本發(fā)明涉及隧道風(fēng)險評估技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于模糊層次分析的高速公路隧道交通事故風(fēng)險評估方法。

背景技術(shù)：

我國高速公路隧道的建設(shè)起步較晚，但發(fā)展飛速，尤其是山區(qū)高速公路的修建，出現(xiàn)了大量的公路隧道，上世紀末至今，國內(nèi)公路隧道數(shù)量猛增，規(guī)模較長，二者都位于世界前列，并處于一個重要的發(fā)展階段。但當大量公路隧道交付運營的同時，隧道運營安全問題卻日趨嚴重。因此，針對高速公路隧道的工程特點，進行隧道運營安全評估，是一項具有重大實用意義的工作。

目前，隧道風(fēng)險評估方法一般大致分為定性風(fēng)險分析方法、定量風(fēng)險分析方法以及半定量分析方法等幾種。具體方法有：

(1)定性分析方法

該方法主要有：專家調(diào)查法、頭腦風(fēng)暴法(brainstorming)、德爾菲法(delphi)、“如果……怎么辦”法(if……then)、失效模型及后果分析法(failuremodeandeffectanalysis，fmea)等。

(2)定量分析方法

該方法主要有：層次分析法(analytiehierarchyproeess，ahp)、模糊綜合評估法、敏感性分析、蒙特卡羅法(montecarlosimulation)、控制區(qū)間記憶模型(controlledintervalandmemorymodel，cim)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(neutralnetwork)、等風(fēng)險圖法等。

(3)半定量分析方法

該方法主要有：故障樹法(faulttreeanalysis，fta)、事件樹(eventtreeanalysis，eta)、影響圖方法，原因-結(jié)果分析法、風(fēng)險評價矩陣法，以及各類綜合改進方法，如：專家信心指數(shù)法、模糊層次綜合評估方法、模糊事故樹分析法、模糊影響圖法等綜合評估方法。

定性分析方法的優(yōu)點是能使評估的結(jié)論更全面、更深刻，但整個評估過程對評估者本身的要求很高，評估結(jié)果產(chǎn)生的主觀性較強。定量分析方法的優(yōu)點是可以用直觀的數(shù)據(jù)來客觀地表述評估結(jié)果，但量化過程中容易使本來比較復(fù)雜的事物簡單化、模糊化。因此本發(fā)明將定性與定量的方法結(jié)合，采用模糊層次分析對高速公路隧道交通事故風(fēng)險進行評估，綜合兩種方法各自的特點，以期獲得客觀合理的評估結(jié)果。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于，針對長度大于400m的隧道提供一種基于模糊層次分析的高速公路隧道交通事故風(fēng)險評估方法，通過模糊矩陣以及層次分析在風(fēng)險評價中的應(yīng)用，對風(fēng)險評價過程中出現(xiàn)的各種風(fēng)險因素、指標進行分析。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于模糊層次分析的高速公路隧道交通事故風(fēng)險評估方法，包括以下步驟：

步驟一、通過交通事故原因調(diào)查分析及專家推薦意見得到多個評價指標生成評價指標域；

所述評價指標由一級指標構(gòu)成，一級指標包括路網(wǎng)因素、隧道因素、車輛因素、駕駛?cè)艘蛩亍⒐芾硪蛩?、天氣因素、維護因素；

所述一級指標由二級指標構(gòu)成；所述路網(wǎng)因素包括二級指標交通量、大車比例和隧道位置；隧道因素包括二級指標曲線半徑、縱坡坡度、路面、隧道長度、隧道通風(fēng)和照明；駕駛?cè)艘蛩匕ǘ壷笜笋{駛技術(shù)、不安全行車行為和安全意識；車輛因素包括二級指標車速和車輛性能；管理因素包括二級指標交通管制水平、宣傳教育和管理人員水平；天氣因素包括二級指標雨天、雪天和霧天；維護因素包括二級指標土建結(jié)構(gòu)、機電系統(tǒng)和控制系統(tǒng)維護。

