CN113837621A - 一种机场飞行区安全风险综合评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种机场飞行区安全风险综合评价方法，建立了包含飞行安全保障、停机坪管理、空防管理、应急救援和现场运行指挥在内的5个一级指标和23个二级指标评价体系，本发明提出利用G1法、层次分析法和熵权法计算评价指标主观权重值和客观权重值，并基于主客观加权属性一致性原则，对主观权重值和客观权重值进行优化组合，有效提高了评价结果的可靠性，使得评价结果更贴合实际情形。

Description

一种机场飞行区安全风险综合评价方法

技术领域

本发明涉及一种机场飞行区安全风险综合评价方法。

背景技术

机场飞行区是供飞机起飞、着陆、滑行和停放的场地，包括跑道、升降带、跑道端安全区、滑行道、机坪、停止道以及周边对障碍物有限制要求的区域，是航空器起降及上下客货、保障车辆运行、工作人员活动的核心区域，也是机场运行安全管控的关键区域。飞行区安全风险涉及人员风险、设备设施风险、环境风险和管理风险，如何对上述安全风险进行综合评价是目前亟待解决的难题之一。近年来，许多学者对机场安全风险评价进行了诸多研究与探讨，取得了颇丰的研究成果。综述现有研究成果，目前机场飞行区安全风险进行评价需要解决的难点问题主要包括两大方面，一是如何根据机场飞行区主要风险因素，建立一个科学的评价指标体系；二是如何根据主观权重和客观权重值实现评价指标权重最优赋权。

机场飞行区安全风险评价是一个复杂的、系统的工作，建立科学的评价指标体系，是进行正确评价的先决条件。在对机场飞行区安全状况的分析原则上应能科学、全面、客观和公正地反映其真实的内涵和水平，评价指标要有全面性、系统性、可比性和可行性。同时，在构建了评价指标体系基础上，确定评价指标的权重值是进行安全风险评价的前提，不同的评价指标在飞行区安全风险评价中所起作用的重要程度存在主次之分，需要根据各个指标的重要程度分别赋予相应的权重值。常用的指标权重确定方法有层次分析法、德尔菲法、G1法、熵权法等。层次分析法和G1法属于主观赋权法，依赖专家经验实现评价指标权重确定，其中，G1法通过对层次分析法进行改进，不需要进行一致性检验，优化了评价指标权重计算过程；熵权法属于客观赋权法，其根据各评判指标的实测数据确定指标权重，权重计算结果依赖于实测数据，没有顾及专家经验。如何通过组合优化主观权重值和客观权重值，实现评价指标综合赋权是目前该领域的一个难点。

发明内容

发明目的：为了实现机场飞行区安全风险综合评价，提供了一种基于G1-熵权法的机场飞行区安全风险综合评价方法，将G1法和层次分析法主观赋权与熵权法客观赋权进行组合优化，有效提高了评价结果的可靠性，使得评价结果更贴合实际情形。

技术方案：为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于G1-熵权法的机场飞行区安全风险综合评价方法，包括以下步骤：

