CN112926778A - 一种智慧安保系统火灾风险评估方法 - Google Patents

一种智慧安保系统火灾风险评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智慧安保系统火灾风险评估方法,以智慧消防安保防控系统为基础,采取层次分析法与智慧消防安保防控系统结合的方式,获得所述动态风险评估体系中各个指标的实时权重,基于采集实时数据再结合权重来获得军运会场馆的动态风险评估结果,包括如下步骤:步骤一:构建基于智慧消防安保防控系统动态风险评估体系,并成立三人以上的专家组;步骤二:根据待评估的军运会场馆的安保防控系统所获取信息的完整度,剔除所述动态评估体系中的无用指标,形成实时动态评估体系。本发明实现了实时、客观的火灾动态风险评估技术,这使得火灾自动风险预测成为可能,进而为预防和控制火灾的发生提供科学依据,减少在预测火灾时的主观性和盲目性。

Description

一种智慧安保系统火灾风险评估方法
技术领域
本发明涉及火灾风险评估技术领域,具体为一种智慧安保系统火灾风险评估方法。
背景技术
近年来,随着社会经济持续快速发展,城市规模不断扩大,安全隐患日益增多,各类灾害事故呈现出风险高、危害大的特点,社会公共安全需求日益倍增。在学术上,针对不同场所建立消防安全风险评估体系的半定量评估是当前研究的主流。学者们对商场类建筑、高层建筑、体育馆、火车站、机场航站楼、学生宿舍、区域性场所(古建筑群、商业建筑群)、等均开展了研究。虽然建立的指标体系各异,但大多基于层次分析法(AHP),由二级或三级指标构成。
但是,评价资源环境承载力目前没有一套明确的量化指标,指标体系的建立是资源环境承载力评价的核心部分;评价资源环境承载力是关系到评价结果可信度的关键因素;构建科学合理的资源环境承载力评价指标体系应遵循科学性、系统性、综合性、层次性、区域性、动态性基本原,对此我们提出了一种智慧安保系统火灾风险评估方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智慧安保系统火灾风险评估方法,以解决上述背景技术中提出的评价资源环境承载力目前没有一套明确的量化指标,而指标体系的建立是资源环境承载力评价的核心部分等问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种智慧安保系统火灾风险评估方法,智慧消防安保防控系统为基础,采取层次分析法与智慧消防安保防控系统结合的方式,获得所述动态风险评估体系中各个指标的实时权重,基于采集实时数据再结合权重来获得军运会场馆的动态风险评估结果,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:构建基于智慧消防安保防控系统动态风险评估体系,并成立三人以上的专家组;
步骤二:根据待评估的军运会场馆的安保防控系统所获取信息的完整度,剔除所述动态评估体系中的无用指标,形成实时动态评估体系;
步骤三:基于实时动态评估体系构建两两比较判断矩阵;
步骤四:利用层次分析法将所述的两两比较判断矩阵转化为模糊一致判断矩阵;
步骤五:基于所述的模糊一致判断矩阵计算各个指标的实时权重;
步骤六:基于实时采集数据和实时权重获得军运会场馆火灾动态风险评估结果。
优选的,所述安保防控系统的动态风险评估体系包括一级指标、二级指标和三级指标,每个二级指标对应一个一级指标,每个三级指标对应一个二级指标,每个一级指标对应多个二级指标,每个二级指标对用多个三级指标。
优选的,所述专家组负责对场所一、二级指标分别进行两两比较获得基础数据,运用层次分析法软件Yaahp计算火灾风险评价指标权重,所述一般在给指标赋权时,不止考虑一位专家的意见,需要请行业内几名专家对指标权重进行赋值,然后采用算术平均计算最终的指标权重值,再运用层次分析法进行对权重确定的计算。
优选的,所述运用层次分析法进行对权重确定的计算步骤如下:
步骤A:在建立多层次的分析结构模型后,构造判断矩阵群,从第二层开始,针对上一层某个元素,对下一层与之相关的元素,即层间有连线的元素,进行两两对比,并按其重要程度评定等级,记aij为i元素比j元素的重要性等级,记aij为i元素比j元素的重要性等级,表1列出了九个重要性等级及其赋值;
步骤B:计算判断矩阵的特征向量ω和最大特征值λmax,即通过式2求解, 具体解法为,对A每行诸元求和,见式3,再规范化,得权重向量,见式4,再接着求λmax,见式5;
步骤C:判断矩阵的一致性检验。判断矩阵A具有完全一致性时,λmax=n,但这在一般情况下是不可能的,为检验判断矩阵的一致性,需计算一致性指标,见式6。
优选的,所述式1为
Figure RE-GDA0003043880610000031
所述式2为Aw=λmaxw,所述式3为
Figure RE-GDA0003043880610000032
所述式4为
Figure RE-GDA0003043880610000033
所述式5为
Figure RE-GDA0003043880610000034
所述式6为
Figure RE-GDA0003043880610000035
优选的,所述式5中:(Aw)i表示Aw的第i个分量,所述式6中,当CI=0 时,判断矩阵具有完全一致性;CI愈大,就表示判断矩阵的一致性越差,为了检验判断矩阵是否具有令人满意的一致性,需要将CI与平均随机一致性指标RI (见表2)进行比较,1或2阶的判断矩阵总是具有完全的一致性;
对于2阶以上的判断矩阵,将其一致性指标CI与同阶的平均随机一致性指标RI之比,称为判断矩阵的随机一致性比例,记为CR;
一般的,当CR<0.10时,就认为判断矩阵具有令人满意的一致性;当CR >0.10时,需要调整判断矩阵,直到满意为止。
优选的,所述表1如下:
Figure RE-GDA0003043880610000036
Figure RE-GDA0003043880610000041
所述表2如下:
阶数 RI
1 0
2 0
3 0.58
4 0.9
5 1.12
6 1.24
7 1.32
8 1.41
9 1.45
10 1.49
优选的,所述智慧安保系统火灾风险评估方法还可应用于基于模糊层次分析法的军运会场馆火灾动态风险评估方法,该方去维护基于安保防控系统的动态风险评估体系,采用层次分析法与模糊数学理论相结合的方式获得所述动态风险评估体系中各指标的实时权重,基于实时采集数据和实时权重获得军运会场馆火灾动态风险评估结果,其特征在于,包括如下步骤:
步骤(1):首先构建基于安保防控系统的动态风险评估体系,综合考虑军运会场馆基本信息静态数据、安保防控系统中的动态数据,根据《火灾自动报警系统设计规范》、《自动喷水灭火系统设计规范》、《排烟防火阀试验方法》等规范,确定军运会场馆的动态火灾风险评估指标体系如表3所示;
步骤(2):根据待评估军运会场馆的安保防控系统接入完整度,剔除所述动态风险评估体系中的无用指标,形成实时动态风险评估体系,通过对待评估军运会场馆的安保防控系统接入完整度的检查,能够获得更为准确可靠的评估权重;
步骤(3):评估指标之间有一定的相互制约的关系,例如只有当火灾自动报警系统的报警主机发生报警时,才能对其进行评估,因此需要能对指标进行动态调整;另外,随着消防物联网的发展,各军运会场馆接入的安保防控系统的完整程度不尽相同;因此为了使该军运会场馆动态评估体系具有更广泛的普适性, 需要对各指标及其权重进行动态调整;先对指标进行选择,刪除无用指标,从而实现动态调整,提高评估效率;
步骤(4):两两比较判断矩阵A,表示针对上一层某元素,本层次与之相关元素间的相对重要性比较。假设上一层次元素Y与其下一层次元素X,Xx,..,Xn 有关系,则两两比较判断矩阵可表示为:
Figure RE-GDA0003043880610000051
其中aij表示元素Xi与Xj相对于上一次元素Y进行比较时的重要关系隶属度;
步骤(5):专家打分方式是利用专家在该领域的权威性,进行公正科学的判断,但是由于专家的主观性,这种方法有一定的弊端;为了尽量得到准确客观的结果,本发明获取多位专家互不干扰地对各指标之间的重要性进行两两比较打分,得到两两比较判断矩阵,最后对结果进行加权平均化处理,保证结果的精确性;
