CN109523200A - 基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法 - Google Patents

基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109523200A
CN109523200A CN201910005171.6A CN201910005171A CN109523200A CN 109523200 A CN109523200 A CN 109523200A CN 201910005171 A CN201910005171 A CN 201910005171A CN 109523200 A CN109523200 A CN 109523200A
Authority
CN
China
Prior art keywords
foundry
evaluation
safety
weight
subjective
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910005171.6A
Other languages
English (en)
Inventor
徐青伟
许开立
葛及
陈守坤
徐晓虎
郑欣
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Northeastern University China
Original Assignee
Northeastern University China
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Northeastern University China filed Critical Northeastern University China
Priority to CN201910005171.6A priority Critical patent/CN109523200A/zh
Priority to PCT/CN2019/076220 priority patent/WO2020140318A1/zh
Publication of CN109523200A publication Critical patent/CN109523200A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Abstract

本发明涉及铸造车间安全评价技术领域，提供一种基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法，首先确定影响铸造车间安全管理的评价指标，然后基于层次分析法，通过专家法得到主观判断矩阵，计算该矩阵的最大特征值及特征向量并对其进行一致性检验，若通过检验，则归一化特征向量，得到主观权重向量；然后基于熵权法，组织专家对每个评价指标的评价等级进行投票，得到投票比例评价矩阵，计算熵与熵权，得到客观权重向量；最后基于最小二乘法，建立综合权重与主观权重、客观权重间的误差平方和最小模型，求解该模型，得到偏好系数，最终得到铸造车间安全评价的综合权重向量。本发明能够提高铸造车间安全评价结果的准确性及可靠性。

