CN113592442A - 一种工程评价方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

一种工程评价方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种工程评价方法、装置、电子设备和存储介质，基于层次分析法(AHP)构建铁路工程的分层评价模型，其中，所述分层评价模型至少包括：属于第N层的工程评价准则，和属于所述第N层次层的工程评价指标，其中，N为正整数；基于各所述工程评价准则的重要程度参数，确定每个所述工程评价准则的权重；基于各所述工程评价准则的权重，以及每个所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标，确定各所述工程评价准则的评价参数，其中，所述评价参数用于评价对应的所述工程评价准则。

Description

一种工程评价方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本发明涉及铁路维护技术领域，具体涉及一种工程评价方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
铁路工程绿色勘察是一个系统工程，涉及场地建设、现场管理、场地复绿、水资源保护、动植物保护、噪音污染、粉尘污染、废弃污染、固体废弃物管理等多个项目的管理，这些项目都对铁路沿线的自然生态环境和人文居住环境等产生不同的影响。
相关技术尚无专门的铁路工程绿色勘察项目的评估规范和办法，铁路工程绿色勘察涉及面广，虽然绿色勘察的重要性已得到了业内人士的广泛认同，但铁路工程为一个带状工程，影响区域广、工作系统化、过程时间长、涉及人员复杂、施工场地多且不固定，未在长期的勘察过程中形成一个促进绿色勘察的良性评价机制。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例期望提供一种工程评价方法、装置、电子设备和存储介质，能实现铁路工程绿色勘察评价。
为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：
本发明实施例的第一方面，提供了一种工程评价方法，所述工程评价方法包括:
基于层次分析法(AHP，Analytic Hierarchy Process)构建铁路工程的分层评价模型，其中，所述分层评价模型至少包括：属于第N层的工程评价准则，和属于所述第N层次层的工程评价指标，其中，N为正整数；
基于各所述工程评价准则的重要程度参数，确定每个所述工程评价准则的权重；
基于各所述工程评价准则的权重，以及每个所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标，确定各所述工程评价准则的评价参数，其中，所述评价参数用于评价对应的所述工程评价准则。
在一个实施例中，所述基于各所述工程评价准则的重要程度参数，确定每个所述工程评价准则的权重，包括：
基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，建立成对比较矩阵；
将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
在一个实施例中，所述将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重，包括：
将所述特征向量进行归一化处理；
将完成所述归一化处理的所述特征向量，确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
在一个实施例中，所述基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，建立成对比较矩阵，包括以下之一：
所述基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，采用 0-2标度建立所述成对比较矩阵；
所述基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，采用 1-9标度建立所述成对比较矩阵。
在一个实施例中，所述方法还包括：
确定所述成对比较矩阵的一致性；
所述将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重，包括：
响应于所述一致性满足预定条件时，将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
在一个实施例中，所述基于各所述工程评价准则的权重，以及每个所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标，确定各所述工程评价准则的评价参数，包括：
基于所述工程评价准则的所述权重，将所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标的进行加权相加，将所述加权相加之和确定为所述工程评价准则的评价参数。
在一个实施例中，所述方法还包括：
获取所述工程评价准则对应的工程勘察数据；
对所述工程勘察数据进行量化处理，将完成所述量化处理的所述工程勘察数据确定为所述工程评价准则对应的所述工程评价指标。
