综合管廊智能化分析方法及装置与流程

1.本发明涉及综合管廊智能化领域，具体涉及一种综合管廊智能化分析方法及装置。


背景技术：

2.随着大量管廊的实施、建成和运营，如何保障管廊的安全，保障管廊运营的经济和高效成为一个重要的课题。随着信息技术的蓬勃发展，越来越多的公司以智能城市的理念来建设智慧管廊，应用物联网、地理信息、建筑信息模型、云计算、大数据、虚拟现实、模拟分析、人工智能等多种先进技术，实现综合管廊的管理可视化、维检自动化、应急智能化、数据标准化、分析全局化、管控精准化，全面提升综合管廊的管理质量与效率，更好地保障管廊、管线的运营安全，降低人力资源投入，增强分析决策的科学性，提高对危险事故的预测预防能力以及对灾害与突发事件应急响应能力。
3.但是不同建设单位对智慧管廊都有不同的理解，可谓仁者见仁，智者见智。所以迫切需要一种分析方法，对综合管廊智能化程度运用科学的数字去分析，将管廊智慧度即管廊的相对智能化的程度，量化成为区间内的数值，作为衡量综合管廊智慧度的有效客观标尺。


技术实现要素：

4.为了客观有效的分析综合管廊的相对智能化程度，本发明提供一种综合管廊智能化分析方法，包括：
5.获取综合管廊的分析指标，所述分析指标包括多个一级分析指标以及与各一级分析指标分别对应的多组二级分析指标；
6.根据所述一级分析指标的相对重要程度关系表计算第一权重值；
7.根据所述二级分析指标的相对重要程度关系表按组计算第二权重值；
8.根据预先获取的各二级分析指标的得分、所述第一权重值以及所述第二权重值得到表征综合管廊智能化程度的分数值。
9.在一实施例中，所述根据所述一级分析指标的相对重要程度关系表计算第一权重值，包括：
10.根据所述一级分析指标的相对重要程度关系表建立一级分析指标判断矩阵；
11.将所述一级分析指标判断矩阵进行整合得到一级分析指标权重矩阵；
12.对所述一级分析指标权重矩阵进行归一化处理，得到所述第一权重值。
13.在一实施例中，所述综合管廊智能化分析方法还包括：通过如下迭代操作对所述第一权重值进行一致性验证：
14.根据所述一级分析指标权重矩阵以及所述第一权重值计算所述一级分析指标权重矩阵的最大特征根；
15.使用平均随机一致性验证函数对所述最大特征根进行一致性验证；
16.若验证不通过，分别去除一级分析指标对应的每个相对重要程度关系表中的各标度的一个最大值和一个最小值，计算第一权重值。
17.在一实施例中，所述根据所述二级分析指标的相对重要程度关系表按组计算第二权重值，包括：
18.根据所述二级分析指标的相对重要程度关系表建立二级分析指标判断矩阵；
19.将所述二级分析指标判断矩阵进行整合得到二级分析指标权重矩阵；
20.对所述二级分析指标权重矩阵进行归一化处理，得到所述第二权重值。
21.在一实施例中，所述综合管廊智能化分析方法还包括：通过如下迭代操作对所述第二权重值进行一致性验证：
22.根据所述二级分析指标权重矩阵以及所述第二权重值计算所述二级分析指标权重矩阵的最大特征根；
23.使用平均随机一致性验证函数对所述最大特征根进行一致性验证；
24.若验证不通过，分别去除二级分析指标对应的每个相对重要程度关系表中的各标度的一个最大值和一个最小值，计算第二权重值。
25.本发明还提供一种综合管廊智能化分析装置，用于实现本发明提供的综合管廊智能化分析方法，该综合管廊智能化分析装置包括：
26.分析指标获取模块，用于获取综合管廊的分析指标，所述分析指标包括多个一级分析指标以及与各一级分析指标分别对应的多组二级分析指标；
27.第一权重值计算模块，用于根据所述一级分析指标的相对重要程度关系表计算第一权重值；
28.第二权重值计算模块，用于根据所述二级分析指标的相对重要程度关系表按组计算第二权重值；
29.分数值计算模块，用于根据预先获取的各二级分析指标的得分、所述第一权重值以及所述第二权重值得到表征综合管廊智能化程度的分数值。
30.在一实施例中，所述根第一权重值计算模块包括：
31.第一判断矩阵生成单元，用于根据所述一级分析指标的相对重要程度关系表建立一级分析指标判断矩阵；
32.第一权重矩阵生成单元，用于将所述一级分析指标判断矩阵进行整合得到一级分析指标权重矩阵；