Description

基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法
技术领域
本发明涉及铸造车间安全评价技术领域，特别是涉及一种基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法。
背景技术
安全评价是以实现安全为目的，应用安全系统工程的原理和方法，辨识与分析系统、工程、生产管理活动中的危险有害因素，预测发生事故或造成职业危害的可能性及其严重程度，并提出科学、合理、可行的安全对策措施建议，从而做出评价结论的活动。安全评价作为现代安全管理的重要组成部分，是预防事故的重要手段。安全评价不仅广泛应用于生产经营单位的安全生产，还应用于应急管理、事故调查等不同的安全领域。其中，在铸造领域，铸造车间的安全评价对铸造厂的安全生产具有重要意义。
在实施安全评价的过程中，评价指标权重的计算是非常重要的一环。现有的评价指标权重的计算方法主要有三种：主观权重法、客观权重法与综合权重法。其中，主观权重法是依靠专家的主观判断而不是实际数据，主要包括层次分析法、德尔菲法，其能够充分利用已经掌握的知识，但是不同的专家可能得到不同的评价结果。客观权重法是依据实际数据而不是专家的主观判断，主要包括主成分分析法、熵权法、变异系数法，其能够充分利用实际数据，但评价结果可能与实际情况不符合。综合权重法结合了主观权重法和客观权重法，将专家的主观判断和实际数据的客观性都考虑在内，能较为全面地反映被评价对象的实际情况；然而，关于综合权重的偏好系数，大多数的计算方法中物理意义不明确，而且没有统一的计算方法，导致评价结果的准确性和可靠性都比较低。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法，能够提高安全评价结果的准确性及可靠性。
本发明的技术方案为：
一种基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤1：分析铸造车间的安全管理状况，找出影响铸造车间安全管理的n个因素{R1,R2,R3,...,Rn}，这n个因素即为进行铸造车间安全评价的评价指标；
步骤2：基于层次分析法，确定铸造车间安全评价的主观权重向量：
步骤2.1：采用专家法两两比较各评价指标对评价结果的重要性，得到评价指标Ri与评价指标Rj对评价结果的相对重要性sij，构成主观判断矩阵S＝(sij)n×n，i,j＝1,2,...,n；
步骤2.2：计算主观判断矩阵的最大特征值为λmax及对应的特征向量为W＝[W1,W2,...,Wj,...,Wn]；
步骤2.3：对主观判断矩阵进行一致性检验：计算主观判断矩阵的一致性指标为得到主观判断矩阵的一致性指标比率为其中，RI为主观判断矩阵的随机一致性指标，RI与主观判断矩阵的阶数n有关；若CR＜0.1，则主观判断矩阵的一致性可以接受，从而主观判断矩阵通过一致性检验，进入步骤2.4；若CR≥0.1，则主观判断矩阵未通过一致性检验，返回步骤2.1，对主观判断矩阵的值进行调整，直到CR＜0.1；
步骤2.4：对特征向量W进行归一化处理，得到铸造车间安全评价的主观权重向量为WS＝[W1 S,W2 S,...,Wj S,...,Wn S]，其中，Wj S为第j个评价指标Rj的主观权重，
步骤3：基于熵权法，确定铸造车间安全评价的客观权重向量：
步骤3.1：设定m个评价等级为{安全，较安全，一般，危险，极度危险}，组织专家对每个评价指标进行评价，通过专家对每个评价指标的评价等级进行投票，计算每个评价指标下每个评价等级获得的票数占总票数的比例，得到投票比例评价矩阵O＝(okj)m×n，k＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n；
步骤3.2：计算第j个评价指标Rj下第k个评价等级的比重为
步骤3.3：计算第j个评价指标Rj的熵为
步骤3.4：计算第j个评价指标Rj的熵权为Wj O即为第j个评价指标Rj的客观权重，构成铸造车间安全评价的客观权重向量为WO＝[W1 O，W2 O，...，Wj O，...，Wn O]；
步骤4：基于最小二乘法，确定铸造车间安全评价的综合权重向量：
步骤4.1：确定第j个评价指标Rj的综合权重为Wj I＝δWj S+(1-δ)Wj O，j＝1,2,...,n；其中，δ为偏好系数，δ∈[0,1]；
步骤4.2：计算综合权重与主观权重、客观权重之间的误差平方和为
步骤4.3：建立误差平方和最小模型为
步骤4.4：求解误差平方和最小模型：对步骤4.2中的公式求关于偏好系数δ的导数，并令导数为0，得到求解该等式，得到δ＝0.5，从而第j个评价指标Rj的综合权重为构成铸造车间安全评价的综合权重向量为WI＝[W1 I,W2 I,...,Wj I,...,Wn I]。
所述步骤1中，n＝5，影响铸造车间安全管理的n个因素{R1,R2,R3,...,Rn}分别为安全教育培训、安全投入、危险源管理、隐患排查治理、安全管理制度；步骤2.3中，RI＝1.12。
本发明的有益效果为：
本发明基于最小二乘法对铸造车间安全评价的综合权重进行计算，使得综合权重有了明确的物理意义，即综合权重与主观权重、客观权重之间的误差平方和最小，采用综合权重对铸造车间进行安全评价，能够提高铸造车间安全评价结果的准确性及可靠性。
附图说明
图1为本发明的基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步描述。
本发明的目的是提供一种基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法，能够提高安全评价结果的准确性及可靠性。
