CN111967644A - 一种危化品运输道路规划方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种危化品运输道路规划方法，步骤包括：步骤1、建立危化品道路运输风险指标模型；步骤2、利用层次分析法确定指标权重，利用层次分析法确定危化品道路运输风险指标模型权重，并采用1‑9标度法对各级指标进行比较标度，形成判断矩阵，在各矩阵的一致性比率小于0.1时，求解各指标权重值；步骤3、获取运输方向起止点间各可行路段的风险指标信息；步骤4、对运输方向路段各指标信息进行标准化处理；步骤5、求解加权路段长度；步骤6、利用智能算法规划加权最短路径，得到最优路径，完成危化品运输道路规划。本发明的方法，有效实现危化品运输道路风险评估及道路选择。

Description

一种危化品运输道路规划方法
技术领域
本发明涉及危化品运输技术领域，涉及一种危化品运输道路规划方法。
技术背景
危化品由于其自身的特殊性质，一旦发生运输事故，将造成生命安全、财产以及环境等方面的巨大损失。危化品运输风险分析及安全道路选择是降低危化品运输事故的重要措施，因此研究危化品运输道路规划方法对降低危化品运输事故具有重要意义。
针对危化品运输风险问题，虽有相关研究，但仍有关键因素未被考虑，且研究仅限于建立评价指标体系，未给出求解最优路径的定量方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种危化品运输道路规划方法，解决了现有技术条件下危化品运输道路评价指标的不完善及道路规划方面存在不足的问题。
本发明所采用的技术方案是，一种危化品运输道路规划方法，其特征在于，按照以下步骤具体实施：
步骤1、建立危化品道路运输风险指标模型；
步骤2、利用层次分析法确定指标权重，
利用层次分析法确定危化品道路运输风险指标模型权重，并采用1-9标度法对各级指标进行比较标度，形成判断矩阵，在各矩阵的一致性比率小于0.1时，求解各指标权重值；
步骤3、获取运输方向起止点间各可行路段的风险指标信息；
步骤4、对运输方向路段各指标信息进行标准化处理；
步骤5、求解加权路段长度；
步骤6、利用智能算法规划加权最短路径，得到最优路径，
由步骤6输出的最短路径即为综合考虑危化品运输风险因素和道路长短的最优路径，由此完成危化品运输道路规划。
本发明的有益效果是，通过建立危化品运输风险指标体系，利用数学模型对各指标权重进行求解，在综合考虑各类因素后对路径长度进行加权处理，最终规划出最优路径，且模型具有通用性特点，可以针对不同路段的不同影响因素进行统一处理，有效实现危化品运输道路风险评估及道路选择。
附图说明
图1为本发明方法所提供的一种危化品运输路径规划流程图；
图2为本发明方法所提供的一种危化品道路运输风险指标模型；
图3是本发明方法采用的一种实施例运输拓扑地图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
参照图1，本发明的危化品运输道路规划方法，按照以下步骤具体实施：
步骤1、建立危化品道路运输风险指标模型，
参照图2，为本发明的一种实施例，危化品道路运输风险指标模型包括两级指标，一级指标包括道路综合风险因素及道路长短两个因素，道路综合风险因素下属的二级指标包括道路运输状况、事故伤亡率、人口分布、天气状况、应急救援、周边生态环境区及周边“高被保”地区密度等多个因素；
其中，周边生态环境区包括河流、湖泊、山脉、森林等，这些地貌地形对人们日常生活影响大，且被污染难以恢复的区域；
周边“高被保”地区密度是指国家重点文物保护区、历史古迹、高校、科研基地等，这些单位的价值不可评估且非常重要的区域。
图2实施例仅仅为一种具体实施例，根据实际安保需要或特别要求(政府指令或法定要求)，还可以相应增减一级指标及二级指标的设置。
步骤2、利用层次分析法确定指标权重，
利用层次分析法确定危化品道路运输风险指标模型权重，并采用1-9标度法(与层次分析法搭配用的固有方法)对各级指标进行比较标度，形成判断矩阵，在各矩阵的一致性比率小于0.1时，求解各指标权重值，
基于步骤1设置的实施例，相应各级指标权重的参考取值见下表1：
表1、各级指标权重的参考取值
Figure BDA0002583431870000031
步骤3、获取运输方向起止点间各可行路段的风险指标信息，
通过调研道路周边信息及查阅相关交通信息，获得风险指标模型中的各指标信息，尤其是应包括风险指标模型中各二级指标下的更详细信息。
步骤4、对运输方向路段各指标信息进行标准化处理，
由于道路风险指标模型为多指标评价体系，为了保证结果的可靠性，需要对原始指标数据进行标准化处理，指标标准化公式为：
Figure BDA0002583431870000041
式(1)中，k表示主影响因素个数，rij为标准化后主影响因素下的各次影响因素的权重，wij为主影响因素下的各次影响因素权重参数，i,j为影响因素编号；
上述主影响因素为二级指标类别下的因素，上述次影响因素为主影响因素下的再次细分因素；如道路固有特征指标下的的主影响因素包括公路级别、路段类型等，主影响因素公路级别下的次影响因素包括一级公路、二级公路等。
路段长度标准化公式为：
Figure BDA0002583431870000042
式(2)中，n表示路段标号，m表示所有路段数量，dn表示标准化后第n段路段长度，Dn表示第n段路段实际长度。
步骤5、求解加权路段长度，
求解加权路段长度，表达式如下：
Figure BDA0002583431870000043
式(3)中，En为第n路段的加权路段长度，fr为路段长度指标权重，wi为主影响因素权重，以此求解出所有路段的加权长度。(此处出现的k,i,j均与上述出现的含义一样，k表示主影响因素个数，i,j为影响因素编号)。
步骤6、利用智能算法规划加权最短路径，得到最优路径，
智能算法可以采用现有技术成熟的任一种能够用于搜索最短路径的算法，如Floyd算法。
参照图3，为本发明的一种实施例运输拓扑地图，Floyd算法在规划路径时其算法核心公式为：
G[s][g]＝min{G[s][g],G[s][t]+G[t][g]}(1＜t＜l)， (4)
式(4)中，G表示点对距离矩阵，s表示本次运输起始点，g为本次运输目标点，t为本次运输中间点，l表示本次运输拓扑地图中顶点个数，由此求解得到拓扑地图中任意两点s，g间的最短路径。
由步骤6输出的最短路径即为综合考虑危化品运输风险因素和道路长短的最优路径，由此完成危化品运输道路规划。