33.第一权重值计算单元，用于对所述一级分析指标权重矩阵进行归一化处理，得到所述第一权重值。
34.在一实施例中，所述综合管廊智能化分析装置还包括：第一最大特征根计算模块以及第一一致性验证模块，对所述第一权重值进行一致性验证；
35.所述第一最大特征根计算模块用于根据所述一级分析指标权重矩阵以及所述第一权重值计算所述一级分析指标权重矩阵的最大特征根；
36.所述第一一致性验证模块用于使用平均随机一致性验证函数对所述最大特征根进行一致性验证；
37.若验证不通过，分别去除一级分析指标对应的每个相对重要程度关系表中的各标度的一个最大值和一个最小值，计算第一权重值。
38.在一实施例中，所述第二权重值计算模块包括：
39.第二判断矩阵生成单元，用于根据所述二级分析指标的相对重要程度关系表建立二级分析指标判断矩阵；
40.第二权重矩阵生成单元，用于将所述二级分析指标判断矩阵进行整合得到二级分析指标权重矩阵；
41.第二权重值计算单元，用于对所述二级分析指标权重矩阵进行归一化处理，得到所述第二权重值。
42.在一实施例中，所述综合管廊智能化分析装置还包括：第二最大特征根计算模块以及第二一致性验证模块，对所述第二权重值进行一致性验证：
43.所述第二最大特征根计算模块用于根据所述二级分析指标权重矩阵以及所述第二权重值计算所述二级分析指标权重矩阵的最大特征根；
44.所述第二一致性验证模块用于使用平均随机一致性验证函数对所述最大特征根进行一致性验证；
45.若验证不通过，分别去除二级分析指标对应的每个相对重要程度关系表中的各标度的一个最大值和一个最小值，计算第二权重值。
46.本发明提供了管廊智慧化程度的量化方法和评价模型，可促进智慧城市理念在管廊智慧化方面的发展和落地。
附图说明
47.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
48.图1为综合管廊智能化分析方法的示意图。
49.图2为综合管廊智能化分析指标。
50.图3为综合管廊智能化分析方法的另一种示意图。
51.图4为综合管廊智能化分析方法的另一种示意图。
52.图5为综合管廊智能化分析方法的另一种示意图。
53.图6为综合管廊智能化分析方法的另一种示意图。
54.图7为综合管廊智能化分析装置的示意图。
55.图8为综合管廊智能化分析装置的另一种示意图。
56.图9为综合管廊智能化分析装置的另一种示意图。
57.图10为综合管廊智能化分析装置的另一种示意图。
58.图11为综合管廊智能化分析装置的另一种示意图。
59.图12为一种电子设备的示意图。
具体实施方式
60.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
61.如图1所示，本发明提供一种综合管廊智能化分析方法，该方法包括：
62.步骤s101，获取综合管廊的分析指标，所述分析指标包括多个一级分析指标以及与各一级分析指标分别对应的多组二级分析指标。
63.具体地，所述分析指标是以前瞻性、操作性和扩展性为原则，向政府部门、管廊建设单位、设计院、施工单位、运营单位、系统集成商以及各管线单位进行征集得出的。本技术最终确定出4个一级指标，15个二级指标。
64.如图2所示，所述4个一级指标包括管廊智慧化设计、管廊智慧化建设、管廊智慧化系统应用以及管廊智慧化保障措施；与管廊智慧化设计对应的一组二级分析指标包括智慧管廊建设方案设计、智慧管廊施工图设计以及智慧管廊深化设计；与管廊智慧化建设对应的一组二级分析指标包括监控和报警系统建设、智能装备应用、基础支撑平台建设以及智慧管控平台建设；与管廊智慧化系统应用对应的一组二级分析指标包括运营管理、维护管理、应急管理以及数据分析；与管廊智慧化保障措施对应的一组二级分析指标包括政策保障、组织保障、制度保障以及资金保障。
65.步骤s102，根据所述一级分析指标的相对重要程度关系表计算第一权重值。
66.具体地，所述一级分析指标的相对重要程度关系表通过用户端预先输入。相对重要程度关系表中包含表示各一级分析指标的相对重要程度关系的标度。其中，标度的确定可参照表1所示的标度原则：
