CN115577960B - 一种城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法及装置 - Google Patents

一种城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法及装置 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法及装置，其包括获取城市轨道交通线网中的设备类型，根据所述城市轨道交通线网中的设备类型，获取各设备类型所对应的设备种类；根据各设备类型所对应的设备种类，获取各所述设备种类的实际安装数据；根据所述设备类型、所述设备种类和所述实际安装数据，构建用于计算线网服务水平分数的层次分析模型；将预设基础数据输入所述层次分析模型，根据所述层次分析模型中的预设权重，计算所述线网服务水平分数。本申请具有提高对城市轨道交通设备的服务水平评估准确度的效果。

Description

一种城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法及装置
技术领域
本发明涉及城市轨道交通线网的技术领域，尤其是涉及一种城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法及装置。
背景技术
目前，随着社会的不断发展，城市轨道交通建设越来越多，而在城市轨道交通设施中，会有多个种类的城市轨道交通线网设备，包括电梯、售票充值机、进出站闸机、照明、客运标志等，而在对各城市轨道交通线网设备的线网服务水平的评估会采用一套线网服务系统，用于提高城市轨道交通内的服务水平程度，以提高乘客在城市轨道交通中的体验。
现有的，线网服务系统仅以设备设施是否完好和是否发生故障衡量服务水平，因此监管人员只能得到同一维度的数据，从而导致衡量线网服务系统的服务水平评估准确度低。
发明内容
为了提高对城市轨道交通设备的服务水平评估准确度，本申请提供一种城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法及装置。
本申请的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：
一种城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法，所述城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法包括：获取城市轨道交通线网中的设备类型，根据所述城市轨道交通线网中的设备类型，获取各设备类型所对应的设备种类；根据各设备类型所对应的设备种类，获取各所述设备种类的实际安装数据；
根据所述设备类型、所述设备种类和所述实际安装数据，构建用于计算线网服务水平分数的层次分析模型；将预设基础数据输入所述层次分析模型，根据所述层次分析模型中的预设权重，计算所述线网服务水平分数。
通过采用上述技术方案，由于城市轨道交通线网中的设备有多个，并且每个设备对于整个城市轨道交通线网中的服务水平影响也不同；因此将城市轨道交通线网中的所有设备进行逐层分类，获取到每个设备类型，再获取到每个设备类型所对应的设备种类，以及获取到每个设备种类所对应的实际安装数据，构建出层次分析模型；从而将预设基础数据输入到层次分析模型中，并且根据预设权重，自基础层进行逐层计算，最终计算得到线网服务水平分数；该方式计算所得的线网服务水平分数更加贴切实际，进而对城市轨道交通设备的服务水平评估准确度高。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述预设权重包括因素权重，所述根据所述层次分析模型中的预设权重，计算所述线网服务水平分数的方法包括：根据所述实际安装数据，获取各所述设备种类的各基层设备功能信息；根据各所述基层设备功能信息，获取各基层设备的影响因素信息，计算各基层设备对应的影响因素所得分数；根据各所述基层设备功能信息和各所述基层设备的影响因素信息，确定各基层设备的各影响因素的因素权重；
根据各所述基层设备对应的影响因素所得分数和各所述基层设备的各影响因素的因素权重，计算出各基层设备服务水平分数；
根据各所述基层设备服务水平分数，计算所述线网服务水平分数。