在一个实施例中，所述对所述工程勘察数据进行量化处理，将完成所述量化处理的所述工程勘察数据确定为所述工程评价准则对应的所述工程评价指标，包括：
将所述工程勘察数据减去对应的预定工程勘察数据最小阈值之差，除以所述工程勘察数据对应的预定工程勘察数据最大阈值减去所述预定工程勘察数据最小阈值之差，将相除之商确定为所述工程评价指标。
本发明实施例的第二方面，提供了一种工程评价装置，所述工程评价装置包括:
模型建立模块，用于基于层次分析法AHP构建铁路工程的分层评价模型，其中，所述分层评价模型至少包括：属于第N层的工程评价准则，和属于所述第N层次层的工程评价指标，其中，N为正整数；
权重确定模块，用于基于各所述工程评价准则的重要程度参数，确定每个所述工程评价准则的权重；
评价模块，用于基于各所述工程评价准则的权重，以及每个所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标，确定各所述工程评价准则的评价参数，其中，所述评价参数用于评价对应的所述工程评价准则。
在一个实施例中，所述权重确定模块，具体用于：
基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，建立成对比较矩阵；
将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
在一个实施例中，所述权重确定模块，具体用于：
将所述特征向量进行归一化处理；
将完成所述归一化处理的所述特征向量，确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
在一个实施例中，所述权重确定模块，具体用于以下之一：
所述基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，采用 0-2标度建立所述成对比较矩阵；
所述基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，采用 1-9标度建立所述成对比较矩阵。
在一个实施例中，所述权重确定模块，还用于：
确定所述成对比较矩阵的一致性；
所述权重确定模块，具体用于：
响应于所述一致性满足预定条件时，将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
在一个实施例中，所述评价模块，具体用于：
将每个所述工程评价准则的所述权重，与每个所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标的乘积，确定为各所述工程评价指标分别对应的评价参数。
在一个实施例中，所述评价模块，还用于：
获取所述工程评价准则对应的工程勘察数据；
对所述工程勘察数据进行量化处理，将完成所述量化处理的所述工程勘察数据确定为所述工程评价准则对应的所述工程评价指标。
在一个实施例中，所述评价模块，具体用于：
将所述工程勘察数据减去对应的预定工程勘察数据最小阈值之差，除以所述工程勘察数据对应的预定工程勘察数据最大阈值减去所述预定工程勘察数据最小阈值之差，将相除之商确定为所述工程评价指标。
本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在存储器上并能够有所述处理器运行的可执行程序，其中，所述处理器运行所述可执行程序时执行如第一方面所述的工程评价方法的步骤。
本发明实施例的第四方面，提供了一种存储介质，其上存储由可执行程序，其中，所述可执行程序被处理器执行时实现如第二方面所述工程评价方法的步骤。
本发明实施例的一种工程评价方法，基于层次分析法AHP构建铁路工程的分层评价模型，其中，所述分层评价模型至少包括：属于第N层的工程评价准则，和属于所述第N层次层的工程评价指标，其中，N为正整数；基于各所述工程评价准则的重要程度参数，确定每个所述工程评价准则的权重；
基于各所述工程评价准则的权重，以及每个所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标，确定各所述工程评价准则的评价参数，其中，所述评价参数用于评价对应的所述工程评价准则。如此，通过确定评价参数实现对铁路工程绿色勘察总目标的评价。一方面，提供了一种标准化得工程评价方式，实现评价科学化。另一方面，通过定性的工程评价准则和定量的工程评价指标相，能满足不同待评价项目的评价需求。
本发明实施例的其它有益效果将在具体实施方式中结合具体技术方案进一步说明。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要的说明。应当理解，下面描述的附图仅仅是本发明实施例的一部分附图，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例一种工程评价方法的流程示意图；
图2为本发明实施例多指标体系评价方法的流程示意图；
图3为本发明实施例评价系统的框图；
图4为本发明实施例工程评价装置的框图；
图5为本发明实施例一种工程评价装置的结构示意图。。
具体实施方式