67.表1：标度原则表
68.标度含义1表示两个因素相比具有等性3表示两个因素相比一个因素比另一个因素稍微重要5表示两个因素相比一个因素比另一个因素明显重要7表示两个因素相比一个因素比另一个因素强烈重要9表示两个因素相比一个因素比另一个因素极端重要2、4、6、8为上述相邻判断的中值
69.步骤s103，根据所述二级分析指标的相对重要程度关系表按组计算第二权重值。
70.具体地，每个一级分析指标对应一组二级分析指标。在计算二级分析指标的第二权重值时，以组为单位进行计算。
71.与一级分析指标的相对重要程度关系表一样，每组二级分析指标的相对重要程度关系表也通过用户端预先输入，且二级分析指标的相对重要程度关系表的标度原则与一级分析指标的相对重要程度关系表的标度原则一致。
72.步骤s104，根据预先获取的各二级分析指标的得分、所述第一权重值以及所述第二权重值得到表征综合管廊智能化程度的分数值。
73.具体地，假设有4个一级分析指标，各一级分析指标的第一权重值分别为第一个一级分析指标对应的3个二级分析指标的第二权重值分别为第二个一级分析指标对应的4个二级分析指标的第二权重值分别为
第三个一级分析指标对应的4个二级分析指标的第二权重值分别为第四个一级分析指标对应的4个二级分析指标的第二权重值分别为各二级指标对应的得分值分别为
74.则表征综合管廊智能化程度的分数值可通过以下公式计算：
[0075][0076]
其中，m＝4，当k＝1时，l＝3；当k≠1时，l＝3。
[0077]
本发明提供了管廊智慧化程度的量化方法和评价模型，可促进智慧城市理念在管廊智慧化方面的发展和落地。
[0078]
在一实施例中，如图3所示，步骤s102，根据所述一级分析指标的相对重要程度关系表计算第一权重值包括以下步骤：
[0079]
步骤s1021，根据所述一级分析指标的相对重要程度关系表建立一级分析指标判断矩阵。
[0080]
参见表2，本技术的一级分析指标的相对重要程度关系表中的标度(即表中的数字)用以表示4个一级分析指标的相对重要程度，例如，管廊智慧化设计相对于自身而言，其标度设置为1；管廊智慧化设计相对于其他一级分析指标而言，其标度由用户确定，且表示一级分析指标a相对于一级分析指标b的相对重要程度的标度为n时，表示一级分析指标b相对于一级分析指标a的相对重要程度的标度为1/n。
[0081]
表2：一级分析指标的相对重要程度关系表
[0082][0083]
其中，表2中的a～f的取值范围为{1,2,3,4,5,6,7,8,9}，即与表1中规定的标度的取值一致。
[0084]
本技术中，一共可获取t份一级分析指标的相对重要程度关系表，基于t份一级分析指标的相对重要程度关系表可建立t个一级分析指标判断矩阵。每个一级分析判断矩阵表示为：
[0085][0086]
例如，根据表1中的标度生成的一级分析指标判断矩阵为：
[0087][0088]
也即，每个一级分析指标判断矩阵中的元素均与对应的一级分析指标的相对重要程度关系表中的标度一致。
[0089]
至此，一共得到t个一级分析指标判断矩阵。
[0090]
步骤s1022，将所述一级分析指标判断矩阵进行整合得到一级分析指标权重矩阵。
[0091]
具体地，可采用平均值法计算权重因子，使用如下两个公式：
[0092][0093][0094]
将t个一级分析指标判断矩阵整合为一个一级分析指标权重矩阵a：
[0095][0096]
步骤s1023，对所述一级分析指标权重矩阵a进行归一化处理，得到所述第一权重值。
[0097]
具体地，根据如下归一化公式对一级分析指标权重矩阵a进行归一化处理：
[0098][0099]
得到归一化一级分析指标权重矩阵
[0100][0101]
然后，将归一化一级分析指标权重矩阵中的各元素按行相加：
[0102][0103]
得到和向量w，并记为：
[0104]
w＝[w1,w2,w3,w4]
t
[0105]
然后再根据如下公式对和向量w进行归一化处理：
[0106][0107]
其中，步骤s1023中的m为一级分析指标个数，本技术以包含4个一级分析指标为例进行说明，因此，这里的m取值即为4。当一级分析指标的个数变化时，m的取值相应的改变。
