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      城市事故災(zāi)難交通應(yīng)急等級模糊綜合評判模型及應(yīng)用

      2013-11-19 10:10:30王富李杰石永輝
      關(guān)鍵詞:因數(shù)評判災(zāi)難

      王富, 李杰, 2, 石永輝

      (1.武漢工業(yè)學(xué)院土木工程與建筑學(xué)院,湖北 武漢 430023,2.華中科技大學(xué)土木工程與力學(xué)學(xué)院,湖北 武漢 430074,3.武漢市公安局交通管理局科研處,湖北 武漢 430062)

      0 引言

      對城市事故災(zāi)難交通應(yīng)急進(jìn)行分級十分必要.通過分級,可以將不同交通應(yīng)急級別的事故災(zāi)難與不同級別的應(yīng)急管理部門、應(yīng)急管理措施相對應(yīng),使疏散和救援更加高效,減少人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失.早期的事故災(zāi)難分級往往是事后評級,總的來講就是在事故災(zāi)難發(fā)生之后對人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損失、經(jīng)濟(jì)損失等做出統(tǒng)計(jì),然后根據(jù)損失的大小來對其定級.這樣做只是事后的總結(jié),并不能為管理者應(yīng)對事故災(zāi)難提供指導(dǎo)和參考作用.如果在事故災(zāi)難發(fā)生以后,應(yīng)急部門能夠迅速評定事件的交通應(yīng)急等級,并啟動(dòng)相應(yīng)預(yù)案,無疑會為事故災(zāi)難的救援爭取寶貴時(shí)間.然而,事故災(zāi)難的影響因素眾多,并且,大部分影響因素及其對事故的影響程度很難進(jìn)行準(zhǔn)確的量化,這正是模糊綜合評判方法擅長解決的問題[1].因此,選取事故災(zāi)難應(yīng)急處理的主要影響因素(如:影響人數(shù)、范圍以及路網(wǎng)和交通管理情況)作為評判指標(biāo),運(yùn)用模糊綜合評判模型來評判事故災(zāi)難的交通應(yīng)急等級,并針對不同應(yīng)急級別提出交通組織預(yù)案,為事故災(zāi)難的救援和疏散提供交通保障.

      1 交通應(yīng)急等級評判指標(biāo)的確定

      確定交通應(yīng)急等級的評判指標(biāo)是進(jìn)行模糊綜合評判的基礎(chǔ).評判指標(biāo)的選取將直接影響綜合評判的準(zhǔn)確性[2].為準(zhǔn)確獲取交通應(yīng)急等級的評判指標(biāo),在查閱相關(guān)文獻(xiàn)以及咨詢有關(guān)專家的基礎(chǔ)上,結(jié)合城市事故災(zāi)難的交通特性,選取事故災(zāi)害的影響范圍、影響人數(shù)、路網(wǎng)密度以及交通管理水平4個(gè)指標(biāo)作為模糊評判因數(shù).

      表1 事故災(zāi)難影響范圍因數(shù)層次劃分

      表2 事故災(zāi)難影響人數(shù)因數(shù)層次劃分

      表3 事故災(zāi)難影響區(qū)域路網(wǎng)密度因數(shù)層次劃分

      1.1事故災(zāi)害影響范圍因數(shù)a事故災(zāi)害的影響范圍對判斷其規(guī)模和危害程度尤為重要.各種事故災(zāi)害的影響范圍有比較大的差距.一般來說,事故災(zāi)害影響范圍的大小與其危害性有緊密的關(guān)系,并且其影響范圍對交通應(yīng)急措施的實(shí)施有著深刻的影響.通過咨詢專家,按事故災(zāi)害影響范圍的大小,將其劃分為表1的4個(gè)層次[3].

      1.2事故災(zāi)害影響人數(shù)因數(shù)b事故災(zāi)害的發(fā)生必然會影響到人的活動(dòng),受影響人數(shù)的多少對判斷事故災(zāi)害的等級起著重要的作用.而且受影響的人數(shù)越多,對交通組織疏散的壓力就越大,事故災(zāi)害中的人身安全更是有關(guān)部門在采取措施時(shí)考慮的重中之重.因此將事故災(zāi)難的影響人數(shù)作為一個(gè)重要的因數(shù).通過咨詢專家,并且比照影響范圍因素的層次劃分,按事故災(zāi)害影響人數(shù)的多少,將其劃分為表2的4個(gè)層次.

      1.3事故區(qū)域路網(wǎng)密度因數(shù)c道路網(wǎng)是社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民生活所依賴的重要基礎(chǔ)設(shè)施,是交通應(yīng)急疏散的基礎(chǔ),路網(wǎng)密度是反映道路網(wǎng)性質(zhì)的一個(gè)基本指標(biāo),其大小對交通應(yīng)急疏散的速度和效率起著決定作用.

