[發明專利]地鐵站安全評估方法、裝置、服務器及存儲介質

在審

• 申請號: 202011294614.7
• 申請日: 2020-11-18
• 公開（公告）號: CN112418641A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 李政道;甄宇;蘇棟;劉炳勝;肖冰;譚穎恩;張麗梅
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/30;G06K9/62
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 潘登

本發明實施例公開了一種地鐵站安全評估方法、裝置、服務器及存儲介質，所述方法包括：獲取地鐵站的評估指標數據；通過三角模糊語言變量對所述評估指標數據轉化，構建模糊判斷矩陣；基于所述模糊判斷矩陣確定指標權重數據最大值；基于所述指標權重數據最大值確定灰色聚類評價矩陣；基于所述灰色聚類評價矩陣對所述地鐵站進行安全評估。本發明實施例降低了模糊評價指標對地鐵安全評估的影響，彌補了灰色聚類只考慮指標灰色性的弊端，提高了地鐵站安全評估的精度。

技術領域

本發明實施例涉及軌道交通技術領域，尤其涉及一種地鐵站安全評估方法、裝置、服務器及存儲介質。

背景技術

地鐵是城市交通網絡中的重要組成部分，為緩解城市交通壓力起到了重要的作用，對城市發展提供了強大的推動力。隨著地鐵線網規模不斷擴大，地鐵客流量也與日俱增，這就預示著對于地鐵站的安全性能要求越來越高。

目前對于地鐵站的安全評估方法主要有概率風險評價法、模糊綜合評價法、RBF(Radical Basis Function，徑向基函數)神經網絡分析法、熵權物元法、WSR-D-S證據理論法等。其中，概率風險評價法對目標數據的要求較高，而地鐵車站的相關數據難以收集。模糊綜合評價法利用專家經驗和知識對指標進行模糊評價，卻忽視了部分指標信息不完整可能導致的評價結果失真的問題。RBF神經網絡分析法需一定數量的訓練、測試和學習樣本，但鑒于每個城市地鐵管理水平存在差異，導致樣本收集難度大。WSR-D-S證據理論法計算復雜，從而降低了評價效率。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供一種地鐵站安全評估方法、裝置、服務器及存儲介質，以降低模糊評價指標對地鐵安全評估的影響，提高地鐵站安全評估的精度。

第一方面，本發明實施例提供一種地鐵站安全評估方法，包括：

獲取地鐵站的評估指標數據；

通過三角模糊語言變量對所述評估指標數據轉化，構建模糊判斷矩陣；

基于所述模糊判斷矩陣確定指標權重數據最大值；

基于所述指標權重數據最大值確定灰色聚類評價矩陣；

基于所述灰色聚類評價矩陣對所述地鐵站進行安全評估。

進一步的，通過三角模糊語言變量對所述評估指標數據轉化，構建模糊判斷矩陣包括：

根據三角模糊語言變量對所述評估指標數據進行兩兩比較，得到量化指標數據；

基于所述量化指標數據構建模糊判斷矩陣。

進一步的，根據三角模糊語言變量對所述評估指標數據進行兩兩比較，得到量化指標數據之后，還包括：

基于所述量化指標數據確定隸屬度函數。

進一步的，基于所述模糊判斷矩陣確定指標權重數據最大值包括：

基于所述模糊判斷矩陣和所述隸屬度函數確定指標權重數據；

通過模糊線性規劃將所述指標權重數據轉化成非線性規劃權重數據，以確定指標權重數據最大值。

進一步的，基于所述指標權重數據最大值確定灰色聚類評價矩陣之前，還包括：

利用中心點三角白化權函數灰色聚類方法構建地鐵站灰色聚類的灰類和白化權函數；

基于所述灰類和所述白化權函數構建聚類權矩陣。

進一步的，基于所述指標權重數據最大值確定灰色聚類評價矩陣包括：

基于所述聚類權矩陣確定初級指標評價矩陣；

基于所述指標權重數據最大值和所述初級指標評價矩陣確定灰色聚類評價矩陣。