[0108]
至此，即可得到4个一级分析指标管廊智慧化设计、管廊智慧化建设、管廊智慧化系统应用以及管廊智慧化保障措施分别对应的4个第一权重值一级分析指标的第一权重值可记为权重向量：
[0109][0110]
在一实施例中，如图4所示，步骤s103，根据所述二级分析指标的相对重要程度关系表按组计算第二权重值包括以下步骤：
[0111]
步骤s1031，根据所述二级分析指标的相对重要程度关系表建立二级分析指标判断矩阵。
[0112]
其中，二级分析指标的相对重要程度关系表是按组建立的，即每个一级分析指标对应的二级分析指标为一组，进行第二权重值的计算。具体地，对于4个一级分析指标而言，共对应4组二级分析指标，计算第二权重值时，分别以组为单位计算各二级分析指标的权重值。
[0113]
参见表3
‑
6，本技术的4组二级分析指标对应的相对重要程度关系表中的标度(即表中的数字)用以表示本组内的二级分析指标的相对重要程度，其标度原则可参照一级评价指标的标度原则表执行，此处不再赘述。
[0114]
表3：管廊智能化设计对应的二级分析指标的相对重要程度关系表
[0115][0116]
表4：管廊智慧化建设对应的二级分析指标的相对重要程度关系表
[0117][0118]
表5：管廊智慧化系统应用对应的二级分析指标的相对重要程度关系表
[0119][0120][0121]
表6：管廊智慧化保障措施对应的二级分析指标的相对重要程度关系表
[0122][0123]
可以理解的是，表3～6中的a～f的取值范围为{1,2,3,4,5,6,7,8,9}。且任一表中的a～f可在取值范围内任意取值。可以理解的是，为方便表示，各表中重复使用字母a～f，但并不代表各表中的相同字母的取值必然相同，也不代表不同字母的取值必然不同。
[0124]
由于每组二级分析指标的第二权重值的计算方法均类似，此处仅以第二个一级分析指标管廊智慧化建设对应的二级分析指标的第二权重值的计算为例进行说明，其他组的二级分析指标的第二权重值的计算均可参照以下步骤进行，此处不再赘述。
[0125]
与第一权重值的计算类似，本技术中，一共可获取t份二级分析指标的相对重要程度关系表，基于t份二级分析指标的相对重要程度关系表可建立t个二级分析指标判断矩阵。每个一级分析判断矩阵表示为：
[0126][0127]
例如，根据表4中的标度生成的二级分析指标判断矩阵为：
[0128][0129]
也即，本组中的每个二级分析指标判断矩阵中的元素均与对应组的二级分析指标的相对重要程度关系表中的标度一致。
[0130]
其中，的下标2表示该组二级分析指标与第二个一级分析指标管廊智慧化建设对应。
[0131]
至此，一共得到t个二级分析指标判断矩阵。
[0132]
步骤s1032，将所述二级分析指标判断矩阵进行整合得到二级分析指标权重矩阵。
[0133]
具体地，可采用平均值法计算权重因子，使用如下两个公式：
[0134][0135][0136]
将t个二级分析指标判断矩阵整合为一个二级分析指标权重矩阵b2：
[0137][0138]
其中，b2的下标2表示该组二级分析指标与第二个一级分析指标管廊智慧化建设对应。
[0139]
步骤s1033，对所述二级分析指标权重矩阵进行归一化处理，得到所述第二权重值。
[0140]
具体地，根据如下归一化公式对二级分析指标权重矩阵b2进行归一化处理：
[0141][0142]
得到归一化二级分析指标权重矩阵
[0143][0144]
然后，将归一化二级分析指标权重矩阵中的各元素按行相加：
[0145][0146]
得到和向量v2，并记为：
[0147]
v2＝[v1,v2,v3,v4]
t
[0148]
然后再根据如下公式对和向量v2进行归一化处理：
[0149][0150]
其中，步骤s1033中的l为二级分析指标个数，本技术以该组包含4个二级分析指标
为例进行说明，因此，这里的l取值即为4。当二级分析指标的个数变化时，l的取值相应的改变。
[0151]
至此，即可得到4个二级分析指标监控和报警系统建设、智能装备应用、基础支撑平台建设以及智慧管控平台建设分别对应的4个第二权重值该组二级分析指标的第二权重值可记为权重向量：