      參照《城市道路交通管理評價(jià)指標(biāo)體系》(公安部、住房與城鄉(xiāng)建設(shè)部,2008年版)中對城市路網(wǎng)密度等級的劃分,結(jié)合研究內(nèi)容需要,通過咨詢專家,將城市事故災(zāi)難發(fā)生區(qū)域的道路網(wǎng)密度劃分為表3的4個(gè)層次.

      表4事故災(zāi)難影響區(qū)域交通管控范圍因數(shù)層次劃分

      %

      表示符號d1d2d3d4特大型城市[75,100][65,75)[55,65)[0,55)A類城市[70,100][60,70)[50,60)[0,50)B類城市[65,100][55,65)[45,55)[0,45)C、D類城市[60,100][50,60)[40,50)[0,40)

      1.4事故區(qū)域交通管控水平因數(shù)d《城市道路交通管理評價(jià)指標(biāo)體系》(2008)中將城市道路管控水平的評價(jià)指標(biāo)定為建成區(qū)道路管控率,本文中也選取該指標(biāo)作為事故區(qū)域交通管控水平因數(shù).交通管理能力直接關(guān)系到緊急情況下的交通疏導(dǎo)能力,對事故災(zāi)難的交通應(yīng)急救援有著重要影響.參照《城市道路交通管理評價(jià)指標(biāo)體系》(2008)中對建成區(qū)道路管控率等級的劃分,通過咨詢專家,將城市事故災(zāi)難發(fā)生區(qū)域的交通管控范圍劃分為表4的4個(gè)層次.

      2 交通應(yīng)急等級的評判集

      評判集是評判者對評判對象可能作出的各種評判結(jié)果所組成的集合,用大寫字母V表示.《國家突發(fā)公共事件總體應(yīng)急預(yù)案》(國務(wù)院,2006)將各種突發(fā)事件劃分為特別重大事故、重大事故、較大事故和一般事故4個(gè)等級.與之相適應(yīng),也將城市事故災(zāi)難的交通應(yīng)急等級劃分為4個(gè)等級:Ⅰ級(特別重大)、Ⅱ級(重大)、Ⅲ級(較大)、Ⅳ級(一般).因此,事故災(zāi)難的交通應(yīng)急等級的評判集V={Ⅰ級,Ⅱ級,Ⅲ級,Ⅳ級}.

      3 單因素模糊評判矩陣的確定

      通過咨詢專家,讓專家通過投票的方式表明各自對于影響范圍因數(shù)對事故評級的影響[4].例如,對于影響范圍因數(shù)的第二個(gè)層次a2(影響城市的一個(gè)行政區(qū)域或者CBD),有30%的專家認(rèn)為是Ⅰ級,60%的專家認(rèn)為是Ⅱ級,10%的專家認(rèn)為是Ⅲ級,沒有專家認(rèn)為是Ⅳ級,則可以得到事故災(zāi)難影響范圍因數(shù)a的評語集如表5.同理,可以得出其他各因數(shù)的評判表如表6,7和8.

      表5 事故災(zāi)難影響范圍因數(shù)評語集

      表6事故災(zāi)難影響人數(shù)因數(shù)評語集

      序號評語集Ⅰ級Ⅱ級Ⅲ級Ⅳ級b11(b11)0(b12)0(b13)0(b14)b20.30(b21)0.60(b22)0.10(b23)0(b24)b30.10(b31)0.40(b32)0.50(b33)0(b34)b40(b41)0.20(b42)0.30(b43)0.50(b44)

      其中,aij(i=1,2,3,4;j=1,2,3,4)表示第i個(gè)

      層次對于第j種評語的隸屬度.

      表7 事故災(zāi)難區(qū)域路網(wǎng)密度因數(shù)評語集

      表8事故災(zāi)難區(qū)域交通管控范圍因數(shù)評語集

      評語集Ⅰ級Ⅱ級Ⅲ級Ⅳ級d10.02(d11)0.13(d12)0.30(d13)0.55(d14)d20.10(d21)0.20(d22)0.45(d23)0.25(d24)d30.30(d31)0.50(d32)0.15(d33)0.05(d34)d40.60(d41)0.30(d42)0.10(d43)0(d44)

      對于4個(gè)評判指標(biāo)a、b、c、d,針對事故災(zāi)難的具體情況,結(jié)合以上評判表,從而得出單因素模糊評判矩陣.如:某個(gè)事故災(zāi)難的影響范圍是aa,影響人數(shù)為bb,其區(qū)域的道路網(wǎng)密度為cc,其區(qū)域的交通管控范圍為dd.則可得到該事故災(zāi)難的單因素模糊評判矩陣:

      4 交通應(yīng)急等級的權(quán)重集

      在模糊綜合評判中,權(quán)重是體現(xiàn)某種意義下重要程度的數(shù)值,具有權(quán)衡比較不同評判因子間差異程度的作用[6].只有通過加權(quán)綜合,才能揭示不同評判因子間的內(nèi)在聯(lián)系,使評判結(jié)果更接近和符合實(shí)際情況.對于不能定量描述的影響的因素,根據(jù)現(xiàn)場實(shí)際情況,由經(jīng)驗(yàn)豐富的專家和工程技術(shù)人員確定其權(quán)重.在事故災(zāi)難交通應(yīng)急等級的評判中,影響因素對交通應(yīng)急的影響越大,則其權(quán)重也越大.

