价，最后，对所有统计数据汇总并归一化处理，进而得到模糊评价集。

4.5 模型运算

由表1整理得到各指标的隶属度：

成都北站货运安全综合评估得分为90.4450分，综合评价结果 与评价等级结合对比分析后，成都北站货运安全评估等级属于“安全”。

5  结语

本文从货物运输系统的角度出发，以人—机—环系统工程为基础，分析出影响铁路货运的因素，提出基于AHP的铁路货运安全模糊综合评价模型，并结合成都北站铁路货运安全评价进行了实例验证，得出相对合理的结果，可在安全评估中提供科学的参考依据。

参考文献

[1] 李斌.铁路货运大数据应用策略探讨[J].铁道货运，2020，38（5）：28-32.

[2] 雷小萱，杨月婷.邢福娜，等.基于风险价值的铁路货运安全模型[J].吉林化工学院学报，2020，37（3）：96-98.

[3] 张铁钢.铁路货运安全大数据功能设计研究[J].铁道货运，2019，37（10）：6-10.

[4] 彭宝卿.关于铁路运输物流运作模式的研究[J].科技创新导报，2017，14（25）：177-178，180.

[5] 李争阳.关于铁路货运装载加固的思考[J].科技资讯，2019，17（27）：224，226.

[6] 邱明.铁路货车制动故障的原因分析及防范措施探讨[J].科技资讯，2018，16（12）：106，108.