[0152][0153]
其中，的下标2表示该组二级分析指标与第二个一级分析指标管廊智慧化建设对应。
[0154]
基于步骤s1031至步骤s1033的方法，可以得到与第一个一级分析指标管廊智慧化设计对应的一组二级分析指标智慧管廊建设方案设计、智慧管廊施工图设计以及智慧管廊深化设计的第二权重值与第三个一级分析指标管廊智慧化系统应用对应的一组二级分析指标运营管理、维护管理、应急管理以及数据分析的第二权重值与第四个一级分析指标管廊智慧化保障措施对应的一组二级分析指标政策保障、组织保障、制度保障以及资金保障的第二权重值
[0155]
在一实施例中，步骤s104，根据预先获取的各二级分析指标的得分、所述第一权重值以及所述第二权重值得到表征综合管廊智能化程度的分数值具体为：
[0156]
根据预设的分析模型进行分数值计算。获取用户根据表7所列出的各二级分析指标的评分标准给出的各二级分析指标的得分。
[0157]
表7：分析模型以及各二级分析指标的评分标准
[0158]
[0159][0160]
具体地，假设每个二级分析指标有t个得分x
khn
(n＝1,2,...,t；k＝1,2,...,m；h＝1,2,...,l)，针对每个二级分析指标，计算t各得分的平均值：
[0161][0162]
其中，m为一级分析指标的个数，l为该二级分析指标所在组的二级分析指标的个数。
[0163]
根据如下公式计算表征综合管廊智能化程度的分数值：
[0164][0165]
其中，m为一级分析指标的个数，l为该二级分析指标所在组的二级分析指标的个数。
[0166]
在一实施例中，如图5所示，所述综合管廊智能化分析方法还包括：在步骤s102之后，通过如下迭代操作对所述第一权重值进行一致性验证：
[0167]
步骤s105，根据所述一级分析指标权重矩阵a以及所述第一权重值计算所述一级分析指标权重矩阵的最大特征根。
[0168]
具体地，根据如下公式：
[0169][0170]
计算得到一级分析指标权重矩阵的最大特征根。其中，m为一级分析指标的个数，本技术以m＝4为例进行说明；为第一权重值对应的权重向量，为各第一权重值。
[0171]
步骤s106，使用平均随机一致性验证函数对所述最大特征根进行一致性验证。
[0172]
具体地，根据如下两个公式进行一致性验证：
[0173][0174][0175]
其中，m为一级分析指标的个数，ri的值根据表8确定。参见表8，当m＝4时，ri＝0.90。
[0176]
表8：平均随机一致性指标ri
[0177][0178]
当根据上述公式计算得到，cr＜0.1，则一致性验证通过，第一权重值无效；否则，一致性验证不通过，第一权重值有效。
[0179]
步骤s107，分别去除一级分析指标对应的每个相对重要程度关系表中的各标度的一个最大值和一个最小值，计算第一权重值。
[0180]
具体地，若验证不通过，即cr＜0.1时，在步骤s1022中计算一级分析指标权重矩阵a的各元素a
ij
时，分别去除一级分析指标对应的t个相对重要程度关系表中的各标度的一个最大值和一个最小值，即分别去除一级分析指标对应的t个判断矩阵中的各元素的一个最大值和一个最小值，重新计算第一权重值。
[0181]
例如，当cr＜0.1时，计算在步骤s1022中计算一级分析指标权重矩阵a的元素a
11
时，将这t个值中的一个最大值和一个最小值去除；计算一级分析指标权重矩阵a的元素a
12
时，将这t个值中的一个最大值和一个最小值去除
……
依次类推，将一级分析指标权重矩阵a中的每个元素均完成上述操作后，继续执行后续的计算第一权重值的步骤即可。
[0182]
计算出新的第一权重值后，重复上述步骤s105～步骤s106进行一致性校验，若一致性校验通过，则新的第一权重值计算有效，可用于计算表征综合管廊智能化程度的分数值；若一致性校验未通过，则继续重复上述步骤s107，计算第一权重值，直至一致性校验通过。
[0183]
