使用改进灰色聚类评价模型确定公路工程安全生产信用等级的方法与流程

本发明属于公路工程安全生产信用评价领域，具体涉及一种使用改进灰色聚类评价模型确定公路工程安全生产信用等级的方法。

背景技术：

我国在役工程规模庞大，公路工程建设任务日益繁重。

面对建设与管理模式不断创新，经济社会发展对质量安全要求的不断提高，我国现有的项目安全生产评价体系有许多问题如信用评价市场过于开放，缺少法律法规支撑，信用评价的应用不足，信用评价标准和结果不一致，信用评价与金融信用混淆不清，教育和宣导不足，信用评价从业人才缺乏等。现阶段的信用体系已经不能满足项目质量与安全的标准。因此，为了满足公路工程建设质量和安全，建立一种公路工程安全生产信用的多属性评价方法十分必要。

技术实现要素：

本发明提供一种使用改进灰色聚类评价模型确定公路工程安全生产信用等级的方法，适用范围广、原理简单、使用方便、可靠性好。

本发明的技术方案如下：

使用改进灰色聚类评价模型确定公路工程安全生产信用等级的方法，包括如下步骤：

(1)构建公路工程安全生产信用等级评价的指标体系；

(2)建立公路工程安全生产信用等级评价的改进灰色聚类评价模型；

(3)确定公路工程安全生产信用等级。

进一步地，所述的使用改进灰色聚类评价模型确定公路工程安全生产信用等级的方法，所述步骤(1)的具体步骤为：

1)以全面性、科学性、针对性、一致性、可比性、可操作性为原则，进行指标初选，形成有关公路工程安全生产信用的15个评价指标；

2)根据评价指标相互独立、互不关联的原则，利用粗糙集属性约简原理，对初选的评价指标进行筛选；

3)建立公路工程安全生产信用等级评价的指标体系。

进一步地，所述的使用改进灰色聚类评价模型确定公路工程安全生产信用等级的方法，所述步骤(2)包括：基于中心点三角白化权函数灰色聚类评价模型，以粗糙集属性约简后的离散指标为样本，构建安全生产评价各指标的白化函数，进而确定各指标白化函数值；采用聚类权法确定安全生产评价各指标聚类权重，确定聚类系数；具体步骤为：

a)根据各个专家对项目的实际情况打分构建样本矩阵；

b)构建中心点三角白化权函数；

c)对样本值进行无量纲处理，采用聚类权法分析权重，确定信用评价指标聚类；

d)计算灰色聚类系数。

进一步地，所述的使用改进灰色聚类评价模型确定公路工程安全生产信用等级的方法，所述步骤(3)的具体步骤为：

ⅰ)整理灰色聚类计算结果；

ⅱ)根据最大隶属度原则，确定公路工程安全生产信用等级。

本发明的有益效果为：

1、本发明依托现行法规、顺应发展趋势，结合公路工程项目的质量控制、进度控制、造价控制、安全控制以及职业健康安全与环境管理等内容，以施工阶段为主，兼顾规划设计和维护使用阶段，旨在实现全寿命周期的项目安全生产管理。在专家经验的基础上，利用粗糙集理论进行指标筛选，采用定性分析与定量分析结合的方式，科学合理的建立公路工程安全生产信用评价体系；

2、本发明的评价指标经过粗糙集理论，对指标进行优化筛选，以多位专家的评审意见为基础，以构建中心点三角白化权函数灰色评价模型为核心，采用定性分析与定量计算相结合的方法，排除主观因素的影响，较为客观的通过综合评价计算结果反映公路工程的安全生产信用等级；

3、本发明对各类指标先后进行离散化、无量纲处理，以避免因同一指标下的数据差距较大造成的影响，同时为了保证样本值与标准值的对应，进而实现了公路工程安全生产信用多类型、多量级指标的综合评判；

4、本发明根据综合评价计算结果，采用最大隶属度原则，确定公路工程安全生产信用的评价等级。原理简单、方法适用性强，可以很好的反映公路工程安全生产信用的等级现状。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为中心点三角白化权函数示意图。

具体实施方式

本发明提供的确定公路工程安全生产信用等级的方法所针对的是公路工程中的高速公路，评价过程中综合考虑公路工程建设中质量与安全方面的全过程因素，对公路工程安全生产信用等级做出客观评价。