步骤1：根据机场飞行区运行特点，建立机场飞行区安全风险评价指标体系；

步骤2：根据建立的机场飞行区安全风险评价指标体系，利用G1法计算评价指标权重，得到评价指标主观权重，并计算评价指标权重的离散度以判别主观权重的合理性；

步骤3：根据建立的机场飞行区安全风险评价指标体系，利用层次分析法计算评价指标权重，得到评价指标主观权重；

步骤4：根据建立的机场飞行区安全风险评价指标体系，利用熵权法计算评价指标权重值，得到评价指标客观权重；

步骤5：将步骤2利用G2法计算得到的评价指标主观权重与步骤4利用熵权法计算得到的评价指标客观权重进行融合，得到评价指标一级组合权重；

步骤6：将步骤3利用层次分析法计算得到的评价指标主观权重与步骤4利用熵权法计算得到的评价指标客观权重进行融合，得到评价指标二级组合权重；

步骤7：对评价指标一级组合权重和二级组合权重进行融合，得到机场飞行区安全风险评价指标组合权重；

步骤8：对飞行区安全等级进行量化，将飞行区安全等级量化为4级，分别记为很安全、安全、较安全和不安全；

步骤9：将机场飞行区安全风险评价指标组合权重与待评价机场飞行区指标安全评分值进行合成运算，得到待评价机场飞行区安全风险的评价值。

进一步的，所述步骤1中建立了包含飞行安全保障、停机坪管理、空防管理、应急救援和现场运行指挥在内的5个一级指标和净空保护、鸟害防治、外来物防范、场面监控引导、泊位与引导、场道维护、特殊气象探测、助航灯光维护、作业人员管理、设备设施管理、车辆运行管理、运行秩序管理、机坪消防管理、安全检查系统、安全保卫系统、内部人员管理、现场应急协调、应急救援设备、应急救援预案、信息流程管理、不停航施工、航油供应和现场通信保障在内的23个二级指标评价体系。

步骤2包括：

确定序关系：设定评价指标集{U₁，U₂，…U_n}为评价指标体系中同一级的n个指标，n≥2，U_n表示第n个评价指标，按照以下步骤确定指标序关系：在评价指标集{U₁，U₂，…U_n}中，选择最重要的一个评价指标，记作

在评价指标集剩余的n-1个评价指标中，选择次重要的一个评价指标，记作

经过n-1次选择后，直至最后一个评价指标记为

得到评价指标集{U₁，U₂，…U_n}的唯一一个序关系为：

定量分析相邻指标间的重要程度：对相邻评价指标

和

之间的重要程度进行量化，具体表示为：

其中r_k表示相邻评价指标

和

之间的相对重要程度比值，k＝n,n-1,…,3,2；

和

分别表示相邻评价指标

的权重和

的权重；

评价指标

的权重计算表达式为：

其中r_i表示相邻两个评价指标的重要程度之比，i＝2,3,…,n，

为评价指标

的权重值；

得到飞行区安全风险评价指标集的主观权重向量W为：

W＝(w₁,w₂,…,w_n)

其中，w_n表示第n个评价指标主观权重。

由于专家认知存在差异，对于多指标排序结果也存在差异，根据G1法可以计算得到每一位专家对于评价指标j的指标权重值，为减小主观因素带来的影响，步骤2中，所述G1法为减小主观因素差异对评价指标权重计算结果的影响，对L位参评专家确定的评价指标权重求平均，则第j个评价指标的权重平均值

表示为：

其中j＝1,2,…n；L表示参评专家数；w_jl表示专家l对于第j个评价指标的权重；

评价指标权重离散度越小，则所得到权重值越可靠；根据L位参评专家确定得到的第j个评价指标的权重向量表示为w_j＝(w_j1,w_j2,…,w_jL)，计算其离散度：

其中，V_j表示第j个评价指标的权重离散度，如果V_j大于设定的阈值X，则需按照步骤2中的确定序关系过程重新确定评价指标序关系后，利用G1法计算评价指标权重，得到评价指标主观权重。

本发明中，阈值X设置为0.12。

步骤5包括：

定义评价指标一级组合权重中G1法权重系数为α，熵权法权重系数为β，其中αβ≥0，α+β＝1，对于第j个评价指标，根据G1法和熵权法融合得到的评价指标一级组合权重记为μ_j，表示为：

μ_j＝αw_j+βb_j

其中，j＝1,2,…,n，w_j表示根据G1法求得的第j个评价指标主观权重，b_j表示根据熵权法求得的第j个评价指标客观权重；

机场i的飞行区安全风险第j个评价指标由G1法和熵权法确定得到的主客观赋权加权属性分别定义为αw_jy_ij和βb_jy_ij，则机场i的主观属性值和客观属性值贴近程度θ_i表示为：

其中，i＝1,2,…,m，m表示评价对象的个数，y_ij表示第i个评价对象的第j个评价指标的安全评分值，建立得到的组合优化模型的目标函数和约束条件为：

其中，θ表示m个评价对象主客观属性值贴近程度值，minθ表示θ在满足约束条件的前提下，取值最小时对应的α和β即为一级组合优化模型的最优权重系数；

将计算得到的权重系数α和β带入μ_j＝αw_j+βb_j中，得到评价指标的一级组合权重。

步骤6包括：

定义评价指标二级组合权重中层次分析法权重系数为γ，熵权法权重系数为ξ，其中γξ≥0，γ+ξ＝1，对于第j个评价指标，根据层次分析法和熵权法融合得到的二级组合权重记为ν_j，表示为：