步驟二、根據(jù)交通事故空間分布特點，將高速公路隧道分為三個研究區(qū)段，即隧道入口影響段、隧道中間段、隧道出口影響段，在步驟一的基礎(chǔ)上分別建立三個研究區(qū)段的指標體系；所述隧道入口影響段a是隧道入口前后各200m共400m區(qū)域；所述隧道中間段b是除隧道入口影響段a和隧道出口影響段c外的隧道內(nèi)區(qū)域；所述隧道出口影響段c是隧道出口前后各200m共400m區(qū)域。

步驟三、由評價風(fēng)險源的專家組制定多個評價等級生成評價等級域；所述評價等級根據(jù)風(fēng)險程度分為ⅰ級防控，ⅱ級防控，ⅲ級防控，ⅳ級防控，對應(yīng)分值1，2，3，4。

步驟四、根據(jù)專家組對所述評價指標相對于評價等級的推薦意見，分別計算風(fēng)險源對所述等級的模糊隸屬度，構(gòu)建隸屬度矩陣。

步驟五、引用層次分析法計算所述評價指標的權(quán)重向量；所述引用層次分析法計算評價指標的權(quán)重向量的方法包括：根據(jù)所述評價指標的相對重要性構(gòu)建判斷矩陣；根據(jù)所述判斷矩陣確定評價指標的權(quán)重向量；對所述判斷矩陣進行一致性檢驗。

(1)所述根據(jù)評價指標的相對重要性構(gòu)建判斷矩陣的方法包括：采用1，3，5，7，9及其倒數(shù)的標度方法構(gòu)建判斷矩陣。

(2)所述確定評價指標的權(quán)重向量的方法包括：通過冪法迭代計算所述判斷矩陣的最大特征根及所述最大特征根對應(yīng)的特征向量；對所述特征向量進行歸一化處理。

(3)所述對判斷矩陣進行一致性檢驗的方法包括：計算一致性指標ci，計算平均隨機一致性指標ri，當隨機一致比率時，則判斷矩陣的一致性可接受，否則，判斷矩陣的一致性不可接受，需要重新構(gòu)建判斷矩陣并重新確定權(quán)重向量。

步驟六、根據(jù)所述權(quán)重向量及隸屬度矩陣合成綜合評價向量。所述綜合評價向量是通過將權(quán)重向量與隸屬度矩陣利用矩陣相乘計算得到。

步驟七、根據(jù)所述綜合評價向量及評價等級分值計算風(fēng)險值；最后根據(jù)所述三個區(qū)段中的最小值判斷高速公路隧道交通事故的風(fēng)險情況。

本發(fā)明具有如下有益效果：

本發(fā)明適用于長度大于400m的隧道。本發(fā)明基于模糊矩陣層次分析法的風(fēng)險評估方法，通過模糊矩陣以及層次分析法在風(fēng)險評價中的應(yīng)用，可對風(fēng)險評價過程中出現(xiàn)的各種不確定因素、指標進行分析。設(shè)置一級指標、二級指標，通過從路網(wǎng)、隧道、駕駛員、車輛、管理、天氣、維護七個方面進行考量，分析更為全面。采用設(shè)置權(quán)重，各因素指標相互對比的方式進行評價，從而使得評價結(jié)果更趨客觀化。此外，本發(fā)明將隧道分為三個區(qū)段分別進行評價，取三個區(qū)段中的最小評價值作為最終評估結(jié)果，使得評價更為合理。