以下结合附图及具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。并且，下面描述的实施例，仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。本技术领域的普通技术人员，根据这些实施例，在不付出创造性劳动的前提下获得的所有其它实施例，均属于本发明保护的范围。
本实施例提供了一种工程评价方法，如图1所示，所述工程评价方法包括:
步骤101：基于层次分析法AHP构建铁路工程的分层评价模型，其中，所述分层评价模型至少包括：属于第N层的工程评价准则，和属于所述第N层次层的工程评价指标，其中，N为正整数；
步骤102：基于各所述工程评价准则的重要程度参数，确定每个所述工程评价准则的权重；
步骤103：基于各所述工程评价准则的权重，以及每个所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标，确定各所述工程评价准则的评价参数，其中，所述评价参数用于评价对应的所述工程评价准则。
这里，需要说明的是，上述步骤的执行可以不按步骤序号或固定的顺序进行，除非在下面的描述中特别注明。
AHP是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。AHP法能把复杂系统的决策思维进行层次化，把决策过程中定性和定量的因素有机地结合起来，通过判断矩阵的建立、排序计算和一致性检验得到的最后结果具有说服力，可将人的主观依据用数据的形式表达出来，使之条理化、科学化，从而避免由于人的主观导致权重预测与实际情况相矛盾的现象发生，克服了决策者和分析者难以相互沟通的现象，克服了决策者的个人偏好，提高了决策的有效性
这里，铁路工程可以包括但不限于绿色勘察关联的铁路工程。铁路工程绿色勘察评价的目标、准则和层次等，可以从绿色勘察实施过程相关评价部门的角度出发，多方面进行综合评价，建立的评价指标体系。可以建立包含多个层次的分层评价模型，例如可以建立四个层次分层评价模型。分层评价模型中上一层次可以下一层次的目标，下一层次可以上一层次的准则，准则的下一层次为该准则的评价指标。
示例性的，如表1所示的分层评价模型中，将铁路工程绿色勘察评价体系作为第一层总目标，将其分为组织管理、环境保护、资源节约、新技术应用、安全文明施工等5个工程评价准则，作为第二层，即准则层。工程评价准则也可以称为其上一层总目标的待评价项目。在第二层的次层，即第三层，5个工程评价准则分别具有多个工程评价指标。例如：工程评价准则“组织管理”对应有“作业模式”、“人员管理”、“管理体系”、“进度管理”、“质量管理”、“安全管理”和“文明勘察管理”7个工程评价指标。
这里，与第二层为第三层的工程评价准则，第三层的可以作为第四层的工程评价准则。如此，依次类推，第N层为工程评价准则，第N层的次层第N+1 层为工程评价准则对应的工程评价指标。
表1
Figure BDA0003177064900000071
Figure BDA0003177064900000081
针对建立的分层评价模型中的工程评价准则和工程评价准则对应的工程评价指标，可以首先确定各工程评价准则的权重，再基于权重和对应工程评价准的工程评价指标确定评价参数。
工程评价准则的权重可以基于工程评价准则的重要程度参数确定。重要程度参数可以用于确定各工程评价准则的重要程度。重要程度参数可以是表示不同重要程度的标识。重要程度参数也可以通过不同的数值表示不同的重要程度。如果重要程度参数采用不同数值表示不同重要程度，重要程度参数可以是归一化的数值也可以是不归一化的数值。
示例性的，可以针对不同重要程度设置不同的权重，进而基于每个工程评价准则的重要程度，确定每个工程评价准则的权重。
确定各工程评价准则的权重后，可以基于每个工程评价准则的权重，以及每个所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标，确定各所述工程评价指标的评价参数。
这里，工程评价指标可以是针对某一项具体铁路工程进行绿色勘察得到的勘察结果，可以是直接的勘察数据，也可以经过量化处理的勘察数据等。
可以采用预定的运算方式，将权重和工程评价指标进行运算，进而得到工程评价准则的评价参数。例如，可以将各工程评价指标与权重相加之和作为评价参数。如此，通过评价参数可以评价工程评价准则的实施状况等。通过所有评价参数可以整体评价总目标等。
如此，通过确定评价参数实现对铁路工程绿色勘察总目标的评价。一方面，提供了一种标准化得工程评价方式，实现评价科学化。另一方面，通过定性的工程评价准则和定量的工程评价指标相，能满足不同待评价项目的评价需求。
在一个实施例中，所述基于各所述工程评价准则的重要程度参数，确定每个所述工程评价准则的权重，包括：
基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，建立成对比较矩阵；
将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
示例性的，成对比较矩阵如表达式(1)所示，可以将工程评价准则进行两两对比，将比较结果aij作为矩阵的元素
Figure BDA0003177064900000091
其中，c1～c5表示不同工程评价准则。aij为工程评价准则两两比较结果，其中，aij表示ci与cj的比较结果，其中，i＝1，2，3，4，5，j＝1，2，3，4，5。