Claims (6)

1.一种危化品运输道路规划方法，其特征在于，按照以下步骤具体实施：
步骤1、建立危化品道路运输风险指标模型；
步骤2、利用层次分析法确定指标权重，
利用层次分析法确定危化品道路运输风险指标模型权重，并采用1-9标度法对各级指标进行比较标度，形成判断矩阵，在各矩阵的一致性比率小于0.1时，求解各指标权重值；
步骤3、获取运输方向起止点间各可行路段的风险指标信息；
步骤4、对运输方向路段各指标信息进行标准化处理；
步骤5、求解加权路段长度；
步骤6、利用智能算法规划加权最短路径，得到最优路径，
由步骤6输出的最短路径即为综合考虑危化品运输风险因素和道路长短的最优路径，由此完成危化品运输道路规划。
2.根据权利要求1所述的危化品运输道路规划方法，其特征在于：所述的步骤1中，所述的危化品道路运输风险指标模型包括两级指标，一级指标包括道路综合风险因素及道路长短两个因素，道路综合风险因素下属的二级指标包括道路运输状况、事故伤亡率、人口分布、天气状况、应急救援、周边生态环境区及周边“高被保”地区密度；
其中，周边生态环境区包括河流、湖泊、山脉、森林，这些地貌地形对人们日常生活影响大，且被污染难以恢复的区域；
周边“高被保”地区密度是指国家重点文物保护区、历史古迹、高校、科研基地，这些单位的价值不可评估且非常重要的区域。
3.根据权利要求2所述的危化品运输道路规划方法，其特征在于：所述步骤2中，基于步骤1设置的不同因素，相应各级指标权重的参考取值如下：
Figure FDA0002583431860000021
4.根据权利要求3所述的危化品运输道路规划方法，其特征在于：所述步骤4中，具体过程是：由于道路风险指标模型为多指标评价体系，为了保证结果的可靠性，需要对原始指标数据进行标准化处理，指标标准化公式为：
Figure FDA0002583431860000022
式(1)中，k表示主影响因素个数，rij为标准化后主影响因素下的各次影响因素的权重，wij为主影响因素下的各次影响因素权重参数，i,j为影响因素编号；
上述主影响因素为二级指标类别下的因素，上述次影响因素为主影响因素下的再次细分因素；
路段长度标准化公式为：
Figure FDA0002583431860000023
式(2)中，n表示路段标号，m表示所有路段数量，dn表示标准化后第n段路段长度，Dn表示第n段路段实际长度。
5.根据权利要求4所述的危化品运输道路规划方法，其特征在于：所述的步骤5中，具体过程是：求解加权路段长度，表达式如下：
Figure FDA0002583431860000031
式(3)中，En为第n路段的加权路段长度，fr为路段长度指标权重，wi为主影响因素权重，求解出所有路段的加权长度。
6.根据权利要求5所述的危化品运输道路规划方法，其特征在于：所述的步骤6中，具体过程是：根据运输拓扑地图，采用Floyd算法在规划路径时其算法核心公式为：
G[s][g]＝min{G[s][g],G[s][t]+G[t][g]}(1＜t＜l)， (4)
式(4)中，G表示点对距离矩阵，s表示本次运输起始点，g为本次运输目标点，t为本次运输中间点，l表示本次运输拓扑地图中顶点个数，由此求解得到拓扑地图中任意两点s，g间的最短路径。
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