ν_j＝γa_j+ξb_j

其中，j＝1,2,…,n，a_j表示根据层次分析法求得的第j个指标权重值，b_j表示根据熵权法求得的第j个指标权重值；

机场i的飞行区安全风险第j个评价指标由层次分析法和熵权法确定得到的主客观赋权加权属性分别定义为γa_jy_ij和ξb_jy_ij，则机场i的主观属性值和客观属性值贴近程度σ_i表示为：

其中，i＝1,2,…,m，m表示评价对象的个数，y_ij表示第i个评价对象的第j个指标的安全评分值，建立得到的组合优化模型的目标函数和约束条件为：

其中，σ表示m个评价对象主客观属性值贴近程度值，minσ表示σ在满足约束条件的前提下，取值最小时对应的γ和ξ即为二级组合优化模型的最优权重系数；

将计算得到的权重系数γ和ξ带入ν_j＝γa_j+ξb_j中，得到评价指标的二级组合权重。

步骤7包括：

采用如下公式计算机场飞行区安全风险评价指标组合权重：

其中，j＝1,2,…,n，λ_j表示机场飞行区安全风险第j个评价指标组合权重。

步骤9包括：

其中，y_mn表示第m个评价对象的第n个评价指标的安全评分值(由待评价机场提供，即数据输入)；λ_n表示机场飞行区安全风险第n个评价指标组合权重；S_m表示第m个评价对象的飞行区安全风险的评价值(左边y矩阵与右边λ向量的乘积得到S₁、S₂、…、S_m)；S表示由S₁、S₂、…、S_m构成的向量集合。

有益效果：本发明与现有技术相比，具备如下优点：

1、建立了机场飞行区安全风险评价指标体系，该指标体系综合考虑了机场安全管控领域内专家和一线生产作业人员意见，覆盖了飞行区安全管理运行全过程。

2、通过计算不同专家对于评价指标权重值的离散度，以保证基于G1法的主观权重值具有较好的一致性。

3、将G1法和层次分析法主观赋权与熵权法客观赋权进行组合优化，提高了评价结果的可靠性，使得评价结果更符合机场实际运行情况。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。

图1为本发明方法建立的机场飞行区安全风险评价指标体系；

图2为G1法计算评价指标权重值流程。

具体实施方式

如图1所示，本发明提供一种基于G1-熵权法的机场飞行区安全风险综合评价方法，包括以下步骤：

S1：根据机场飞行区运行特点，结合中国民用航空局发布的《运输机场运行安全保障能力综合评估管理办法》中的技术规范，同时考虑机场安全管控领域内专家和一线生产作业人员的意见，建立机场飞行区安全风险评价指标体系，该评价指标体系包含飞行安全保障、停机坪管理、空防管理、应急救援和现场运行指挥在内的5个一级指标和净空保护、鸟害防治、外来物防范、场面监控引导、泊位与引导、场道维护、特殊气象探测、助航灯光维护、作业人员管理、设备设施管理、车辆运行管理、运行秩序管理、机坪消防管理、安全检查系统、安全保卫系统、内部人员管理、现场应急协调、应急救援设备、应急救援预案、信息流程管理、不停航施工、航油供应和现场通信保障在内的23个二级指标，如图1所示。

S2：根据建立的机场飞行区安全风险评价指标体系，利用G1法计算评价指标权重，得到评价指标主观权重，并计算评价指标权重的离散度以判别主观权重的合理性。

G1法计算评价指标权重值的过程如图2所示，具体实现步骤如下，：

首先，确定序关系：设定评价指标集{U₁，U₂，…U_n}为评价指标体系中同一级的n个指标，n≥2，U_n表示第n个评价指标，按照以下步骤确定指标序关系：在评价指标集{U₁，U₂，…U_n}中，选择最重要的一个评价指标，记作