附圖說明

圖1是高速公路隧道區(qū)段劃分示意圖；

圖2是本發(fā)明基于模糊層次分析的風(fēng)險評估方法的實施流程圖；

圖3是本發(fā)明基于模糊層次分析的風(fēng)險評估方法中引用層次分析法計算評價指標的權(quán)重向量的實施流程圖；

圖4至圖6為高速公路隧道三個區(qū)段的風(fēng)險指標體系；

圖7為交通事故發(fā)生地點按曲線、直線段進行統(tǒng)計結(jié)果；

圖8為交通事故發(fā)生地點按不同坡度進行統(tǒng)計結(jié)果；

圖9為三座隧道進行路面銑刨前后事故率對比；

圖10為交通事故率隨隧道長度遞減統(tǒng)計結(jié)果；

圖11為交通事故率隨交通量遞增統(tǒng)計結(jié)果；

圖12為位于同一路段上的三座隧道事故率對比；

圖13為交通事故發(fā)生時天氣情況統(tǒng)計結(jié)果；

圖14為交通事故發(fā)生原因統(tǒng)計結(jié)果；

圖15為交通事故的車輛類型統(tǒng)計結(jié)果；

圖16為雅西高速2013-2014年各季節(jié)事故所占比例對比。

具體實施方式

下面通過實施例對本發(fā)明進行具體的描述，本實施例只用于對本發(fā)明進行進一步的說明，不能理解為對本發(fā)明保護范圍的限制，本領(lǐng)域的技術(shù)人員根據(jù)上述本發(fā)明的內(nèi)容作出的一些非本質(zhì)的改進和調(diào)整也屬于本發(fā)明保護的范圍。

圖1是高速公路隧道研究區(qū)段劃分示意圖，包括：隧道入口影響段、隧道出口影響段、隧道中間段。

圖2是本發(fā)明基于模糊層次分析的風(fēng)險評估方法的實施流程圖，包括：

步驟一、通過交通事故原因調(diào)查分析及專家推薦意見得到多個評價指標生成評價指標域，即u＝{u1，u2，…，up}。

本發(fā)明確定生成評價指標域是通過交通事故原因調(diào)查分析及專家推薦意見確定的，根據(jù)專家意見，下面說明本發(fā)明各指標域的相關(guān)分析：

從圖7可以看出，交通事故主要發(fā)生隧道曲線段。由于隧道壁面效應(yīng)的影響使得在曲線段，行車視距變得更小，影響駕駛員的視覺誘導(dǎo)，同時由于隧道內(nèi)的濕度較大，在小曲線半徑路段上容易打滑失控。由此可以看出，曲線對交通事故有著一定程度的影響。

從圖8可以看出，交通事故主要發(fā)生在下坡路段。在長大隧道內(nèi)，隧道內(nèi)單調(diào)的行車環(huán)境使駕駛員難以感知是在連續(xù)下坡，造成車速加快，同時在下坡路段駕駛員精神比較放松，發(fā)生緊急情況時反應(yīng)不及時，容易導(dǎo)致交通事故。由此可以看出，縱坡對交通事故有著一定程度的影響。

從圖9可以看出，路面經(jīng)過銑刨處理后，隧道事故率都有所降低。隧道經(jīng)過銑刨處理后，路面附著系數(shù)提高，輪胎與地面不易產(chǎn)生滑動，從而有效地減少了交通事故的發(fā)生。由此可以看出，路面條件對交通事故有著一定程度的影響。

從圖10可以看出，隨著隧道長度的遞減，隧道事故率呈降低趨勢，但當隧道長度減少到某一長度后，事故率又呈上升趨勢。由此可以看出，隧道長度條件對交通事故有著一定程度的影響。

從圖11可以看出，隨著交通量的增加，隧道事故率呈現(xiàn)先上升后下降的特點。交通量較小時，駕駛員超速現(xiàn)象較多；當交通量上升到一定程度后，道路車輛增多，駕駛員行車更加謹慎，開始降低車速，事故率因此有所下降。由此可以看出，交通量對交通事故有著一定程度的影響。

從圖12可以看出，敘嶺關(guān)隧道事故率遠遠高于其它兩座隧道。敘嶺關(guān)隧道正好位于長大下坡的底部，車輛在經(jīng)過長大下坡后以較高的車速進入隧道，同時進入隧道時會出現(xiàn)“黑洞”效應(yīng)，在這種情況下極易發(fā)生交通事故。由此可以看出，隧道位置對交通事故有著一定程度的影響。