这里，aij可以采用但不限于0-2标度或1-9标度等方式进行标度。
在一个实施例中，所述基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，建立成对比较矩阵，包括以下之一：
所述基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，采用0-2标度建立所述成对比较矩阵；
所述基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，采用 1-9标度建立所述成对比较矩阵。
这里，0-2标度可以是采用0，1，2表示两两比较结果，示例性的，表达式 (1)中aij的计算方法可以用表达式(2)表示：
Figure BDA0003177064900000101
如果采用1-9标度进行标度，aij的计算方法可以用表2表示：
表2
重要性等级 赋值a<sub>ij</sub>
c<sub>i</sub>、c<sub>j</sub>指标同样重要 1
c<sub>i</sub>比c<sub>j</sub>指标稍重要 3
c<sub>i</sub>比c<sub>j</sub>指标明显重要 5
c<sub>i</sub>比c<sub>j</sub>指标强烈重要 7
c<sub>i</sub>比c<sub>j</sub>指标极端重要 9
c<sub>i</sub>比c<sub>j</sub>指标稍不重要 1/3
c<sub>i</sub>比c<sub>j</sub>指标明显不重要 1/5
c<sub>i</sub>比c<sub>j</sub>指标强烈不重要 1/7
c<sub>i</sub>比c<sub>j</sub>指标极端不重要 1/9
确定成对比较矩阵的元素后，可以求解矩阵的特征根和特征根对应的特征向量。将最大特征根对应的特征向量作为各所述工程评价准则对应的所述权重
实际应用中，可以利用MATLAB语句求解向量的特征根和特征向量，也可以根据AW＝λmaxW采用行和正规范法、迭代法、或最小二乘法等方法求解特征根和特征向量。AW＝λmaxW中，A表示矩阵，λmax表示最大特征根，W表示最大特征根对应的特征向量、
以表达式(1)所示矩阵为例，求解的最大特征根对应的特征向量为W＝(2.26 0.441.31 0.76 0.25)T。W中每个元素分别表示c1～c5的权重。
在一个实施例中，所述将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重，包括：
将所述特征向量进行归一化处理；
将完成所述归一化处理的所述特征向量，确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
由于通过矩阵求解的特征向量数值范围较为发散，不利于后续评价参数的收敛，因此，可以对特征向量进行归一化处理，使得最终的权重可以处于一个收敛的区间内，如[0,1]。
对W＝(2.26 0.44 1.31 0.76 0.25)T归一化处理后，得到的权重V＝ (0.45 0.090.26 0.15 0.05)。V中每个元素分别表示c1～c5的权重。
在一个实施例中，所述方法还包括：
确定所述成对比较矩阵的一致性；
所述将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重，包括：
响应于所述一致性满足预定条件时，将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
为了避免成对比较矩阵中的工程评价准则A较工程评价准则B重要，工程评价准则B较工程评价准则C重要，但又出现工程评价准则C较工程评价准则 A重要的情况，需要对成对比较矩阵进行一致性检验。
这里，矩阵的一致性可以通过但不限于通过矩阵的一致性指标CI、和/或一致性比率CR进行判断。例如，可以针对CI和/或CR分别设置判断阈值，当 CI和/或CR小于对应的判断阈值时，确定矩阵的一致性满足预定条件。
示例性的，矩阵一致性检验可以利用CI指标，CI为0时，矩阵具有完全一致性，CI越大，矩阵的一致性越差。CI值可查表与RI值进行比较，得到CR，根据CR判断矩阵的一致性。其中，CI的求解公式如表达式(3)所示：
Figure BDA0003177064900000111
其中，n为矩阵阶数。
CR的求解公式如表达式(4)所示，
Figure BDA0003177064900000121
其中，RI表示平均随机一致性指标，可以通过查表确定。
在一个实施例中，所述基于各所述工程评价准则的权重，以及每个所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标，确定各所述工程评价准则的评价参数，包括：
基于所述工程评价准则的所述权重，将所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标的进行加权相加，将所述加权相加之和确定为所述工程评价准则的评价参数。
如表达式(5)所示，可以采用评价矩阵S表示n*m个工程评价指标。
Figure BDA0003177064900000122
其中，n表示n个工程评价准则，m表示一个工程评价准则的m个工程评价指标。以表1为例，n为5，m为7。