在评价指标集剩余的n-1个评价指标中，选择次重要的一个评价指标，记作

经过n-1次选择后，直至最后一个评价指标记为

得到评价指标集{U₁，U₂，…U_n}的唯一一个序关系为：

然后，定量分析相邻指标间的重要程度：对相邻评价指标

和

之间的重要程度进行量化，具体表示为：

其中r_k表示相邻评价指标

和

之间的相对重要程度比值，k＝n,n-1,…,3,2；

和

分别表示相邻评价指标

的权重和

的权重；根据常用文化用语，建立基于9级语气算子的r_k赋值表，如表1所示。

表1

最后，评价指标

的权重计算表达式为：

其中r_i表示相邻两个评价指标的重要程度之比，i＝2,3,…,n，

为评价指标

的权重值。

进而可以得到飞行区安全风险评价指标集的主观权重向量W为：

W＝(w₁,w₂,…,w_n)

其中，w_n表示第n个评价指标主观权重。

由于专家认知存在差异，对于多指标排序结果也存在差异，根据G1法可以计算得到每一位专家对于评价指标j的指标权重值，为减小主观因素带来的影响，对L位参评专家确定的评价指标权重求平均，则第j个评价指标的权重平均值

表示为：

其中j＝1,2,…n；L表示参评专家数；w_jl表示专家l对于第j个评价指标的权重。

评价指标权重离散度越小，则所得到权重值越可靠；根据L位参评专家确定得到的第j个评价指标的权重向量表示为w_j＝(w_j1,w_j2,…,w_jL)，计算其离散度：

其中，V_j表示第j个评价指标的权重离散度，如果V_j大于设定的阈值X，则需按照步骤2中的确定序关系过程重新确定评价指标序关系后，利用G1法计算评价指标权重，得到评价指标主观权重。

本发明中，阈值X设置为0.12。

S3：根据建立的机场飞行区安全风险评价指标体系，利用层次分析法计算评价指标权重，得到评价指标主观权重。

层次分析法计算评价指标权重值的具体步骤如下：

首先，构造判断矩阵：判断矩阵是层次分析法的基本参数之一，也是确定评价指标权重值的重要依据。根据层次分析法结构模型，对于同一层次的各元素关于上一层次的元素重要性进行两两比较，构造两两比较判断矩阵。评价因子两两比较时，根据Satty提出的9级标度确定相对重要性，如表2所示：

表2

设定某判断矩阵为：

判断矩阵x满足x_ij>0且x_ji＝1/x_ij，i,j＝1,2,…,n，当且仅当x_ij·x_jk＝x_ik，i,j,k＝1,2,…,n时，判断矩阵x具有一致性。

然后，计算权向量：各层指标的权重可通过以下步骤计算得到：

(1)计算判断矩阵x每行元素的积：

其中y_i表示判断矩阵x第i行元素的乘积，n表示矩阵阶数。

(2)计算y_i(i＝1,2,…,n)的n次方根：

其中z_i表示判断矩阵x第i行元素乘积的n次方根。

(3)对向量(z₁,z₂,…,z_n)^T进行归一化处理：

其中a_i表示本层第i个指标权重值，由此可以得到判断矩阵x的最大特征值λ_max，即：

其中λ_max为判断矩阵A的最大特征值，A＝(a₁,a₂,…,a_n)^T，(xA)_i表示向量xA第i个元素。

最后，进行一致性检验：对于判断矩阵x为一致性的充分必要条件是：其最大的特征根等于其阶数n，而当判断x非一致时，必有最大的特征根大于n，因此，可以通过检验最大的特征根是否等于n来确定判断矩阵x是否具有一致性。