如图1所示，为本发明的基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法的流程图。本发明的基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法，包括下述步骤：
步骤1：分析铸造车间的安全管理状况，找出影响铸造车间安全管理的n个因素{R1,R2,R3,...,Rn}，这n个因素即为进行铸造车间安全评价的评价指标。
本实施例中，n＝5，影响铸造车间安全管理的n个因素{R1,R2,R3,...,Rn}分别为安全教育培训、安全投入、危险源管理、隐患排查治理、安全管理制度。
步骤2：基于层次分析法，确定铸造车间安全评价的主观权重向量：
步骤2.1：采用专家法两两比较各评价指标对评价结果的重要性，得到评价指标Ri与评价指标Rj对评价结果的相对重要性sij，构成主观判断矩阵S＝(sij)n×n，i,j＝1,2,...,n；
步骤2.2：计算主观判断矩阵的最大特征值为λmax及对应的特征向量为W＝[W1,W2,...,Wj,...,Wn]；
步骤2.3：对主观判断矩阵进行一致性检验：计算主观判断矩阵的一致性指标为得到主观判断矩阵的一致性指标比率为其中，RI为主观判断矩阵的随机一致性指标，RI与主观判断矩阵的阶数n有关，具体关系如表1所示；若CR＜0.1，则主观判断矩阵的一致性可以接受，从而主观判断矩阵通过一致性检验，进入步骤2.4；若CR≥0.1，则主观判断矩阵未通过一致性检验，返回步骤2.1，对主观判断矩阵的值进行调整，直到CR＜0.1；
步骤2.4：对特征向量W进行归一化处理，得到铸造车间安全评价的主观权重向量为WS＝[W1 S,W2 S,...,Wj S,...,Wn S]，其中，Wj S为第j个评价指标Rj的主观权重，
表1
矩阵阶数 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
RI 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58
本实施例中，这里采用1-9标度法，来比较第i个评价指标与第j个评价指标对评价结果的重要性：当sij＝1时，表示第i个评价指标与第j个评价指标对评价结果同等重要；当sij＝3时，表示第i个评价指标比第j个评价指标对评价结果稍重要；当sij＝5时，表示第i个评价指标比第j个评价指标对评价结果明显重要；当sij＝7时，表示第i个评价指标比第j个评价指标对评价结果强烈重要；当sij＝9时，表示第i个评价指标比第j个评价指标对评价结果极端重要；当sij为大于1的其他值时，表示第i个评价指标与第j个评价指标对评价结果的重要性的比较结果介于与sij相邻的两个整数对应的比较结果之间；当sij为小于1的值时，表示第i个评价指标与第j个评价指标对评价结果的重要性的反比较。
本实施例中，通过专家法对各评价指标对评价结果的重要性的两两比较，得到主观判断矩阵为
计算主观判断矩阵的最大特征值为λmax＝5.1947，对应的特征向量为W＝[0.2933,0.5107,0.387,0.6738,0.2223]；计算一致性指标为CI＝0.0487，由表1可知，n＝5时，RI＝1.12，从而得到一致性指标比率为CR＝0.0435<0.1，从而主观判断矩阵通过一致性检验；对特征向量W进行归一化处理，得到铸造车间安全评价的主观权重向量为WS＝[0.141,0.245,0.185,0.323,0.106]。
步骤3：基于熵权法，确定铸造车间安全评价的客观权重向量：
步骤3.1：设定m个评价等级为{安全，较安全，一般，危险，极度危险}，组织专家对每个评价指标进行评价，通过专家对每个评价指标的评价等级进行投票，计算每个评价指标下每个评价等级获得的票数占总票数的比例，得到投票比例评价矩阵O＝(okj)m×n，k＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n；
步骤3.2：计算第j个评价指标Rj下第k个评价等级的比重为
步骤3.3：计算第j个评价指标Rj的熵为
步骤3.4：计算第j个评价指标Rj的熵权为Wj O即为第j个评价指标Rj的客观权重，构成铸造车间安全评价的客观权重向量为WO＝[W1 O,W2 O,...,Wj O,...,Wn O]。
本实施例中，通过专家对每个评价指标的评价等级进行投票，得到投票比例评价矩阵为计算得到铸造车间安全评价的客观权重向量为WO＝[0.12,0.202,0.281,0.244,0.153]。
步骤4：基于最小二乘法，确定铸造车间安全评价的综合权重向量：
步骤4.1：确定第j个评价指标Rj的综合权重为Wj I＝δWj S+(1-δ)Wj O，j＝1,2,...,n；其中，δ为偏好系数，δ∈[0,1]；
步骤4.2：计算综合权重与主观权重、客观权重之间的误差平方和为
步骤4.3：建立误差平方和最小模型为
步骤4.4：求解误差平方和最小模型：对步骤4.2中的公式求关于偏好系数δ的导数，并令导数为0，得到求解该等式，得到δ＝0.5，从而第j个评价指标Rj的综合权重为构成铸造车间安全评价的综合权重向量为WI＝[W1 I,W2 I,...,Wj I,...,Wn I]。
本实施例中，通过计算，得到铸造车间安全评价的综合权重向量为WI＝[0.133,0.2315,0.231,0.2745,0.13]。
显然，上述实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。上述实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。基于上述实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，也即凡在本申请的精神和原理之内所作的所有修改、等同替换和改进等，均落在本发明要求的保护范围内。