需要说明的是，当去除的最大值和最小值的数值超过总数t的三分之一时，提示用户重新输入一级分析指标的相对重要程度关系表中的标度，避免结果出现较大偏差。本实施例中，通过对第一权重值进行一致性验证，提高了第一权重值的准确性和可靠性。
[0184]
在一实施例中，如图6所示，所述综合管廊智能化分析方法还包括：在步骤s103之后，通过如下迭代操作对所述第二权重值进行一致性验证：
[0185]
步骤s108，根据所述二级分析指标权重矩阵以及所述第二权重值计算所述二级分析指标权重矩阵的最大特征根。
[0186]
具体地，以第二个一级分析指标管廊智慧化建设对应的二级分析指标的第二权重值的计算为例进行说明，其他组的二级分析指标的第二权重值的计算均可参照以下步骤进行，此处不再赘述。根据如下公式：
[0187][0188]
计算得到该组二级分析指标权重矩阵的最大特征根。其中，l为该组二级分析指标的个数，本技术以l＝4为例进行说明；为第二权重值对应的权重向量，为各第二权重值。
[0189]
步骤s109，使用平均随机一致性验证函数对所述最大特征根进行一致性验证。
[0190]
具体地，根据如下两个公式进行一致性验证：
[0191][0192][0193]
其中，l为该组二级分析指标的个数，ri的值根据表9确定。参见表9，当l＝4时，ri＝0.90。
[0194]
表9：平均随机一致性指标ri
[0195][0196]
当根据上述公式计算得到，cr＜0.1，则一致性验证通过，第二权重值无效；否则，一致性验证不通过，第二权重值有效。
[0197]
步骤s110，若验证不通过，分别去除二级分析指标对应的每个相对重要程度关系表中的各标度的一个最大值和一个最小值，计算第二权重值。
[0198]
具体地，若验证不通过，即cr＜0.1时，在步骤s1032中计算二级分析指标权重矩阵b2的各元素b
ij
时，分别去除二级分析指标对应的t个相对重要程度关系表中的各标度的一个最大值和一个最小值，即分别去除二级分析指标对应的t个判断矩阵中的各元素的一个最大值和一个最小值，重新计算第一权重值。
[0199]
例如，当cr＜0.1时，计算在步骤s1032中计算二级分析指标权重矩阵b2的元素b
11
时，将这t个值中的一个最大值和一个最小值去除；计算二级分析指标权重矩阵b2的元素b
12
时，将这t个值中的一个最大值和一个最小值去除
……
依次类推，将二级分析指标权重矩阵b2中的每个元素均完成上述操作后，继续执行后续的计算第二权重值的步骤即可。
[0200]
计算出新的第二权重值后，重复上述步骤s108～步骤s109进行一致性校验，若一致性校验通过，则新的第一权重值计算有效，可用于计算表征综合管廊智能化程度的分数值；若一致性校验未通过，则继续重复上述步骤s110，计算第一权重值，直至一致性校验通过。
[0201]
需要说明的是，当去除的最大值和最小值的数值超过总数t的三分之一时，提示用户重新输入该组二级分析指标的相对重要程度关系表中的标度，避免结果出现较大偏差。本实施例中，通过对第二权重值进行一致性验证，提高了第二权重值的准确性和可靠性。
[0202]
基于同一发明构思，本技术实施例还提供了一种综合管廊智能化分析装置，可以用于实现上述实施例所描述的方法，如下面的实施例所述。由于综合管廊智能化分析装置解决问题的原理与综合管廊智能化分析方法相似，因此综合管廊智能化分析装置的实施可以参见综合管廊智能化分析方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的系统较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
[0203]
如图7所示，本发明还提供一种综合管廊智能化分析装置，用于实现本发明提供的综合管廊智能化分析方法，该综合管廊智能化分析装置包括：
[0204]
分析指标获取模块71，用于获取综合管廊的分析指标，所述分析指标包括多个一
级分析指标以及与各一级分析指标分别对应的多组二级分析指标；
[0205]
第一权重值计算模块72，用于根据所述一级分析指标的相对重要程度关系表计算第一权重值；
[0206]
第二权重值计算模块73，用于根据所述二级分析指标的相对重要程度关系表按组计算第二权重值；
[0207]