通过采用上述技术方案，从实际安装数据中，得到各设备种类的各基层设备功能；从各基层设备功能确定各基层设备的影响因素，计算出各基层设备对应的影响因素所得分数；并且根据各基层设备功能信息和各基层设备的影响因素信息，确定各基层设备的各影响因素的因素权重，以确定基层设备的各影响因素对于该基层设备的服务水平的影响程度；当因素权重高时，则说明该影响因素对于该基层设备的服务水平评估影响大，当因素权重低时，则说明该影响因素对于该基层设备的服务水平评估影响小；再根据各基层设备对应的影响因素所得分数和各基层设备的各影响因素的因素权重，计算出各基层设备服务水平分数，从而使得该所算出的基层设备服务水平分数准确度更高，更能体现各基层设备的真实服务水平；减少了因直接通过将基层设备的各影响因素所得分数求平均值得到该基层设备服务水平分数，导致对基层设备服务水平评估的可靠性低的情况；最终通过各基层设备服务水平分数，计算出线网服务水平分数，提高了对整个线网服务水平的评估准确度。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述预设权重包括层级权重，所述根据所述基层设备服务水平分数，计算所述线网服务水平分数的方法包括：
根据各所述设备类型、各所述设备种类和各所述实际安装数据，获取每一层级对应的层级权重；
根据各所述基层设备服务水平分数和各所述层级权重，进行逐层计算，得到所述线网服务水平分数。
通过采用上述技术方案，当计算出各基层设备服务水平分数后，根据层次分析模型中所分出的设备类型层级、各设备类型层级的设备种类层级和各设备种类层级的实际安装数据层级，获取到每一层级对应的各个层级权重；最后再根据算出的各基层设备服务水平分数以及各层级权重，进行组成计算，得到最终的线网服务水平分数；从而使得该线网服务水平分数对于整体的服务水平评估准确度高。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据各所述基层设备对应的影响因素所得分数和各所述基层设备的各影响因素的因素权重，计算出各基层设备服务水平分数、以及所述根据各所述基层设备服务水平分数和所述层级权重，计算所述线网服务水平分数的方法包括：
当存在同一基层设备对应的各因素权重存在大于第一预定阈值时，则将大于第一预定阈值的因素权重对应的影响因素所得分数作为该基层设备的所述基层设备服务水平分数；
当存在同一层级对应的各层级权重存在大于第二预定阈值时，则将大于第一预定阈值的层级权重对应的服务水平分数作为该层级的服务水平分数。
通过采用上述技术方案，由于在各基层设备所对应的各影响因素中，存在有某个影响因素起到了绝对判定作用；或者在各层级中，存在有某个单体起到了绝对判定作用，因此为了提高对基层设备服务水平分数和各层级的服务水平分数的确定效率；当存在同一基层设备对应的各因素权重存在大于第一预定阈值时，则将大于第一预定阈值的因素权重对应的影响因素所得分数直接作为该基层设备的基层设备服务水平分数，无需再计算其他影响因素所对应的基层设备服务水平分数，也能提高该基层设备的基层设备服务水平分数准确性；当存在同一层级对应的各层级权重存在大于第二预定阈值时，则将大于第一预定阈值的层级权重对应的服务水平分数作为该层级的服务水平分数，无需再计算其他单体所对应的层级服务水平分数，也能提高各层级的服务水平分数准确性。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：每一层级包括基础设备层，在所述根据各所述设备类型、各所述设备种类和基层设备功能信息，获取每一层级对应的层级权重中，计算基础设备层的层级权重的方法包括：
根据各所述实际安装数据和所述基层设备功能信息，模拟各基层设备出现异常，计算各基层设备的异常影响比例；
根据各所述基层设备的异常影响比例，计算基础设备层的各基层设备的层级权重。
通过采用上述技术方案，由于在计算整体的线网服务水平分数的过程中，对于基础设备层的服务水平分数计算非常重要，其直接影响最终的线网服务水平分数的准确度，因此在计算基础设备层的层级权重时，先根据各实际安装数据和基层设备功能，通过模拟出各基层设备出现异常，从而得到各基层设备在出现异常时，对于同一设备种类中的影响程度，即计算得到各基层设备的异常影响比例；再根据各基层设备的异常影响比例，计算得到基础设备层的各基层设备的层级权重，准确性高。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述计算各基层设备的异常影响比例的方法包括：
获取各基层设备的能力数值和同一种类基层设备的平均能力数值；
根据所述能力数值和所述平均能力数值，通过以下公式计算出所述异常影响比例：
当B单＝B平时，
Figure BDA0003908460090000041
其中，n为同一种类基层设备的总数；B单为所述基层设备的能力数值；B平为所述同一种类基层设备的平均能力数值；P为单个基层设备的所述异常影响比例。
通过采用上述技术方案，先根据各基层设备在同一种类基层设备中的影响程度，预设定各基层设备的能力数值，以及同一种类基层设备的平均能力数值；当同一种类的各基层设备在单独发生异常时，影响程度一致，即B单＝B平时，从而即可计算出各基层设备的异常影响比例，得到当各基层设备单独发生异常时，对整个线网的影响程度；当异常影响比例越大时，则证明该基层设备在出现异常时，对整个线网的影响程度越大；该方式提高了判断各基层设备在同一种类基层设备中的影响程度准确度，进而提高了各基层设备的层级权重的计算准确性。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述计算各基层设备的异常影响比例的方法包括：