Claims (2)

1.一种基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤1：分析铸造车间的安全管理状况，找出影响铸造车间安全管理的n个因素{R1,R2,R3,…,Rn}，这n个因素即为进行铸造车间安全评价的评价指标；
步骤2：基于层次分析法，确定铸造车间安全评价的主观权重向量：
步骤2.1：采用专家法两两比较各评价指标对评价结果的重要性，得到评价指标Ri与评价指标Rj对评价结果的相对重要性sij，构成主观判断矩阵S＝(sij)n×n，i,j＝1,2,…,n；
步骤2.2：计算主观判断矩阵的最大特征值为λmax及对应的特征向量为W＝[W1,W2,…,Wj,…,Wn]；
步骤2.3：对主观判断矩阵进行一致性检验：计算主观判断矩阵的一致性指标为得到主观判断矩阵的一致性指标比率为其中，RI为主观判断矩阵的随机一致性指标，RI与主观判断矩阵的阶数n有关；若CR＜0.1，则主观判断矩阵的一致性可以接受，从而主观判断矩阵通过一致性检验，进入步骤2.4；若CR≥0.1，则主观判断矩阵未通过一致性检验，返回步骤2.1，对主观判断矩阵的值进行调整，直到CR＜0.1；
步骤2.4：对特征向量W进行归一化处理，得到铸造车间安全评价的主观权重向量为其中，Wj S为第j个评价指标Rj的主观权重，
步骤3：基于熵权法，确定铸造车间安全评价的客观权重向量：
步骤3.1：设定m个评价等级为{安全，较安全，一般，危险，极度危险}，组织专家对每个评价指标进行评价，通过专家对每个评价指标的评价等级进行投票，计算每个评价指标下每个评价等级获得的票数占总票数的比例，得到投票比例评价矩阵O＝(okj)m×n，k＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n；
步骤3.2：计算第j个评价指标Rj下第k个评价等级的比重为
步骤3.3：计算第j个评价指标Rj的熵为
步骤3.4：计算第j个评价指标Rj的熵权为Wj O即为第j个评价指标Rj的客观权重，构成铸造车间安全评价的客观权重向量为
步骤4：基于最小二乘法，确定铸造车间安全评价的综合权重向量：
步骤4.1：确定第j个评价指标Rj的综合权重为Wj I＝δWj S+(1-δ)Wj O，j＝1,2,...,n；其中，δ为偏好系数，δ∈[0,1]；
步骤4.2：计算综合权重与主观权重、客观权重之间的误差平方和为
步骤4.3：建立误差平方和最小模型为
步骤4.4：求解误差平方和最小模型：对步骤4.2中的公式求关于偏好系数δ的导数，并令导数为0，得到求解该等式，得到δ＝0.5，从而第j个评价指标Rj的综合权重为构成铸造车间安全评价的综合权重向量为
2.根据权利要求1所述的基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法，其特征在于，所述步骤1中，n＝5，影响铸造车间安全管理的n个因素{R1,R2,R3,...,Rn}分别为安全教育培训、安全投入、危险源管理、隐患排查治理、安全管理制度；步骤2.3中，RI＝1.12。
CN201910005171.6A 2019-01-03 2019-01-03 基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法 Pending CN109523200A (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910005171.6A CN109523200A (zh) 2019-01-03 2019-01-03 基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法
PCT/CN2019/076220 WO2020140318A1 (zh) 2019-01-03 2019-02-27 基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910005171.6A CN109523200A (zh) 2019-01-03 2019-01-03 基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109523200A true CN109523200A (zh) 2019-03-26

Family

ID=65798950

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910005171.6A Pending CN109523200A (zh) 2019-01-03 2019-01-03 基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN109523200A (zh)
WO (1) WO2020140318A1 (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111667161A (zh) * 2020-05-27 2020-09-15 中国国家铁路集团有限公司 高速铁路运营安全指数的确定方法
CN112508368A (zh) * 2020-11-26 2021-03-16 安徽四创电子股份有限公司 一种公共安全视频监控评价体系的权重分布优化方法
CN112699553A (zh) * 2020-12-29 2021-04-23 昆明理工大学 一种岩爆烈度等级智能预测系统方法
CN112785060A (zh) * 2021-01-25 2021-05-11 国网山西省电力公司经济技术研究院 一种配电网精益化运维水平优化方法
CN115270266A (zh) * 2022-08-03 2022-11-01 南昌大学 基于改进层次分析法的边坡监测状态风险判断方法
CN115689117A (zh) * 2022-11-08 2023-02-03 山东大学 高校实验室安全性综合考评交互系统及方法
CN117318871A (zh) * 2023-11-29 2023-12-29 四川蜀能电科能源技术有限公司 一种电力监控系统时间保护方法、设备和介质

