【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于危险化学品运输管理领域，具体涉及一种危险化学品运输事故影响因素重要度分析方法及系统。
技术介绍
1、危险化学品具有有毒、有害、易燃、易爆等理化特性，极易发生火灾、爆炸、泄漏等生产安全事故，威胁人民的生命健康与财产安全，给环境造成不可逆转的持续破坏。危险化学品运输是危险化学品生产、使用、存储、经营、运输、废弃六个环节中事故发生率较高的环节之一，并且危险化学品运输事故因为运输环节的特殊性，一旦发生事故，极易造成更严重的人员伤亡、财产损失和环境污染。因此，针对危险化学品运输事故影响因素开展重要度分析，能有效防范危险化学品运输事故的发生，降低运输事故的严重程度。
技术实现思路
1、为了解决现有技术存在的问题，本专利技术旨在提供一种危险化学品运输事故影响因素重要度分析方法，运用lm-bp-dematel法对危险化学品运输事故影响因素进行定量分析，分析确定影响危险化学品运输事故的关键因素，进而可以有针对性的采取预防、改进措施，防范危险化学品运输事故的发生。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、一种危险化学品运输事故影响因素重要度分析方法，包括以下步骤：
4、1)运用相关事故致因模型确定危险化学品运输事故影响因素，并进行数字化表达；
5、2)建立优化的lm-bp神经网络模型，将危险化学品运输事故影响因素相关数据输入该神经网络模型进行训练，使其掌握影响因素数据间潜在的联系规律，得到危险化学品运输事故影响因素的影响概率
6、3)运用dematel法处理计算由步骤2)的神经网络模型中得到的危险化学品运输事故影响因素的影响概率值以构建直接关联矩阵，得到危险化学品运输事故影响因素原因度、中心度；
7、4)根据各个影响因素的中心度、原因度数值大小，确定影响危险化学品运输事故的关键因素，有针对性的采取预防、改进措施，提升危险化学品运输事故预防能力。
8、其中，步骤1)中事故致因模型采用事故致因“2-4”模型。
9、进一步的，步骤1)中确定危险化学品运输事故影响因素具体包括：
10、1-1)在一次性行为与物态方面确定影响危险化学品运输事故的因素，包括：不安全动作、车辆人员资质、设备设施、作业环境、防护用具、车辆运输状态；
11、1-2)在习惯性不安全行为与物态方面确定影响危险化学品运输事故的因素，包括：安全知识、安全意识、安全习惯、安全生理；
12、1-3)在安全管理体系方面确定影响危险化学品运输事故的因素，包括：安全方针、安全管理程序、组织结构、作业指导书；
13、1-4)在安全文化方面确定影响危险化学品运输事故的因素，包括：管理体系的作用、安全部门的作用、应急能力；
14、步骤s1中数字化表达具体有：
15、1-5)将危险化学品运输事故影响因素数字化表达分为“1”与“0”，其中“1”表示该因素有在事故中发生，“0”表示该因素未在事故中发生；
16、1-6)将危险化学品运输事故等级分为一般事故、较大事故、重大事故、特大事故，并将其数字化表达，分别表示为“1”、“2”、“3”、“4”。
17、其中，步骤2)具体包括：
18、2-1)将危险化学品运输事故影响因素参数作为输入层神经元，危险化学品运输事故等级参数作为输出层神经元，构建bp神经网络模型，并输入原始数据开始训练神经网络；
19、2-2)运用lm算法，根据每次迭代的结果对下一次迭代进行调整，使误差值随着每次迭代而减少，从而对bp神经网络进行优化，构建lm-bp神经网络；
20、2-3)训练完成后得到神经网络中输入层和隐含层的权值矩阵d以及层和输出层间的权值矩阵s，并以此计算得到危险化学品运输事故影响因素对于危险化学品运输事故等级的影响概率值向量ω’，其计算公式为：
21、ω’＝│d│*│s│ (1)
22、其中，│d│、│s│表示矩阵中每个元素取绝对值。
23、步骤3)具体包括以下步骤：
24、3-1)根据lm-bp神经网络求得的危险化学品运输事故影响因素的影响概率值向量计算影响因素的初始直接关联矩阵a：
25、
26、式中，a＝(aij)n×n矩阵用于表现因素两两之间直接影响关系强弱；
27、3-2)将直接关联矩阵a进行归一化处理，得到矩阵z，具体为：
28、