步骤(6):利用模糊层次分析法将所述两两比较判断矩阵转化为模糊一致判断矩阵。传统的层次分析法是在求得权重之后进行一致性检验,来确定两两判断矩阵的一致性。而模糊层次分析法通过构造模糊一致判断矩阵,可以得到具有一致性的两两比较判断矩阵。
优选的,所述表3如下:
Figure RE-GDA0003043880610000052
Figure RE-GDA0003043880610000061
Figure RE-GDA0003043880610000071
Figure RE-GDA0003043880610000081
Figure RE-GDA0003043880610000091
Figure RE-GDA0003043880610000101
Figure RE-GDA0003043880610000111
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明利用安保防控系统中的动态数据建立火灾动态风险评估体系,可实时客观地反应军运场馆火灾风险情况;
2、本发明与数学方法相结合,增加了判断矩阵的一致性,避免了传统的层次分析法中复杂的特征值计算和缺乏一致性的检验;
3、本发明增加了权重动态调整步骤,可根据安保防控系统在各类场所接入完整情况作为指标权重动态调整的依据,增加了火灾动态风险评估系统的通用性;
4、本发明实现了实时、客观的火灾动态风险评估技术,这使得火灾自动风险预测成为可能,进而为预防和控制火灾的发生提供科学依据,减少在预测火灾时的主观性和盲目性。
附图说明
图1为本发明Yaahp软件计算过程的结构示意图;
图2为本发明层次分析法软件yaahp计算指标权重的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
请参阅图1至图2,本发明提供的一种实施例:一种智慧安保系统火灾风险评估方法,以智慧消防安保防控系统为基础,采取层次分析法与智慧消防安保防控系统结合的方式,获得动态风险评估体系中各个指标的实时权重,基于采集实时数据再结合权重来获得军运会场馆的动态风险评估结果,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:构建基于智慧消防安保防控系统动态风险评估体系,并成立三人以上的专家组;
步骤二:根据待评估的军运会场馆的安保防控系统所获取信息的完整度,剔除动态评估体系中的无用指标,形成实时动态评估体系;
步骤三:基于实时动态评估体系构建两两比较判断矩阵;
步骤四:利用层次分析法将的两两比较判断矩阵转化为模糊一致判断矩阵;
步骤五:基于的模糊一致判断矩阵计算各个指标的实时权重;
步骤六:基于实时采集数据和实时权重获得军运会场馆火灾动态风险评估结果。
进一步,安保防控系统的动态风险评估体系包括一级指标、二级指标和三级指标,每个二级指标对应一个一级指标,每个三级指标对应一个二级指标,每个一级指标对应多个二级指标,每个二级指标对用多个三级指标。
进一步,专家组负责对场所一、二级指标分别进行两两比较获得基础数据,运用层次分析法软件Yaahp计算火灾风险评价指标权重,一般在给指标赋权时,不止考虑一位专家的意见,需要请行业内几名专家对指标权重进行赋值,然后采用算术平均计算最终的指标权重值,再运用层次分析法进行对权重确定的计算。
进一步,运用层次分析法进行对权重确定的计算步骤如下:
步骤A:在建立多层次的分析结构模型后,构造判断矩阵群,从第二层开始,针对上一层某个元素,对下一层与之相关的元素,即层间有连线的元素,进行两两对比,并按其重要程度评定等级,记aij为i元素比j元素的重要性等级,记aij为i元素比j元素的重要性等级,表1列出了九个重要性等级及其赋值;
步骤B:计算判断矩阵的特征向量ω和最大特征值λmax,即通过式2求解, 具体解法为,对A每行诸元求和,见式3,再规范化,得权重向量,见式4,再接着求λmax,见式5;