利用各工程评价准则权重V和评价矩阵S进行相乘。可以得到工程评价准的评价参数。即得到可评价不同待评价项目在绿色勘察项目的得分，得分越高，则该项目在绿色勘察方面与最佳方案的关联度越高，表示项目约接近理想状态，绿色勘察效益好。得分越低，则该项目在绿色勘察方面与最佳方案的关联度越低，表示项目约远离理想状态，绿色勘察效益差。
在一个实施例中，所述方法还包括：
获取所述工程评价准则对应的工程勘察数据；
对所述工程勘察数据进行量化处理，将完成所述量化处理的所述工程勘察数据确定为所述工程评价准则对应的所述工程评价指标。
各个工程评价准则的工程评价指标可以通过预定规则工程实施情况的评分。工程评价指标可以是处于同一取值范围内的，如[0,1]或者[0,100]等。如此，通过收敛区域的工程评价指标可以确定出收敛的评价参数。
工程勘察数据是实际对工程的工程勘察过程中获取的数据。各个工程评价准则的勘察数据取值范围较为发散，不利于后续评价参数的分析比较。因此，可以对工程勘察数据进行量化处理，将量化处理的工程勘察数据作为工程评价指标。量化处理后得到的各个工程评价准则的工程评价指标处于一个收敛的区间内，如[0,1]。工程勘察数据的量化处理可以是归一化处理等。
在一个实施例中，所述对所述工程勘察数据进行量化处理，将完成所述量化处理的所述工程勘察数据确定为所述工程评价准则对应的所述工程评价指标，包括：
将所述工程勘察数据减去对应的预定工程勘察数据最小阈值之差，除以所述工程勘察数据对应的预定工程勘察数据最大阈值减去所述预定工程勘察数据最小阈值之差，将相除之商确定为所述工程评价指标。
采用工程勘察数据进行量化处理，量化处理采用的模型如表达式(6)所示：下。
Figure BDA0003177064900000131
其中，S表示工程评价指标，Seva表示工程勘察数据，Smin表示工程勘察数据的基准值(预定工程勘察数据最小阈值)，Smax表示工程勘察数据最优秀值(预定工程勘察数据最大阈值)。如此，针对各工程勘察数据可以得到一个量化的工程评价指标。
以下结合上述任意实施例提供一个具体示例：
本发明实施例，提供了一种铁路工程绿色勘察多指标体系评价方法，实施方式如图2所示：
步骤201：确定影响因素，建立层次结构。
这里，如表1所示，将铁路绿色勘察评价体系作为第一层总目标，将其分为组织管理、环境保护、资源节约、新技术应用、安全文明施工等5个方面，作为准则层。具体的可进一步将二级指标细化。
步骤202：运行AHP层次分析法计算各指标权重。
(1)构造比较矩阵：这里以0-2标度法分析准则层的5个准则为例，对各层次的指标权重进行两两判断，构造比较矩阵，如表达式(7)所示。
Figure BDA0003177064900000141
其中，c1～c5表示不同工程评价准则；aij为工程评价准则两两比较结果；aij表示ci与cj的比较结果；i＝1，2，3，4，5，j＝1，2，3，4，5；
Figure BDA0003177064900000142
Figure BDA0003177064900000143
(2)计算最大特征向量：实践中可以利用MATLAB语句求解向量的特征向量和特征值，也可以采用行和正规范法或迭代法、最小二乘法等方法求解。
上述矩阵为例，求解的最大特征向量对应的特征向量为W＝(2.26 0.44 1.310.76 0.25)T。最大特征值为λmax＝5.004。
(3)一致性检验：判断矩阵CI值可查表与RI值进行比较。
Figure BDA0003177064900000144
n＝5，查表得RI为1.12。
Figure BDA0003177064900000145
满足一致性检验，不一致程度可接受。
(4)计算各指标权重。将最大特征向量标准化，得到个工程评价准则对上一层总目标的影响权重V＝(0.45 0.09 0.26 0.15 0.05)。
步骤203：获取并预处理绿色勘察指标数据，构建评价矩阵。
(1)根据项目实际情况，对各工程勘察数据进行量化评价，也可采用专家评分的方式进行直接打分得到工程评价指标，或对收集的工程勘察数据进行量化处理，量化处理采用的模型如表达式(6)所示；其中，S表示工程评价指标， Seva表示工程勘察数据，Smin表示工程勘察数据的基准值(预定工程勘察数据最小阈值)，Smax表示工程勘察数据最优秀值(预定工程勘察数据最大阈值)。
(2)构造评价矩阵：设有n个待评价项目，即n各工程评价准则，每个项目都有m个工程评价指标，得到如表达式(5)所示的评价矩阵S。
步骤204：评价铁路工程绿色勘察
利用各工程评价准则权重V和评价矩阵S进行相乘，得到n个工程评价准则，即待评价项目的绿色勘察积分，通过积分即可对项目绿色勘察进行评价。
本发明实施例，提供了一种用于铁路工程绿色勘察多指标体系评价的评价系统，如图3所示，评价系统30包括：评价层次模块31、层次分析模/32、数据采集模33和数据分析与显示模块34；其中，
评价层次模块31，用于执行图2所示的步骤201：确定影响因素，建立层次结构。
评价层次模块31，具体用于：
1.设计并搭建铁路工程绿色勘察评价的准则和层次，如表1所示。
2.显示和调整铁路工程绿色勘察评价的准则和层次。
层次分析模块32，用于执行图2所示的步骤202：用于运行AHP层次分析法，计算各待评价项目，即工程评价准则的权重。