      通過對專家進(jìn)行問卷,并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,得到城市事故災(zāi)難交通應(yīng)急等級的權(quán)重集為:A=(0.250.45 0.2 0.1),從中可以看出,專家認(rèn)為事故災(zāi)難的影響人數(shù)對等級的評判是最重要的.

      5 交通應(yīng)急等級的模糊綜合評判

      一般來說,在進(jìn)行模糊綜合評判時(shí),如果評判指標(biāo)的重要程度一樣,也就是權(quán)重集中的各權(quán)數(shù)均相同,這時(shí)只要將評判矩陣中各列元素相加,便分別得到評判集中各元素的“得分”多少[7].若評判指標(biāo)的權(quán)重不等,則需要作模糊矩陣乘積運(yùn)算,城市事故災(zāi)難交通應(yīng)急等級的評判指標(biāo)對于等級的評判的重要程度各不相同,因此需要進(jìn)行運(yùn)算[8]:

      B=A×R

      (1)

      將得出的矩陣B通過歸一化處理后,取最大的(bj)max所對應(yīng)的評判集V的vj作為交通應(yīng)急等級評判的最后結(jié)果.

      6 案例分析

      漢正街位于武漢漢口的繁華地帶.現(xiàn)在武漢已有了東漢正街、西漢正街.個(gè)體經(jīng)營戶達(dá)13 200戶,日均吞吐貨物400余噸,市場日均人流量16萬人次.

      近年來,由于商住混居,老城區(qū)電線老化,且亂接亂搭等安全隱患使火災(zāi)頻發(fā).2005年12月,一場大火奪去4人生命;2009年1月3日、2月2日、2月5日漢正街又發(fā)生3起大火.其中2月5日火災(zāi)造成一人死亡,10余人被緊急送醫(yī),數(shù)百人轉(zhuǎn)移安置,直接經(jīng)濟(jì)損失580萬余元.

      以漢正街火災(zāi)為例,利用模糊綜合評判方法判定交通應(yīng)急等級.

      經(jīng)調(diào)查,漢正街區(qū)道路網(wǎng)密度約為5 km/km2,交通管控范圍約為55%,影響人數(shù)約為2.5萬.根據(jù)交通應(yīng)急等級綜合評判模型,其影響范圍因數(shù)為a2,影響人數(shù)因數(shù)為b3,道路網(wǎng)密度因數(shù)為c2,交通管控范圍因數(shù)為d3,故可以得出單因素模糊評判矩陣:

      將單因素模糊評判矩陣代入式(1),得

      矩陣B中的最大值為0.42,利用最大隸屬度原則判定火災(zāi)的交通應(yīng)急等級為Ⅱ級.

      7 結(jié)語

      通過查閱資料和征求專家意見,選取影響范圍、影響人數(shù)以及路網(wǎng)密度和交通管控水平作為評判指標(biāo).通過專家法,確定了評判指標(biāo)的評語集和等級評判的權(quán)重集,將最大隸屬度法作為模糊綜合評判標(biāo)準(zhǔn).模型經(jīng)實(shí)際應(yīng)用,檢驗(yàn)了其適用性.

      [1] 龍小強(qiáng),譚云龍.基于模糊綜合評價(jià)的城市道路交通擁堵評價(jià)研究[J].交通標(biāo)準(zhǔn)化,2011,11:114-116.

      [2] 張暉,嚴(yán)新平,高巖,等.基于模糊評價(jià)的安全感知與車速相關(guān)性分析[J].江蘇大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2011,32(5):511-515.

      [3] 陸化普.交通規(guī)劃理論與方法[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006:203-211.

      [4] 王濤,陳峻.基于模糊綜合評價(jià)法的城市道路交通安全評價(jià)研究[J].交通信息與安全,2011,29(4):99-103.

      [5] Ferreira R P, Sassi R J, de Oliveira Affonso C, et al. Dynamic routing combined to forecast the behavior of traffic in the city of Sao Paulo using neuro fuzzy network[J]. Computer Technology and Application, 2011,2(1):36-41.

      [6] 梅振宇,項(xiàng)貽強(qiáng),陳峻,等.基于模糊算法的停車誘導(dǎo)與交通流控制協(xié)同優(yōu)化模型[J].中國公路學(xué)報(bào),2008,21(2):84-88.

      [7] 凌建明,官盛飛,趙鴻鐸,等.公路瀝青路面預(yù)養(yǎng)護(hù)多層次模糊決策模型[J].公路交通科技,2008,25(6):25-34.

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