(1)计算一致性指标：

其中CI为判断矩阵一致性指标，若CI等于0，则判断矩阵有完全一致性；若CI接近于0，则判断矩阵有满意的一致性；CI越大，则判断矩阵不一致性越严重。

(2)查找对应的平均随机一致性指标RI的值，Satty给出了1～9阶判断矩阵所对应的RI值，如表3所示。

表3

n	1	2	3	4	5	6	7	8	9
										RI	0	0	0.58	0.90	1.12	1.24	1.32	1.41	1.45

(3)计算判断矩阵一致性比率：

其中CR为判断矩阵一致性比率，若CR<0.1时，则认为判断矩阵通过一致性检验，否则应对判断矩阵作适当调整，再进行一致性检验。

S4：根据建立的机场飞行区安全风险评价指标体系，利用熵权法计算评价指标权重值，得到评价指标客观权重。

熵权法计算评价指标权重值的具体步骤如下：

(1)原始数据无量纲化处理：

设有m个评价对象和n个评价指标，各评价对象和评价指标组成原始数据矩阵X，x_ij表示第i个评价对象的第j个指标的指标值。

对于正向指标而言，无量纲化公式为：

对于负向指标而言，无量纲化公式为：

各指标无量纲化后的值为Y＝(y_ij)_m×n。

计算第i个评价对象的第j个指标的指标值比重p_ij：

(2)计算评价指标熵值e_j：

(3)计算评价指标的差异系数h_j：

h_j＝1-e_j(j＝1,2,…,n)

(4)计算评价指标熵权b_j：

因此，得到飞行区安全风险评价指标集的客观权重向量B为：

B＝(b₁,b₂,…,b_n)

S5：将步骤S2利用G2法计算得到的评价指标主观权重与步骤S4利用熵权法计算得到的评价指标客观权重进行融合，得到评价指标一级组合权重。

基于主客观加权属性一致性原则，对主观权重值和客观权重值进行优化组合，实现过程如下：

定义评价指标一级组合权重中G1法权重系数为α，熵权法权重系数为β，其中αβ≥0，α+β＝1，对于第j个评价指标，根据G1法和熵权法融合得到的评价指标一级组合权重记为μ_j，表示为：

μ_j＝αw_j+βb_j

其中，j＝1,2,…,n，w_j表示根据G1法求得的第j个评价指标主观权重，b_j表示根据熵权法求得的第j个评价指标客观权重；

机场i的飞行区安全风险第j个评价指标由G1法和熵权法确定得到的主客观赋权加权属性分别定义为αw_jy_ij和βb_jy_ij，则机场i的主观属性值和客观属性值贴近程度θ_i表示为：

其中，i＝1,2,…,m，m表示评价对象的个数，y_ij表示第i个评价对象的第j个评价指标的安全评分值，建立得到的组合优化模型的目标函数和约束条件为：

其中，θ表示m个评价对象主客观属性值贴近程度值，minθ表示θ在满足约束条件的前提下，取值最小时对应的α和β即为一级组合优化模型的最优权重系数；

将计算得到的权重系数α和β带入μ_j＝αw_j+βb_j中，得到评价指标的一级组合权重。

S6：将步骤S3利用层次分析法计算得到的评价指标主观权重与步骤S4利用熵权法计算得到的评价指标客观权重进行融合，得到评价指标二级组合权重。

定义评价指标二级组合权重中层次分析法权重系数为γ，熵权法权重系数为ξ，其中γξ≥0，γ+ξ＝1，对于第j个评价指标，根据层次分析法和熵权法融合得到的二级组合权重记为ν_j，表示为：

ν_j＝γa_j+ξb_j

其中，j＝1,2,…,n，a_j表示根据层次分析法求得的第j个指标权重值，b_j表示根据熵权法求得的第j个指标权重值；

机场i的飞行区安全风险第j个评价指标由层次分析法和熵权法确定得到的主客观赋权加权属性分别定义为γa_jy_ij和ξb_jy_ij，则机场i的主观属性值和客观属性值贴近程度σ_i表示为：