如图1所示，本发明的详细步骤为：

(1)确定信用评价体系；

1)确定指标体系设计的目标

依托现行法规、顺应发展趋势，研究公路工程项目的质量控制、进度控制、造价控制、安全控制以及职业健康安全与环境管理等内容，旨在实现全面项目信用管理。以施工阶段为主，建立公路工程安全生产信用评价体系。

2)指标初选

以全面性、科学性、针对性、一致性、可比性、可操作性原则，在定性与定量相结合原则的基础上，形成了有关公路工程安全生产信用等级评价的15个评价指标；

3)指标优选

利用粗糙集理论对初选的评价指标进行筛选。根据粗糙集约简原理，剔除某一指标后，用信息量是否变化决定指标是否被约束。信息量变化为0说明该指标对评价体系无意义，不为0说明有意义，则保留。

①邀请行业内的十名专家，根据示例项目情况针对15个指标进行打分。因利用粗糙集筛选指标时，需要用离散化的指标数据，所以需要对评价后的指标赋予分值，将其离散化。由高到低依次赋值为5、4、3、2、1，离散化结果，见表1。

表1：安全生产信用评价指标优选专家打分表

②定义s＝(u,a,v,f)为一个信息系统，u＝{x1,x2,…,xg}是由有限个对象组成的论域，a为属性集，v为属性值的集合，f为u×a→v的信息函数。u/ind(r)＝{x1,x2,…xg}，则知识r的信息量为：

其中，|xh|是x的基数，即集合中包含元素的个数。

③如果i(a)＝i(a-{a})，说明a是a的不必要属性，反之则是。利用原始完整属性集的信息量与删除该属性的信息量的差值来反映该属性的重要程度，以此来筛选指标：

siga-{a}(a)＝i(a)-i(a-{a})(2)

④确定公路工程安全生产信用等级评价体系

根据粗糙集约简原理及式(1)、式(2)计算出指标的重要程度，筛选出必要属性的指标，最终建立公路工程安全生产信用等级评价体系。

(2)建立公路工程安全生产信用评价等级的改进灰色聚类评价模型，基于中心点三角白化权函数的灰色聚类评估模型，以粗糙集属性约简后离散指标为样本，构建信用评价各指标白化函数，进而确定各指标白化函数值；采用聚类权法确定信用评价各指标聚类权重，最终确定聚类系数。

a、建立样本矩阵

将聚类对象视为样本。在评价中，设i＝1，…,m为聚类样本，每个样本各有j个评价指标，每个评价指标有k个灰类，聚类样本矩阵为d。

式中：xij(i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n)为第i个样本第j个指标的白化值。

b、构建中心点三角白化权函数

①将评价对象等级和指标j(j＝1,2,…,n)的取值范围划分为k个灰类。假设λ1，λ2，···λs为k(k＝1,2,…,p)灰类最大可能性的点，同时作为k(k＝1,2,…,p)灰类的中心点。因此指标j(j＝1,2,…,n)隶属于k(k＝1,2,…,p)灰类的取值范围为[λk-1,λk+1](k＝1,2,…,p)。

②延伸第1个灰类的左端点和第p灰类的右端点，得到新的中心点序列λ0，λ1，λ2，···λs，λs+1。

③分别将k-1个小区间的中心点(λk-1,0)和第k+1个小区间的中心点(λk+1,0)与点(λk,1)连接，可得到j指标关于k灰类的三角白化权函数(j＝1,2,…,n)。白化函数图如图2所示。

对应白化函数图表达式为：

c、确定安全生产信用评价指标聚类

采用聚类权法分析权重。在对聚类对象进行权重分析时，首先将样本值进行无量纲处理，以避免因同一指标下的数据差距较大造成的影响，同时为了保证样本值与标准值的对应，灰类标准值也需要进行无量纲处理。无量纲处理公式如下：

式中：——第j个指标第k个灰类等级的标准化值；

yjk——指标j隶属于第k个灰类等级的质量标准值；

——实际的样本标准化值；

xij——在j指标下的实际样本值。

式中：wjk——在j指标下隶属于k等级的聚类权重；其他变量同上。

d、计算灰色聚类系数

式中：——聚类系数；

——聚类样本i在j指标下隶属于k等级的白化值。

(3)确定公路工程安全生产信用评价等级。

ⅰ)整理灰色聚类计算结果；

ⅱ)根据最大隶属度原则，确定公路工程的安全生产评价等级。

若则判定专家i评定等级为k^*。