步骤C:判断矩阵的一致性检验。判断矩阵A具有完全一致性时,λmax=n,但这在一般情况下是不可能的,为检验判断矩阵的一致性,需计算一致性指标,见式6。
进一步,式1为
Figure RE-GDA0003043880610000131
式2为Aw=λmaxw,式3为
Figure RE-GDA0003043880610000132
式4为
Figure RE-GDA0003043880610000133
式5为
Figure RE-GDA0003043880610000134
式6为
Figure RE-GDA0003043880610000135
进一步,式5中:(Aw)i表示Aw的第i个分量,式6中,当CI=0时,判断矩阵具有完全一致性;CI愈大,就表示判断矩阵的一致性越差,为了检验判断矩阵是否具有令人满意的一致性,需要将CI与平均随机一致性指标RI(见表 2)进行比较,1或2阶的判断矩阵总是具有完全的一致性;
对于2阶以上的判断矩阵,将其一致性指标CI与同阶的平均随机一致性指标RI之比,称为判断矩阵的随机一致性比例,记为CR;
一般的,当CR<0.10时,就认为判断矩阵具有令人满意的一致性;当CR >0.10时,需要调整判断矩阵,直到满意为止。
进一步,表1如下:
Figure RE-GDA0003043880610000136
Figure RE-GDA0003043880610000141
表2如下:
阶数 RI
1 0
2 0
3 0.58
4 0.9
5 1.12
6 1.24
7 1.32
8 1.41
9 1.45
10 1.49
进一步,智慧安保系统火灾风险评估方法还可应用于基于模糊层次分析法的军运会场馆火灾动态风险评估方法,该方去维护基于安保防控系统的动态风险评估体系,采用层次分析法与模糊数学理论相结合的方式获得动态风险评估体系中各指标的实时权重,基于实时采集数据和实时权重获得军运会场馆火灾动态风险评估结果,其特征在于,包括如下步骤:
步骤(1):首先构建基于安保防控系统的动态风险评估体系,综合考虑军运会场馆基本信息静态数据、安保防控系统中的动态数据,根据《火灾自动报警系统设计规范》、《自动喷水灭火系统设计规范》、《排烟防火阀试验方法》等规范,确定军运会场馆的动态火灾风险评估指标体系如表3所示;
步骤(2):根据待评估军运会场馆的安保防控系统接入完整度,剔除动态风险评估体系中的无用指标,形成实时动态风险评估体系,通过对待评估军运会场馆的安保防控系统接入完整度的检查,能够获得更为准确可靠的评估权重;
步骤(3):评估指标之间有一定的相互制约的关系,例如只有当火灾自动报警系统的报警主机发生报警时,才能对其进行评估,因此需要能对指标进行动态调整;另外,随着消防物联网的发展,各军运会场馆接入的安保防控系统的完整程度不尽相同;因此为了使该军运会场馆动态评估体系具有更广泛的普适性, 需要对各指标及其权重进行动态调整;先对指标进行选择,刪除无用指标,从而实现动态调整,提高评估效率;
步骤(4):两两比较判断矩阵A,表示针对上一层某元素,本层次与之相关元素间的相对重要性比较。假设上一层次元素Y与其下一层次元素X,Xx,..,Xn 有关系,则两两比较判断矩阵可表示为:
Figure RE-GDA0003043880610000151
其中aij表示元素Xi与Xj相对于上一次元素Y进行比较时的重要关系隶属度;
步骤(5):专家打分方式是利用专家在该领域的权威性,进行公正科学的判断,但是由于专家的主观性,这种方法有一定的弊端;为了尽量得到准确客观的结果,本发明获取多位专家互不干扰地对各指标之间的重要性进行两两比较打分,得到两两比较判断矩阵,最后对结果进行加权平均化处理,保证结果的精确性;
步骤(6):利用模糊层次分析法将两两比较判断矩阵转化为模糊一致判断矩阵。传统的层次分析法是在求得权重之后进行一致性检验,来确定两两判断矩阵的一致性。而模糊层次分析法通过构造模糊一致判断矩阵,可以得到具有一致性的两两比较判断矩阵。
进一步,表3如下:
Figure RE-GDA0003043880610000161
Figure RE-GDA0003043880610000171
Figure RE-GDA0003043880610000181
Figure RE-GDA0003043880610000191
Figure RE-GDA0003043880610000201
Figure RE-GDA0003043880610000211
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (9)

1.一种智慧安保系统火灾风险评估方法,以智慧消防安保防控系统为基础,采取层次分析法与智慧消防安保防控系统结合的方式,获得所述动态风险评估体系中各个指标的实时权重,基于采集实时数据再结合权重来获得军运会场馆的动态风险评估结果,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:构建基于智慧消防安保防控系统动态风险评估体系,并成立三人以上的专家组;
步骤二:根据待评估的军运会场馆的安保防控系统所获取信息的完整度,剔除所述动态评估体系中的无用指标,形成实时动态评估体系;
步骤三:基于实时动态评估体系构建两两比较判断矩阵;
步骤四:利用层次分析法将所述的两两比较判断矩阵转化为模糊一致判断矩阵;
步骤五:基于所述的模糊一致判断矩阵计算各个指标的实时权重;
步骤六:基于实时采集数据和实时权重获得军运会场馆火灾动态风险评估结果。
2.根据权利要求1所述的一种智慧安保系统火灾风险评估方法,其特征在于:所述安保防控系统的动态风险评估体系包括一级指标、二级指标和三级指标,每个二级指标对应一个一级指标,每个三级指标对应一个二级指标,每个一级指标对应多个二级指标,每个二级指标对用多个三级指标。
3.根据权利要求1所述的一种智慧安保系统火灾风险评估方法,其特征在于:所述专家组负责对场所一、二级指标分别进行两两比较获得基础数据,运用层次分析法软件Yaahp计算火灾风险评价指标权重,所述一般在给指标赋权时,不止考虑一位专家的意见,需要请行业内几名专家对指标权重进行赋值,然后采用算术平均计算最终的指标权重值,再运用层次分析法进行对权重确定的计算。
4.根据权利要求3所述的一种智慧安保系统火灾风险评估方法,其特征在于:所述运用层次分析法进行对权重确定的计算步骤如下:
步骤A:在建立多层次的分析结构模型后,构造判断矩阵群,从第二层开始,针对上一层某个元素,对下一层与之相关的元素,即层间有连线的元素,进行两两对比,并按其重要程度评定等级,记aij为i元素比j元素的重要性等级,记aij为i元素比j元素的重要性等级,表1列出了九个重要性等级及其赋值;
步骤B:计算判断矩阵的特征向量ω和最大特征值λmax,即通过式2求解,具体解法为,对A每行诸元求和,见式3,再规范化,得权重向量,见式4,再接着求λmax,见式5;
步骤C:判断矩阵的一致性检验。判断矩阵A具有完全一致性时,λmax=n,但这在一般情况下是不可能的,为检验判断矩阵的一致性,需计算一致性指标,见式6。
5.根据权利要求4所述的一种智慧安保系统火灾风险评估方法,其特征在于:所述式1为
Figure FDA0002952953730000021
所述式2为Aw=λmaxw,所述式3为
Figure FDA0002952953730000022
所述式4为
Figure FDA0002952953730000023
所述式5为
Figure FDA0002952953730000024
所述式6为
Figure FDA0002952953730000025
6.根据权利要求5所述的一种智慧安保系统火灾风险评估方法,其特征在于:所述式5中:(Aw)i表示Aw的第i个分量,所述式6中,当CI=0时,判断矩阵具有完全一致性;CI愈大,就表示判断矩阵的一致性越差,为了检验判断矩阵是否具有令人满意的一致性,需要将CI与平均随机一致性指标RI(见表2)进行比较,1或2阶的判断矩阵总是具有完全的一致性;