從圖13可以看出，交通事故主要發(fā)生在雨天。雨天汽車車輪將水帶入隧道，可引起隧道內(nèi)數(shù)十米長的路面濕滑；或當有一定的縱坡且未設(shè)置路面橫向截水溝時，雨天路面表面水可流入隧道內(nèi)。由此可以看出，天氣對交通事故有著一定程度的影響。

從圖14可以看出，交通事故的發(fā)生主要為駕駛?cè)俗陨淼脑颍ú僮鞑划?、不安全行車行為等。操作不當與駕駛?cè)说鸟{駛技術(shù)有著直接聯(lián)系，不安全行車行為包括超速、超載、超車、疲勞駕駛、車距過近等，駕駛?cè)说陌踩庾R高低直接影響到其行車行為。

同時可以看出，超速是誘發(fā)隧道交通事故的重要原因，車輛在隧道內(nèi)超速行駛時，如果發(fā)生緊急情況，由于隧道內(nèi)狹窄的橫向空間，加之車輛正在高速運行狀態(tài)，很容易導(dǎo)致交通事故的發(fā)生。

從圖15可以看出，貨車和小轎車是交通事故的主要車型。貨車較為笨重，車身不易控制，同時也影響了車輛的制動性能；小汽車由于車速較快，發(fā)生緊急情況時可供反應(yīng)的時間較短，很容易發(fā)生交通事故。由此可以看出，車型比例對交通事故有著一定程度的影響。

從圖16可以看出，雅西高速冬季交通事故所占比例從12.2％下降到了7.2％，呈下降趨勢。這是由于從2013年到2014年雅西高速實行“冬管”措施，通過對應(yīng)措施使得雅西高速冬季交通事故得到了有效地減少。因此可以看出，交通管制水平對交通事故有著一定程度的影響。

綜合以上分析和專家推薦意見得到多個評價指標生成評價指標域：

u＝{曲線半徑、縱坡坡度、路面、隧道通風(fēng)、隧道照明、隧道長度、交通量、隧道位置、雨天、雪天、霧天、駕駛技術(shù)、不安全行為、安全意識、車速、大車比例、車輛性能、交通管制水平、管理人員水平、宣傳教育、土建結(jié)構(gòu)維護、機電系統(tǒng)維護、控制系統(tǒng)維護}

對以上指標進行分類，形成如下指標體系：

一級指標，一級指標包括路網(wǎng)因素、隧道因素、車輛因素、駕駛員因素、管理因素、天氣因素、維護因素；所述一級指標由二級指標構(gòu)成；所述路網(wǎng)因素包括交通量、大車比例和隧道位置；所述隧道因素包括曲線半徑、縱坡坡度、路面、隧道長度、隧道通風(fēng)和照明；所述駕駛?cè)艘蛩匕{駛技術(shù)、不安全行車行為和安全意識；所述車輛因素包括車速和車輛性能；所述管理因素包括交通管制水平、宣傳教育和管理人員水平；所述天氣因素包括雨天、雪天和霧天；所述維護因素包括土建結(jié)構(gòu)、機電系統(tǒng)和控制系統(tǒng)維護。

表1高速公路隧道交通事故風(fēng)險指標體系

步驟二、根據(jù)現(xiàn)場調(diào)查交通事故空間分布特點，事故主要集中發(fā)生在隧道進出口附近200m范圍內(nèi)，因此將高速公路隧道分為三個研究區(qū)段，即隧道入口影響段(隧道入口前后各200m)、隧道中間段(隧道內(nèi)剩余路段)、隧道出口影響段(隧道出口前后各200m)，在步驟一的基礎(chǔ)上分別建立三個研究區(qū)段的指標體系。如附圖4～6所示。

步驟三、由評價風(fēng)險源的專家組制定多個評價等級生成評價等級域，即v＝{v1，v2，…，vq}。所述評價等級根據(jù)風(fēng)險程度分為四級即ⅰ級防控，ⅱ級防控，ⅲ級防控，ⅳ級防控，對應(yīng)分值1，2，3，4。即v＝{v1，v2，v3，v4}＝{ⅰ級防控，ⅱ級防控，ⅲ級防控，ⅳ級防控}。

