趙金先

摘要： 通過分析地鐵應(yīng)急預(yù)案的內(nèi)涵，結(jié)合地鐵應(yīng)急預(yù)案指標(biāo)體系構(gòu)建原則與特點，構(gòu)建了多層次的地鐵應(yīng)急預(yù)案評選指標(biāo)體系。運用COWA算子對指標(biāo)進行賦權(quán)，并將GRA與TOPSIS評價方法有機結(jié)合，彌補了單一模型的局限性，使應(yīng)急預(yù)案的評選結(jié)果更加客觀、合理。最終以算例驗證該評價模型的可行性與適用性。

Abstract： Through analyzing the connotation of the subway emergency plan， and combining the construction principle and characteristics of the subway emergency plan index system， this paper constructs a multi-level evaluation index system for the subway emergency plan. The COWA operator is used to empower the index， and the GRA and TOPSIS evaluation methods are combined organically to make up the limitations of the single model， and make the selection of the emergency plans more objective and reasonable. Finally， an example is given to prove the feasibility and applicability of the evaluation model.

關(guān)鍵詞： GRA-TOPSIS；地鐵運營；應(yīng)急預(yù)案選擇

Key words： GRA-TOPSIS；metro operation；emergency plan selection

中圖分類號：U29 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2018）03-0075-03

0 引言

近年來，我國地鐵營運里程逐年增加，在給人們的出行帶來了便利的同時，也存在著較多的安全隱患，尤其是進入21世紀(jì)，地鐵突發(fā)事件頻發(fā)，制定及時、有效的地鐵突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案成為國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的重點。我國在地鐵應(yīng)急預(yù)案方面的研究起步較晚，自2003年來，在知網(wǎng)等專業(yè)期刊論文搜索引擎中以“地鐵應(yīng)急預(yù)案”為關(guān)鍵詞，僅可搜索到288篇相關(guān)文獻，而關(guān)于“地鐵應(yīng)急預(yù)案評選”的文獻只有3篇。由此可見，在地鐵運營應(yīng)預(yù)案評選方面的研究還較少，而準(zhǔn)確合理的評選地鐵應(yīng)急預(yù)案關(guān)系到預(yù)案的有效性，對突發(fā)事件應(yīng)急處置與救援至關(guān)重要，故本文基于GRA與TOPSIS方法構(gòu)建了地鐵應(yīng)急預(yù)案評選模型，以期制定出最優(yōu)應(yīng)急預(yù)案，提高我國地鐵應(yīng)急管理能力。

1 構(gòu)建地鐵應(yīng)急預(yù)案評價指標(biāo)體系及指標(biāo)量化

1.1 應(yīng)急預(yù)案指標(biāo)體系的構(gòu)建

地鐵應(yīng)急預(yù)案評選指標(biāo)體系的構(gòu)建是進行地鐵應(yīng)急預(yù)案評價的前提。通過研究地鐵應(yīng)急預(yù)案的內(nèi)涵，結(jié)合地鐵應(yīng)急預(yù)案指標(biāo)體系構(gòu)建原則與特點，同時在參考其他學(xué)者構(gòu)建的應(yīng)急預(yù)案評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上[1]，本文構(gòu)建了4個一級指標(biāo)，15個二級指標(biāo)的地鐵應(yīng)急預(yù)案評價指標(biāo)體系。如圖1所示。

1.2 應(yīng)急預(yù)案評價指標(biāo)的量化

首先采用專家打分法對各指標(biāo)進行量化處理，由專家根據(jù)各應(yīng)急預(yù)案的實際情況以及收集到的資料，對上述各指標(biāo)進行隸屬等級評定，采用五級評價語集，即：“很安全”、“較安全”、“一般”、“較危險”、“很危險”，為方便計算，本文采用10分制的打分原則，評價重要性可處于兩等級之間，其具體等級與分值的對應(yīng)情況如表1所示。

2 基于C-OWA算子評價指標(biāo)的賦權(quán)

常用的指標(biāo)賦權(quán)方法如AHP層次分析法、熵權(quán)法等均是直接對專家主觀所賦權(quán)重進行加權(quán)分析，由此所得的評價結(jié)果的準(zhǔn)確性必將受到主觀偏好的影響。為削弱專家主觀偏好所帶來的不利影響，故本文引入C-OWA算子對指標(biāo)進行賦權(quán)。其具體步驟如下：

3.1 模型原理分析

灰色關(guān)聯(lián)分析（GRA）[2]對于樣本少、數(shù)據(jù)量匱乏、存在較多不確定性的問題有著較好的適應(yīng)性，它是一種柔性測度方法，通過比較各樣本數(shù)據(jù)與參照數(shù)據(jù)間的幾何形狀相似度來分析其聯(lián)系是否緊密，最終確定各評價對象間的關(guān)聯(lián)程度。

逼近理想解法（TOPSIS）[3]是一種重要的多目標(biāo)決策方法，它是通過各評價對象與正負理想解的距離進行排序，能夠直觀、真實的反應(yīng)原始數(shù)據(jù)的信息，但其決策結(jié)果過于剛性，不能很好地反應(yīng)數(shù)據(jù)態(tài)勢的變化。

本文將GRA與TOPSIS兩種方法進行有機結(jié)合，彌補了單一模型的局限性，使地鐵應(yīng)急預(yù)案的評價結(jié)果更加客觀、合理。

3.2 模型具體步驟

5 結(jié)語

本文運用C-OWA算子對指標(biāo)進行賦權(quán)，削弱了專家主觀偏好對權(quán)重的不利影響，使評價更加客觀合理。通過案例分析得出應(yīng)急預(yù)案各指標(biāo)的重要性順序為：處置突發(fā)事件的有效性，應(yīng)急預(yù)案的完整性，各模塊作業(yè)的協(xié)調(diào)性，應(yīng)急預(yù)案的經(jīng)濟性。將灰色關(guān)聯(lián)分析（GRA）與逼近理想解法（TOPSIS）結(jié)合運用于地鐵應(yīng)急預(yù)案評選中，充分發(fā)揮了兩種模型的各自的優(yōu)勢，克服了單一模型的局限性。并運用算例證明了該評價模型的可行性與適用性。

參考文獻：

[1]陳炳卉.基于猶豫雙語言云的地鐵應(yīng)急預(yù)案評價研究[D].北京理工大學(xué)，2015.

[2]王雨，郭進利.基于灰色關(guān)聯(lián)分析的作者影響力綜合評價方法[J].情報雜志，2017，36（03）：184-190.

[3]李悅，成金華，席皛.基于GRA-TOPSIS的武漢市資源環(huán)境承載力評價分析[J].統(tǒng)計與決策，2014（17）：102-105.endprint