高速運(yùn)輸業(yè)安全資信評析

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1資信評價(jià)體系

1.1指標(biāo)集

定義指標(biāo)集：U=（u1，u2，……，um），其中m表示評價(jià)指標(biāo)數(shù)。評價(jià)指標(biāo)應(yīng)具有可測性、代表性、可比性和獨(dú)立性，每個(gè)指標(biāo)應(yīng)該均能表征企業(yè)運(yùn)輸安全水平的某一方面。為了有效評估各運(yùn)輸企業(yè)的安全資信等級，本文中m=4；u1、u2、u3和u4分別表示超速率（Up-Speedratio，USR）、疲勞駕駛率（Tired-Driveratio，TDR）、夜間行駛率（Night-Travelratio，NTR）和無信號車率（Non-Signalratio，NSR），其中US表示企業(yè)單位時(shí)間的超速次數(shù)，TD表示企業(yè)單位時(shí)間的疲勞駕駛的次數(shù)，NT表示企業(yè)單位時(shí)間的夜間行駛次數(shù)，NS表示企業(yè)單位時(shí)間的無信號車個(gè)數(shù)，N表示該企業(yè)擁有的車輛總數(shù)。

1.2評語集

評語集是評價(jià)者對評價(jià)對象可能做出的各種評價(jià)結(jié)果所組成的集合。評語集一般可表示為：V=（v1，v2，……vρ），其中ρ的取值應(yīng)以適中為宜。本文ρ取值為4，即將交通運(yùn)輸企業(yè)安全等級分為4個(gè)等級：V=（優(yōu)秀、良好、合格、較差）。

2安全資信評估原理及評估方法

2.1安全資信評估原理

2.1.1差異驅(qū)動(dòng)原理

差異驅(qū)動(dòng)的指標(biāo)客觀賦權(quán)法的基本思想是：權(quán)重系數(shù)應(yīng)當(dāng)是各個(gè)指標(biāo)在指標(biāo)總體中變異程度和對其他指標(biāo)影響程度的度量，賦權(quán)的原始信息應(yīng)當(dāng)直接來源于各指標(biāo)所提供的信息量，并由其來決定相應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，避免人為干擾。針對n個(gè)被評價(jià)對象，有m個(gè)評價(jià)指標(biāo)u1，u2，……，um，相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)為a1，a2，……，am，用ui1，ui2，……，uim表示第i個(gè)評價(jià)對象的各評價(jià)指標(biāo)的取值，即U=（uij）n×m。則yi=mj=1Σajuij令Y=（y1，y2，…，yn）T，A=（a1，a2，…，am）T得到：Y=UA，其樣本方差s2=yTyn-y2，式中y是yi的均值，因?yàn)樵紨?shù)據(jù)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后y=0，于是有ns2=yTy=ATUTUA=ATHA式中：H=UTU。求得上式的最大值就使得各個(gè)指標(biāo)之間的信息差異最大，從而實(shí)現(xiàn)差異驅(qū)動(dòng)，于是可得：maxAHAT，s.tATA=1H＞1，計(jì)算H的最大特征值對應(yīng)的特征向量，并對其歸一化后得到A，即指標(biāo)權(quán)重系數(shù)構(gòu)成的向量。

2.1.2模糊C均值算法（FCM）

模糊C均值算法（FCM，F(xiàn)uzzyCMeans）以類內(nèi)平方誤差和最小為聚類準(zhǔn)則，通過對目標(biāo)函數(shù)的反復(fù)迭代優(yōu)化來實(shí)現(xiàn)對集合的劃分，從而計(jì)算每個(gè)樣本屬于各模糊子集（聚類）的隸屬度，即屬于各模糊子集的程度。聚類中心和隸屬度計(jì)算公式如下：mj=ni=1Σμijbxini=1Σμijb，j=1，2，…，c利用上述公式得出樣本對各個(gè)類別的隸屬度矩陣：U其中uij是第i個(gè)樣本對于第j個(gè)資信等級的隸屬度。

2.2評估算法

本算法結(jié)合差異驅(qū)動(dòng)原理和模糊C均值算法，將具體算法步驟描述如下：Step1：計(jì)算評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量。構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)矩陣U，U=（uij）n×m，根據(jù)差異驅(qū)動(dòng)法原理，對矩陣U進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后并轉(zhuǎn)置，得到矩陣UT；進(jìn)而求矩陣UT的特征值及特征向量，最大特征值對應(yīng)的特征向量經(jīng)歸一化即為指標(biāo)權(quán)重系數(shù)向量A。Step2：計(jì)算各企業(yè)的評分。設(shè)企業(yè)的得分向量為Z，Z=A×UT。Step3：對所有企業(yè)的得分進(jìn)行聚類分析。設(shè)集合Z=（zi，i=1，2，…，n）為個(gè)企業(yè)的得分向量，利用模糊C均值聚類算法，將Z劃分成c個(gè)等級（即評語的個(gè)數(shù)），求出Zi對各等級的隸屬度矩陣Ucn，其中uij為第j個(gè)企業(yè)對第i個(gè)等級的隸屬度。Step4：綜合評價(jià)各企業(yè)的資信等級。設(shè)矩陣U=（u1，u2，……，un），其中uj=（u1j，u2j，…，ucj）（j=1，2，…，n），求uj中的最大元素ukj，即得第j個(gè)企業(yè)的資信等級為k。3結(jié)語本文提出USR、TDR、NTR、NSR組成的評價(jià)指標(biāo)只需通過GPS數(shù)據(jù)分析得出，具有經(jīng)濟(jì)性；采用差異驅(qū)動(dòng)原理和模糊C均值的高速公路運(yùn)輸企業(yè)安全資信評價(jià)方法具有一定的預(yù)見性，可以通過企業(yè)的違規(guī)情況預(yù)見運(yùn)輸企業(yè)的安全等級。