分数值计算模块74，用于根据预先获取的各二级分析指标的得分、所述第一权重值以及所述第二权重值得到表征综合管廊智能化程度的分数值。
[0208]
在一实施例中，如图8所示，所述根第一权重值计算模块72包括：
[0209]
第一判断矩阵生成单元721，用于根据所述一级分析指标的相对重要程度关系表建立一级分析指标判断矩阵；
[0210]
第一权重矩阵生成单元722，用于将所述一级分析指标判断矩阵进行整合得到一级分析指标权重矩阵；
[0211]
第一权重值计算单元723，用于对所述一级分析指标权重矩阵进行归一化处理，得到所述第一权重值。
[0212]
在一实施例中，如图9所示，所述综合管廊智能化分析装置还包括：第一最大特征根计算模块75以及第一一致性验证模块76，对所述第一权重值进行一致性验证；
[0213]
所述第一最大特征根计算模块75用于根据所述一级分析指标权重矩阵以及所述第一权重值计算所述一级分析指标权重矩阵的最大特征根；
[0214]
所述第一一致性验证模块76用于使用平均随机一致性验证函数对所述最大特征根进行一致性验证；
[0215]
若验证不通过，分别去除一级分析指标对应的每个相对重要程度关系表中的各标度的一个最大值和一个最小值，计算第一权重值。
[0216]
在一实施例中，如图10所示所述第二权重值计算模块73包括：
[0217]
第二判断矩阵生成单元731，用于根据所述二级分析指标的相对重要程度关系表建立二级分析指标判断矩阵；
[0218]
第二权重矩阵生成单元732，用于将所述二级分析指标判断矩阵进行整合得到二级分析指标权重矩阵；
[0219]
第二权重值计算单元733，用于对所述二级分析指标权重矩阵进行归一化处理，得到所述第二权重值。
[0220]
在一实施例中，如图11所示，所述综合管廊智能化分析装置还包括：第二最大特征根计算模块78以及第二一致性验证模块79，对所述第二权重值进行一致性验证：
[0221]
所述第二最大特征根计算模块用于根据所述二级分析指标权重矩阵以及所述第二权重值计算所述二级分析指标权重矩阵的最大特征根；
[0222]
所述第二一致性验证模块用于使用平均随机一致性验证函数对所述最大特征根进行一致性验证；
[0223]
若验证不通过，分别去除二级分析指标对应的每个相对重要程度关系表中的各标度的一个最大值和一个最小值，计算第二权重值。
[0224]
本发明还提供一种包括上述实施例中的综合管廊智能化分析装置的电子设备，参见图12，所述电子设备120具体包括：
[0225]
中央处理器(processor)121、存储器(memory)122、通信模块(communications)123、输入单元124、输出单元125以及电源126。
[0226]
其中，所述存储器(memory)122、通信模块(communications)123、输入单元124、输出单元125以及电源126分别与所述中央处理器(processor)121相连接。所述存储器122中存储有计算机程序，所述中央处理器121可调用所述计算机程序，所述中央处理器121执行所述计算机程序时实现上述实施例中的综合管廊智能化分析方法中的全部步骤。
[0227]
本技术的实施例还提供一种计算机存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行。所述计算机程序被处理器执行时实现本发明所提供的任一综合管廊智能化分析方法。
[0228]
本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd
‑
rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书实施例的至少一个实施例或示例中。
[0229]
在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。以上所述仅为本说明书实施例的实施例而已，并不用于限制本说明书实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书实施例的权利要求范围之内。