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104156878B (zh) * 2014-08-29 2018-03-16 国家电网公司 用于农网改造升级工程评估指标权重的确定方法
KR101912742B1 (ko) * 2016-11-29 2018-10-30 한국전기안전공사 특고압 전기설비 안전등급 평가 방법 및 시스템
CN108763161B (zh) * 2018-05-31 2019-07-09 哈尔滨工业大学 一种基于多层次指标体系的电梯安全等级评价方法

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111667161A (zh) * 2020-05-27 2020-09-15 中国国家铁路集团有限公司 高速铁路运营安全指数的确定方法
CN111667161B (zh) * 2020-05-27 2023-12-15 中国国家铁路集团有限公司 高速铁路运营安全指数的确定方法
CN112508368A (zh) * 2020-11-26 2021-03-16 安徽四创电子股份有限公司 一种公共安全视频监控评价体系的权重分布优化方法
CN112699553A (zh) * 2020-12-29 2021-04-23 昆明理工大学 一种岩爆烈度等级智能预测系统方法
CN112785060A (zh) * 2021-01-25 2021-05-11 国网山西省电力公司经济技术研究院 一种配电网精益化运维水平优化方法
CN115270266A (zh) * 2022-08-03 2022-11-01 南昌大学 基于改进层次分析法的边坡监测状态风险判断方法
CN115689117A (zh) * 2022-11-08 2023-02-03 山东大学 高校实验室安全性综合考评交互系统及方法
CN117318871A (zh) * 2023-11-29 2023-12-29 四川蜀能电科能源技术有限公司 一种电力监控系统时间保护方法、设备和介质
CN117318871B (zh) * 2023-11-29 2024-02-27 四川蜀能电科能源技术有限公司 一种电力监控系统时间保护方法、设备和介质

Also Published As

Publication number Publication date
WO2020140318A1 (zh) 2020-07-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109523200A (zh) 基于最小二乘法的铸造车间安全评价综合权重计算方法
CN105046402B (zh) 一种应用于智能变电站二次设备的状态评估方法
CN109685340A (zh) 一种配电设备健康状态评估方法及系统
CN103366123B (zh) 基于缺陷分析的软件风险评估方法
CN104268411B (zh) 一种产品设计阶段维修性评估与薄弱环节识别方法
CN111898839B (zh) 电力用户的重要程度分类方法及装置
CN107222323A (zh) 一种电力光传输网运行质量评估方法
CN109978415A (zh) 基于层次灰色理论对电梯安全防护系统的评估方法
CN109460926A (zh) 基于层次分析法和熵值法的台区资产组综合绩效评价方法
CN111882198A (zh) 一种项目绩效评价方法及系统
CN110929224A (zh) 基于公交行车安全的安全指标体系创建方法
Cafiso et al. Performance of safety indicators in identification of black spots on two-lane rural roads
CN110390587A (zh) 一种客户评价方法和系统
CN104616209B (zh) 一种基于在线监测的电力电缆接头信息聚合评价方法
CN111667161B (zh) 高速铁路运营安全指数的确定方法
CN112819354A (zh) 海外矿业项目竞争力评价的方法及装置
CN108446563A (zh) 一种基于模糊层次分析法的ics信息安全评估方法
CN106779354A (zh) 基于幂验前分布的Bayes数据融合评估方法
CN110298582A (zh) 一种构建专利价值分析评价模型的方法
CN110414047A (zh) 一种用于通信传输设备健康状态评价的方法
CN115755831A (zh) 一种基于模糊层次分析的故障诊断方法及系统
CN109460868A (zh) 一种采用灰度预测的企业安全生产预警系统的构建方法
CN110516750B (zh) 一种基于cart决策树的钢板板形质量异常检测方法
Chen et al. A comprehensive evaluation of power suppliers
CN114021969B (zh) 一种涉农企业安全生产风险指数分析系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20190326