数据采集模块33，用于执行图2所示的步骤204：用于获取并预处理绿色勘察指标数据，构建评价矩阵。
数据采集模块33具体用于：
1.输入并显示各指标层数据。
2.对输入数据进行预处理。
数据分析与显示模块34，用于执行图2所示的步骤204：评价铁路工程绿色勘察.
数据分析与显示模块34，具体用于：
1.分析并计算各待评价项目的绿色勘察评分。
2.显示和输出计算结果。
本发明实施例还提供了一种工程评价装置，如图4所示，所述工程评价装置400包括：
模型建立模块410，用于基于层次分析法AHP构建铁路工程的分层评价模型，其中，所述分层评价模型至少包括：属于第N层的工程评价准则，和属于所述第N层次层的工程评价指标，其中，N为正整数；
权重确定模块420，用于基于各所述工程评价准则的重要程度参数，确定每个所述工程评价准则的权重；
评价模块430，用于基于各所述工程评价准则的权重，以及每个所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标，确定各所述工程评价准则的评价参数，其中，所述评价参数用于评价对应的所述工程评价准则。
在一个实施例中，所述权重确定模块420，具体用于：
基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，建立成对比较矩阵；
将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
在一个实施例中，所述权重确定模块420，具体用于：
将所述特征向量进行归一化处理；
将完成所述归一化处理的所述特征向量，确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
在一个实施例中，所述权重确定模块420，具体用于以下之一：
所述基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，采用 0-2标度建立所述成对比较矩阵；
所述基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，采用 1-9标度建立所述成对比较矩阵。
在一个实施例中，所述权重确定模块420，还用于：
确定所述成对比较矩阵的一致性；
所述权重确定模块420，具体用于：
响应于所述一致性满足预定条件时，将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
在一个实施例中，所述评价模块430，具体用于：
将每个所述工程评价准则的所述权重，与每个所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标的乘积，确定为各所述工程评价指标分别对应的评价参数。
在一个实施例中，所述评价模块430，还用于：
获取所述工程评价准则对应的工程勘察数据；
对所述工程勘察数据进行量化处理，将完成所述量化处理的所述工程勘察数据确定为所述工程评价准则对应的所述工程评价指标。
在一个实施例中，所述评价模块430，具体用于：
将所述工程勘察数据减去对应的预定工程勘察数据最小阈值之差，除以所述工程勘察数据对应的预定工程勘察数据最大阈值减去所述预定工程勘察数据最小阈值之差，将相除之商确定为所述工程评价指标。
在示例性实施例中，模型建立模块410、权重确定模块420和评价模块430 等可以被一个或多个中央处理器(CPU，Central Processing Unit)、图形处理器 (GPU，GraphicsProcessing Unit)、基带处理器(BP，baseband processor)、应用专用集成电路(ASIC，Application Specific Integrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD，ProgrammableLogic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD， Complex Programmable Logic Device)、现场可编程门阵列(FPGA， Field-Programmable Gate Array)、通用处理器、控制器、微控制器(MCU，Micro Controller Unit)、微处理器(Microprocessor)、或其他电子元件实现，用于执行前述方法。
图5为本发明实施例提供的一种工程评价装置的结构示意图；如图5所示，所述装置110包括：处理器1101和用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序的存储器1102；其中，所述处理器1101用于运行所述计算机程序时，执行上述工程评价方法。
实际应用时，所述装置110还可以包括：至少一个网络接口1103。工程评价装置110中的各个组件通过总线系统1104耦合在一起。可理解，总线系统 1104用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统1104除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图5 中将各种总线都标为总线系统1104。其中，所述处理器1101的个数可以为至少一个。网络接口1103用于工程评价装置110与其他设备之间有线或无线方式的通信。