步驟四、根據(jù)專家組對所述評價指標相對于評價等級的推薦意見，分別計算風(fēng)險源對所述等級的模糊隸屬度，構(gòu)建隸屬度矩陣。假設(shè)對于任一指標up，有m1個v1評語，m2個v2評語，m3個v3評語，m4個v4評語，則該指標up對評語集合v的隸屬向量(rp|up)：

由上述方法可以得到所有指標的隸屬向量，以指標隸屬向量為行組成隸屬度矩陣：

矩陣r中第p行第q列元素rpq，表示風(fēng)險指標up對評價等級域vq模糊子集的隸屬度。在風(fēng)險評價中，隸屬度矩陣反映出了專家組對各個指標在風(fēng)險等級方面的推薦情況。

步驟五、引用層次分析法計算所述評價指標的權(quán)重向量。需要說明的是，權(quán)重向量表示各評價指標的相對重要性排序，即權(quán)重的分配。對于多層次的綜合評價問題，模糊綜合評判過程是由低層次向高層次逐步進行的。分別對一級指標及二級指標構(gòu)造其各自的判斷矩陣，通過計算最大特征根和一致性檢驗，得出合理的權(quán)重向量。

步驟六、根據(jù)所述權(quán)重向量及隸屬度矩陣合成綜合評價向量。所述綜合評價向量是通過將權(quán)重向量與隸屬度矩陣利用矩陣相乘計算得到。

例如，將權(quán)重向量a與各被評風(fēng)險因素的隸屬度矩陣r進行合成，得到風(fēng)險指標的模糊綜合評價結(jié)果向量b。即：

其中，bj是由權(quán)重向量a與隸屬度矩陣r的第j列運算得到的，它表示風(fēng)險指標從整體上看對評價等級域vq模糊子集的隸屬程度。

步驟七、根據(jù)所述綜合評價向量及評價等級分值計算風(fēng)險值并根據(jù)所述三個區(qū)段中的最小值判斷高速公路隧道交通事故的風(fēng)險情況。

所述根據(jù)綜合評價向量及評價等級分值計算風(fēng)險值方法包括：首先通過將權(quán)重向量a與模糊綜合矩陣b相乘得到評價等級域vq的隸屬向量rv，即然后根據(jù)所述隸屬向量rv和評價等級分值向量vq計算得到最終風(fēng)險值，即通過上述方法分別計算得到三個區(qū)段最終風(fēng)險值后，根據(jù)其中最小值確定風(fēng)險情況。

圖3是本發(fā)明基于模糊層次分析的風(fēng)險評估方法中引用層次分析法計算評價指標的權(quán)重向量的實施流程圖，包括：

步驟一、根據(jù)所述指標的相對重要性構(gòu)建判斷矩陣。所述根據(jù)評價指標的相對重要性構(gòu)建判斷矩陣的方法包括：采用1，3，5，7，9及其倒數(shù)的標度方法構(gòu)建判斷矩陣。需要說明的是，判斷矩陣反映了專家組對各評價指標相對重要性的認識，通常采用1，3，5，7，9及其倒數(shù)的標度方法構(gòu)建判斷矩陣。判斷矩陣相應(yīng)元素的值則取這個比值，即判斷矩陣s＝(uij)p×p。

步驟二、根據(jù)所述判斷矩陣確定評價指標的權(quán)重向量。所述確定評價指標的權(quán)重向量的方法包括：首先通過冪法迭代計算所述判斷矩陣的最大特征根及所述最大特征根對應(yīng)的特征向量；然后對所述特征向量進行歸一化處理。

需要說明的是，用冪法迭代計算出判斷矩陣s的最大特征根λmax及最大特征根λmax所對應(yīng)的特征向量a(a1，a2，…，ap)，此特征向量就是各評價指標的相對重要性排序，即權(quán)重的分配。然后，將特征向量歸一化形成權(quán)重向量，即