其中，i＝1,2,…,m，m表示评价对象的个数，y_ij表示第i个评价对象的第j个指标的安全评分值，建立得到的组合优化模型的目标函数和约束条件为：

其中，σ表示m个评价对象主客观属性值贴近程度值，minσ表示σ在满足约束条件的前提下，取值最小时对应的γ和ξ即为二级组合优化模型的最优权重系数；

将计算得到的权重系数γ和ξ带入ν_j＝γa_j+ξb_j中，得到评价指标的二级组合权重。

S7：对评价指标一级组合权重和二级组合权重进行融合，得到机场飞行区安全风险评价指标组合权重。

采用如下公式计算机场飞行区安全风险评价指标组合权重：

其中，j＝1,2,…,n，λ_j表示机场飞行区安全风险第j个评价指标组合权重。

S8：对飞行区安全等级进行量化，将飞行区安全等级量化为4级，分别记为很安全、安全、较安全和不安全，安全等级量化和特征描述如表4所示。

表4

S9：将机场飞行区安全风险评价指标组合权重与待评价机场飞行区指标安全评分值进行合成运算，得到待评价机场飞行区安全风险的评价值，计算待评价机场飞行区安全风险的评价值过程为：

其中，y_mn表示第m个评价对象的第n个评价指标的安全评分值；λ_n表示机场飞行区安全风险第n个评价指标组合权重；S_m表示第m个评价对象的飞行区安全风险的评价值；S表示由S₁、S₂、…、S_m构成的向量集合。

实施例

下面以我国中西部某千万级机场飞行区为研究对象，利用本发明提出的一种基于G1-熵权法的机场飞行区安全风险综合评价方法进行综合验证与分析。根据本发明提出的G1法、层次分析法和熵权法分别计算飞行区安全风险评价指标的主观和客观总体权重值，进而采用本发明提出的组合赋权法计算评价指标组合权重(总体)，准则层评价指标权重值由方案层组合权重(总体)相加得到，如表5所示。

表5

根据表4给出的机场飞行区安全风险等级量化，进一步利用表5中计算得到的组合优化评价指标权重值以及该机场飞行区实际安全生产考评分，可计算得到该机场飞行区安全风险综合评价值，如表6所示。

表6

由表6可以看出，该机场飞行区安全风险综合评价值为83.25，根据安全风险评价等级可知，该机场飞行区安全等级处于安全(75～90)级水平。

本发明提供了一种机场飞行区安全风险综合评价方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (8)

1.一种机场飞行区安全风险综合评价方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：根据机场飞行区运行特点，建立机场飞行区安全风险评价指标体系；

步骤2：根据建立的机场飞行区安全风险评价指标体系，利用G1法计算评价指标权重，得到评价指标主观权重，并计算评价指标权重的离散度以判别主观权重的合理性；

步骤3：根据建立的机场飞行区安全风险评价指标体系，利用层次分析法计算评价指标权重，得到评价指标主观权重；

步骤4：根据建立的机场飞行区安全风险评价指标体系，利用熵权法计算评价指标权重值，得到评价指标客观权重；

步骤5：将步骤2利用G2法计算得到的评价指标主观权重与步骤4利用熵权法计算得到的评价指标客观权重进行融合，得到评价指标一级组合权重；

步骤6：将步骤3利用层次分析法计算得到的评价指标主观权重与步骤4利用熵权法计算得到的评价指标客观权重进行融合，得到评价指标二级组合权重；

步骤7：对评价指标一级组合权重和二级组合权重进行融合，得到机场飞行区安全风险评价指标组合权重；

步骤8：对飞行区安全等级进行量化，将飞行区安全等级量化为4级，分别记为很安全、安全、较安全和不安全；

步骤9：将机场飞行区安全风险评价指标组合权重与待评价机场飞行区指标安全评分值进行合成运算，得到待评价机场飞行区安全风险的评价值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2包括：

确定序关系：设定评价指标集{U₁，U₂，…U_n}为评价指标体系中同一级的n个指标，n≥2，U_n表示第n个评价指标，按照以下步骤确定指标序关系：在评价指标集{U₁，U₂，…U_n}中，选择最重要的一个评价指标，记作

在评价指标集剩余的n-1个评价指标中，选择次重要的一个评价指标，记作

经过n-1次选择后，直至最后一个评价指标记为

得到评价指标集{U₁，U₂，…U_n}的唯一一个序关系为：

定量分析相邻指标间的重要程度：对相邻评价指标

和

之间的重要程度进行量化，具体表示为：

其中r_k表示相邻评价指标

和

之间的相对重要程度比值，k＝n,n-1,…,3,2；

和

分别表示相邻评价指标

的权重和

的权重；

评价指标

的权重计算表达式为：

其中r_i表示相邻两个评价指标的重要程度之比，i＝2,3,…,n；

为评价指标

的权重值；

得到飞行区安全风险评价指标集的主观权重向量W为：

W＝(w₁,w₂,…,w_n)