本发明实施例中的存储器1102用于存储各种类型的数据以支持工程评价装置110的操作。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器1101中，或者由处理器 1101实现。处理器1101可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1101中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1101可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processor)，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器1101可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤，可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中，该存储介质位于存储器1102，处理器1101读取存储器1102中的信息，结合其硬件完成前述方法的步骤。
在示例性实施例中，工程评价装置110可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC，Application Specific Integrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD，Programmable Logic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD，Complex Programmable LogicDevice)、现场可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable Gate Array)、通用处理器、控制器、微控制器(MCU，Micro Controller Unit)、微处理器(Microprocessor)、或其他电子元件实现，用于执行前述方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器运行时，执行上述工程评价方法。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是：“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
另外，本申请实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (18)

1.一种工程评价方法，其特征在于，所述工程评价方法包括:
基于层次分析法AHP构建铁路工程的分层评价模型，其中，所述分层评价模型至少包括：属于第N层的工程评价准则，和属于所述第N层次层的工程评价指标，其中，N为正整数；
基于各所述工程评价准则的重要程度参数，确定每个所述工程评价准则的权重；
基于各所述工程评价准则的权重，以及每个所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标，确定各所述工程评价准则的评价参数，其中，所述评价参数用于评价对应的所述工程评价准则。
2.根据权利要求1所述的工程评价方法，其特征在于，所述基于各所述工程评价准则的重要程度参数，确定每个所述工程评价准则的权重，包括：
基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，建立成对比较矩阵；
将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
3.根据权利要求2所述的工程评价方法，其特征在于，所述将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重，包括：
将所述特征向量进行归一化处理；
将完成所述归一化处理的所述特征向量，确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
4.根据权利要求2所述的工程评价方法，其特征在于，所述基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，建立成对比较矩阵，包括以下之一：
所述基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，采用0-2标度建立所述成对比较矩阵；
所述基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，采用1-9标度建立所述成对比较矩阵。
5.根据权利要求2所述的工程评价方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述成对比较矩阵的一致性；
所述将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重，包括：