步驟三、對所述判斷矩陣進行一致性檢驗。所述對判斷矩陣進行一致性檢驗的方法包括：首先計算一致性指標ci，然后計算平均隨機一致性指標ri；最后當隨機一致性比率時，則判斷矩陣的一致性可接受，否則，判斷矩陣的一致性不可接受，需要重新構(gòu)建判斷矩陣并重新確定權(quán)重向量。

下面將結(jié)合具體實施例對本發(fā)明作進一步地詳細描述。

對某高速公路隧道交通事故風(fēng)險進行評估，三個區(qū)段評價指標體系如附圖4～6所示。

根據(jù)專家組打分情況分別構(gòu)造判斷矩陣s，并計算相應(yīng)權(quán)重向量。將各專家計算的權(quán)重加權(quán)平均后得出各區(qū)段各級指標權(quán)重分配：

區(qū)段a：

表1一級指標權(quán)重計算結(jié)果

表2路網(wǎng)因素指標權(quán)重計算結(jié)果

表3隧道因素指標權(quán)重計算結(jié)果

表4駕駛?cè)艘蛩刂笜藱?quán)重計算結(jié)果

表5車輛因素指標權(quán)重計算結(jié)果

表6環(huán)境因素指標權(quán)重計算結(jié)果

表7管理因素指標權(quán)重計算結(jié)果

表8維護因素指標權(quán)重計算結(jié)果

區(qū)段b：

表9一級指標權(quán)重計算結(jié)果

表10路網(wǎng)因素指標權(quán)重計算結(jié)果

表11隧道因素指標權(quán)重計算結(jié)果

表12駕駛?cè)艘蛩刂笜藱?quán)重計算結(jié)果

表13車輛因素指標權(quán)重計算結(jié)果

表14管理因素指標權(quán)重計算結(jié)果

表15維護因素指標權(quán)重計算結(jié)果

區(qū)段c：

表16一級指標權(quán)重計算結(jié)果

表17路網(wǎng)因素指標權(quán)重計算結(jié)果

表18隧道因素指標權(quán)重計算結(jié)果

表19駕駛?cè)艘蛩刂笜藱?quán)重計算結(jié)果

表20車輛因素指標權(quán)重計算結(jié)果

表21環(huán)境因素指標權(quán)重計算結(jié)果

表22管理因素指標權(quán)重計算結(jié)果

表23維護因素指標權(quán)重計算結(jié)果

根據(jù)專家組對評價指標風(fēng)險等級的推薦情況構(gòu)造隸屬度矩陣r：

表24區(qū)段a各評價指標隸屬度

表25區(qū)段b各評價指標隸屬度

表26區(qū)段c各評價指標隸屬度

根據(jù)所述權(quán)重向量和隸屬度矩陣計算最終風(fēng)險評價值。

對于區(qū)段a：

計算一級指標的模糊綜合評價結(jié)果向量：

同理計算出：

b隧＝(0.531，0.249，0.220，0)；b人＝(0.160，0.380，0.260，0.200)

b車＝(0.225，0.450，0.325，0)；b環(huán)＝(0.060，0.340，0.360，0.240)

b管＝(0.040，0.480，0.380，0.100)；b維＝(0.200，0.400，0.400，0)

b路，b隧，b人，b車，b環(huán)，b管，b維構(gòu)成一級指標對應(yīng)的模糊評價矩陣：

計算隸屬向量rv：

計算區(qū)段a評價值va：

采用上述同樣的計算方法可以計算出區(qū)段b和區(qū)段c的評價值：

區(qū)段b：vb＝2.791

區(qū)段c：vc＝2.799

因此該隧道交通事故風(fēng)險最終評價值為：v＝vb＝2.791

設(shè)定評價標準如下：

表27風(fēng)險評價值對應(yīng)安全等級

根據(jù)以上評估結(jié)果可知，該隧道交通事故風(fēng)險程度處于ⅲ級防控。這樣的結(jié)果說明該隧道交通事故風(fēng)險基本可以被接受，但尚可以采取一定的措施來進一步保障隧道運營安全。