对于2阶以上的判断矩阵,将其一致性指标CI与同阶的平均随机一致性指标RI之比,称为判断矩阵的随机一致性比例,记为CR;
一般的,当CR<0.10时,就认为判断矩阵具有令人满意的一致性;当CR>0.10时,需要调整判断矩阵,直到满意为止。
7.根据权利要求6所述的一种智慧安保系统火灾风险评估方法,其特征在于:所述表1如下:
序号 重要性等级 a<sub>ij</sub>赋值 1 i,j两元素同样重要 1 2 i元素比j元素稍重要 3 3 i元素比j元素明显重要 5 4 i元素比j元素强烈重要 7 5 i元素比j元素极端重要 9 6 i元素比j元素稍不重要 1/2 7 i元素比j元素明显不重要 1/4 8 i元素比j元素强烈不重要 1/6 9 i元素比j元素极端不重要 1/8
所述表2如下:
Figure FDA0002952953730000031
Figure FDA0002952953730000041
8.根据权利要求1所述的一种智慧安保系统火灾风险评估方法,其特征在于:所述智慧安保系统火灾风险评估方法还可应用于基于模糊层次分析法的军运会场馆火灾动态风险评估方法,该方去维护基于安保防控系统的动态风险评估体系,采用层次分析法与模糊数学理论相结合的方式获得所述动态风险评估体系中各指标的实时权重,基于实时采集数据和实时权重获得军运会场馆火灾动态风险评估结果,其特征在于,包括如下步骤:
步骤(1):首先构建基于安保防控系统的动态风险评估体系,综合考虑军运会场馆基本信息静态数据、安保防控系统中的动态数据,根据《火灾自动报警系统设计规范》、《自动喷水灭火系统设计规范》、《排烟防火阀试验方法》等规范,确定军运会场馆的动态火灾风险评估指标体系如表3所示;
步骤(2):根据待评估军运会场馆的安保防控系统接入完整度,剔除所述动态风险评估体系中的无用指标,形成实时动态风险评估体系,通过对待评估军运会场馆的安保防控系统接入完整度的检查,能够获得更为准确可靠的评估权重;
步骤(3):评估指标之间有一定的相互制约的关系,例如只有当火灾自动报警系统的报警主机发生报警时,才能对其进行评估,因此需要能对指标进行动态调整;另外,随着消防物联网的发展,各军运会场馆接入的安保防控系统的完整程度不尽相同;因此为了使该军运会场馆动态评估体系具有更广泛的普适性,需要对各指标及其权重进行动态调整;先对指标进行选择,刪除无用指标,从而实现动态调整,提高评估效率;
步骤(4):两两比较判断矩阵A,表示针对上一层某元素,本层次与之相关元素间的相对重要性比较。假设上一层次元素Y与其下一层次元素X,Xx,..,Xn有关系,则两两比较判断矩阵可表示为:
Figure FDA0002952953730000051
其中aij表示元素Xi与Xj相对于上一次元素Y进行比较时的重要关系隶属度;
步骤(5):专家打分方式是利用专家在该领域的权威性,进行公正科学的判断,但是由于专家的主观性,这种方法有一定的弊端;为了尽量得到准确客观的结果,本发明获取多位专家互不干扰地对各指标之间的重要性进行两两比较打分,得到两两比较判断矩阵,最后对结果进行加权平均化处理,保证结果的精确性;
步骤(6):利用模糊层次分析法将所述两两比较判断矩阵转化为模糊一致判断矩阵。传统的层次分析法是在求得权重之后进行一致性检验,来确定两两判断矩阵的一致性。而模糊层次分析法通过构造模糊一致判断矩阵,可以得到具有一致性的两两比较判断矩阵。
9.根据权利要求8所述的一种智慧安保系统火灾风险评估方法,其特征在于:所述表3如下:
Figure FDA0002952953730000052
Figure FDA0002952953730000061
Figure FDA0002952953730000071
Figure FDA0002952953730000081
Figure FDA0002952953730000091
Figure FDA0002952953730000101
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