响应于所述一致性满足预定条件时，将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
6.根据权利要求1至5任一项所述的工程评价方法，其特征在于，所述基于各所述工程评价准则的权重，以及每个所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标，确定各所述工程评价准则的评价参数，包括：
基于所述工程评价准则的所述权重，将所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标的进行加权相加，将所述加权相加之和确定为所述工程评价准则的评价参数。
7.根据权利要求1至5任一项所述的工程评价方法，其特征在于，
所述方法还包括：
获取所述工程评价准则对应的工程勘察数据；
对所述工程勘察数据进行量化处理，将完成所述量化处理的所述工程勘察数据确定为所述工程评价准则对应的所述工程评价指标。
8.根据权利要求7所述的工程评价方法，其特征在于，所述对所述工程勘察数据进行量化处理，将完成所述量化处理的所述工程勘察数据确定为所述工程评价准则对应的所述工程评价指标，包括：
将所述工程勘察数据减去对应的预定工程勘察数据最小阈值之差，除以所述工程勘察数据对应的预定工程勘察数据最大阈值减去所述预定工程勘察数据最小阈值之差，将相除之商确定为所述工程评价指标。
9.一种工程评价装置，其特征在于，所述工程评价装置包括:
模型建立模块，用于基于层次分析法AHP构建铁路工程的分层评价模型，其中，所述分层评价模型至少包括：属于第N层的工程评价准则，和属于所述第N层次层的工程评价指标，其中，N为正整数；
权重确定模块，用于基于各所述工程评价准则的重要程度参数，确定每个所述工程评价准则的权重；
评价模块，用于基于各所述工程评价准则的权重，以及每个所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标，确定各所述工程评价准则的评价参数，其中，所述评价参数用于评价对应的所述工程评价准则。
10.根据权利要求9所述的工程评价装置，其特征在于，所述权重确定模块，具体用于：
基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，建立成对比较矩阵；
将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
11.根据权利要求10所述的工程评价装置，其特征在于，所述权重确定模块，具体用于：
将所述特征向量进行归一化处理；
将完成所述归一化处理的所述特征向量，确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
12.根据权利要求10所述的工程评价装置，其特征在于，所述权重确定模块，具体用于以下之一：
所述基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，采用0-2标度建立所述成对比较矩阵；
所述基于所述重要程度参数，对各所述工程评价准则进行两两对比，采用1-9标度建立所述成对比较矩阵。
13.根据权利要求10所述的工程评价装置，其特征在于，所述权重确定模块，还用于：
确定所述成对比较矩阵的一致性；
所述权重确定模块，具体用于：
响应于所述一致性满足预定条件时，将所述成对比较矩阵的最大特征根对应的特征向量确定为各所述工程评价准则对应的所述权重。
14.根据权利要求9至13任一项所述的工程评价装置，其特征在于，所述评价模块，具体用于：
将每个所述工程评价准则的所述权重，与每个所述工程评价准则对应的至少一个所述工程评价指标的乘积，确定为各所述工程评价指标分别对应的评价参数。
15.根据权利要求9至13任一项所述的工程评价装置，其特征在于，所述评价模块，还用于：
获取所述工程评价准则对应的工程勘察数据；
对所述工程勘察数据进行量化处理，将完成所述量化处理的所述工程勘察数据确定为所述工程评价准则对应的所述工程评价指标。
16.根据权利要求15所述的工程评价装置，其特征在于，所述评价模块，具体用于：
将所述工程勘察数据减去对应的预定工程勘察数据最小阈值之差，除以所述工程勘察数据对应的预定工程勘察数据最大阈值减去所述预定工程勘察数据最小阈值之差，将相除之商确定为所述工程评价指标。
17.一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在存储器上并能够有所述处理器运行的可执行程序，其特征在于，所述处理器运行所述可执行程序时执行如权利要求1至8任一项所述的工程评价方法的步骤。
18.一种存储介质，其上存储由可执行程序，其特征在于，所述可执行程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述工程评价方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN107730112A (zh) * 2017-10-13 2018-02-23 常州工学院 基于层次分析法的城市宜居性评价模型

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