其中，w_n表示第n个评价指标主观权重。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2中，所述G1法为减小主观因素差异对评价指标权重计算结果的影响，对L位参评专家确定的评价指标权重求平均，则第j个评价指标的权重平均值

表示为：

其中j＝1,2,…n；L表示参评专家数；w_jl表示专家l对于第j个评价指标的权重；

根据L位参评专家确定得到的第j个评价指标的权重向量表示为w_j＝(w_j1,w_j2,…,w_jL)，计算其离散度：

其中，V_j表示第j个评价指标的权重离散度，如果V_j大于设定的阈值X，则需按照步骤2中的确定序关系过程重新确定评价指标序关系后，利用G1法计算评价指标权重，得到评价指标主观权重。

4.根据权利要求3所示的方法，其特征在于，阈值X设置为0.12。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤5包括：

定义评价指标一级组合权重中G1法权重系数为α，熵权法权重系数为β，其中αβ≥0，α+β＝1，对于第j个评价指标，根据G1法和熵权法融合得到的评价指标一级组合权重记为μ_j，表示为：

μ_j＝αw_j+βb_j

其中，j＝1,2,…,n，w_j表示根据G1法求得的第j个评价指标主观权重，b_j表示根据熵权法求得的第j个评价指标客观权重；

机场i的飞行区安全风险第j个评价指标由G1法和熵权法确定得到的主客观赋权加权属性分别定义为αw_jy_ij和βb_jy_ij，则机场i的主观属性值和客观属性值贴近程度θ_i表示为：

其中，i＝1,2,…,m，m表示评价对象的个数，y_ij表示第i个评价对象的第j个评价指标的安全评分值，建立得到的组合优化模型的目标函数和约束条件为：

其中，θ表示m个评价对象主客观属性值贴近程度值，minθ表示θ在满足约束条件的前提下，取值最小时对应的α和β即为一级组合优化模型的最优权重系数；

将计算得到的权重系数α和β带入μ_j＝αw_j+βb_j中，得到评价指标的一级组合权重。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤6包括：

定义评价指标二级组合权重中层次分析法权重系数为γ，熵权法权重系数为ξ，其中γξ≥0，γ+ξ＝1，对于第j个评价指标，根据层次分析法和熵权法融合得到的二级组合权重记为ν_j，表示为：

ν_j＝γa_j+ξb_j

其中，j＝1,2,…,n，a_j表示根据层次分析法求得的第j个指标权重值，b_j表示根据熵权法求得的第j个指标权重值；

机场i的飞行区安全风险第j个评价指标由层次分析法和熵权法确定得到的主客观赋权加权属性分别定义为γa_jy_ij和ξb_jy_ij，则机场i的主观属性值和客观属性值贴近程度σ_i表示为：

其中，i＝1,2,…,m，m表示评价对象的个数，y_ij表示第i个评价对象的第j个指标的安全评分值，建立得到的组合优化模型的目标函数和约束条件为：

其中，σ表示m个评价对象主客观属性值贴近程度值，minσ表示σ在满足约束条件的前提下，取值最小时对应的γ和ξ即为二级组合优化模型的最优权重系数；

将计算得到的权重系数γ和ξ带入ν_j＝γa_j+ξb_j中，得到评价指标的二级组合权重。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤7中，采用如下公式计算机场飞行区安全风险评价指标组合权重：

其中，j＝1,2,…,n，λ_j表示机场飞行区安全风险第j个评价指标组合权重。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤9包括：采用如下公式计算S：

其中，y_mn表示第m个评价对象的第n个评价指标的安全评分值；λ_n表示机场飞行区安全风险第n个评价指标组合权重；S_m表示第m个评价对象的飞行区安全风险的评价值；S表示由S₁、S₂、…、S_m构成的向量集合。

Images