29、3-3)将归一化后的直接关联矩阵z按照下式(4)处理，得到综合关联矩阵t：
30、t＝z(i-z)-1＝tij (4)
31、其中，(i-z)-1为i-z的逆矩阵，i为单位矩阵，tij代表因素i对因素j的综合影响，即直接、间接影响的集合；
32、3-4)通过处理综合关联矩阵t，得到危险化学品影响因素的影响度、被影响度、中心度和原因度，具体为：
33、影响度tr，通过综合关联矩阵t中与其对应的各行之和得出：
34、tr＝(tr(1),tr(2),...,tr(n))t (5)
35、被影响度tc，通过综合关联矩阵t中与其对应的各列之和得出：
36、tc＝(tc(1),tc(2),...,tc(n))t (6)
37、因素fi的中心度记为mi，表示该因素在系统中的重要程度：
38、mi＝tr(i)+tc(i) (7)
39、因素fi的原因度记为ri，表示该因素与其他因素的关联性：
40、ri＝tr(i)-tc(i) (8)。
41、相应的，本专利技术还提出了一种危险化学品运输事故影响因素重要度分析系统，该分析系统包括数据获取模块、数据处理模块、数据分析模块和结果应用模块；
42、所述数据获取模块，用于输入危险化学品运输事故影响因素数字化表达参数；
43、所述数据处理模块，用于构建lm-bp神经网络并运用lm-bp神经网络求得危险化学品运输事故影响因素的影响概率值向量；
44、所述数据分析模块，用于根据求得的危险化学品运输事故影响因素的影响概率值向量，运用dematel法处理计算得到危险化学品运输事故影响因素的原因度、中心度；
45、所述结果应用模块，用于根据各个影响因素的中心度、原因度数值大小确定影响危险化学品运输事故的关键因素，并将结果通过计算机终端发送给各级管理者，使各级管理者根据结果有针对性的采取预防、改进措施，提升危险化学品运输事故预防能力。
46、本专利技术具有的有益效果：
47、本专利技术提出了一种危险化学品运输事故影响因素重要度分析方法，通过整理危险化学品运输事故影响因素，并针对dematel分析法可计算得出危险化学品运输事故影响因素重要度，但其中专家打分部分带有一定的模糊与主观性的缺点，采取本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.危险化学品运输事故影响因素重要度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的危险化学品运输事故影响因素重要度分析方法，其特征在于：步骤1)中事故致因模型采用事故致因“2-4”模型。
3.根据权利要求1所述的危险化学品运输事故影响因素重要度分析方法，其特征在于：步骤1)中确定危险化学品运输事故影响因素具体包括：
4.根据权利要求3所述的危险化学品运输事故影响因素重要度分析方法，其特征在于：步骤S1中数字化表达具体有：
5.根据权利要求1所述的危险化学品运输事故影响因素重要度分析方法，其特征在于：步骤2)具体包括：
6.根据权利要求1所述的危险化学品运输事故影响因素重要度分析方法，其特征在于：步骤3)具体包括以下步骤：
7.权利要求1所述危险化学品运输事故影响因素重要度分析方法是基于危险化学品运输事故影响因素重要度分析系统实现的，其特征在于：该分析系统包括数据获取模块、数据处理模块、数据分析模块和结果应用模块；
【技术特征摘要】
1.危险化学品运输事故影响因素重要度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的危险化学品运输事故影响因素重要度分析方法，其特征在于：步骤1)中事故致因模型采用事故致因“2-4”模型。
3.根据权利要求1所述的危险化学品运输事故影响因素重要度分析方法，其特征在于：步骤1)中确定危险化学品运输事故影响因素具体包括：
4.根据权利要求3所述的危险化学品运输事故影响因素重要度分析方法，其特征在于：步骤s1...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜伟，马晟翔，李沐珊，徐源，李奥琪，施琦皓，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：
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