获取各基层设备的能力数值和同一种类基层设备的平均能力数值；
根据所述能力数值和所述平均能力数值，通过以下公式计算出所述异常影响比例还包括：当B单≠B平时，其中，n为同一种类基层设备的总数；B单为所述基层设备的能力数值；B平为所述同一种类基层设备的平均能力数值；P为单个基层设备的所述异常影响比例。
通过采用上述技术方案，先根据各基层设备在同一种类基层设备中的影响程度，预设定各基层设备的能力数值，以及同一种类基层设备的平均能力数值；当同一种类的各基层设备在单独发生异常时，影响程度不一致，即B单≠B平时，在得知每个基层设备的能力数值以及同一种类基层设备的平均能力数值后，计算出各基层设备的异常影响比例；该方式提高了判断各基层设备在同一种类基层设备中的影响程度准确度，进而提高了各基层设备的层级权重的计算准确性。
本申请的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：
一种城市轨道交通线网设备动态服务水平评估装置，所述城市轨道交通线网设备动态服务水平评估装置包括：
设备种类获取模块，用于获取城市轨道交通线网中的设备类型，根据所述城市轨道交通线网中的设备类型，获取各设备类型所对应的设备种类；实际安装数据获取模块，用于根据各设备类型所对应的设备种类，获取各所述设备种类的实际安装数据；
层次分析模型构建模块，用于根据所述设备类型、所述设备种类和所述实际安装数据，构建用于计算线网服务水平分数的层次分析模型；线网服务水平分数计算模块，用于将预设基础数据信息输入所述层次分析模型，根据所述层次分析模型中的预设权重，计算所述线网服务水平分数。
通过采用上述技术方案，由于城市轨道交通线网中的设备有多个，并且每个设备对于整个城市轨道交通线网中的服务水平影响也不同；因此将城市轨道交通线网中的所有设备进行逐层分类，获取到每个设备类型，再获取到每个设备类型所对应的设备种类，以及获取到每个设备种类所对应的实际安装数据，构建出层次分析模型；从而将预设基础数据信息输入到层次分析模型中，并且根据预设权重，自基础层进行逐层计算，最终计算得到线网服务水平分数；该方式计算所得的线网服务水平分数更加贴切实际，进而对城市轨道交通设备的服务水平评估准确度高。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1、由于城市轨道交通线网中的设备有多个，并且每个设备对于整个城市轨道交通线网中的服务水平影响也不同；因此将城市轨道交通线网中的所有设备进行逐层分类，获取到每个设备类型，再获取到每个设备类型所对应的设备种类，以及获取到每个设备种类所对应的实际安装数据，构建出层次分析模型；从而将预设基础数据信息输入到层次分析模型中，并且根据预设权重，自基础层进行逐层计算，最终计算得到线网服务水平分数；该方式计算所得的线网服务水平分数更加贴切实际，进而对城市轨道交通设备的服务水平评估准确度高；2、所算出的基层设备服务水平分数准确度更高，更能体现各基层设备的真实服务水平；减少了因直接通过将基层设备的各影响因素所得分数求平均值得到该基层设备服务水平分数，导致对基层设备服务水平评估的可靠性低的情况；
3、由于在各基层设备所对应的各影响因素中，存在有某个影响因素起到了绝对判定作用；或者在各层级中，存在有某个单体起到了绝对判定作用，因此为了提高对基层设备服务水平分数和各层级的服务水平分数的确定效率；将大于第一预定阈值的因素权重对应的影响因素所得分数直接作为该基层设备的基层设备服务水平分数，无需再计算其他影响因素所对应的基层设备服务水平分数，也能提高该基层设备的基层设备服务水平分数准确性；将大于第一预定阈值的层级权重对应的基层设备服务水平分数作为该层级的服务水平分数，无需再计算其他单体所对应的层级服务水平分数，也能提高各层级的服务水平分数准确性；
4、由于在计算整体的线网服务水平分数的过程中，对于基础设备层的服务水平分数计算非常重要，其直接影响最终的线网服务水平分数的准确度，因此在计算基础设备层的层级权重时，先根据各实际安装数据和基层设备功能，通过模拟出各基层设备出现异常，从而得到各基层设备在出现异常时，对于同一设备种类中的影响程度，即计算得到各基层设备的异常影响比例；再根据各基层设备的异常影响比例，计算得到基础设备层的各基层设备的层级权重，准确性高。
附图说明
图1是本申请一实施例中城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法的一流程图。
图2是本申请一实施例中城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法中的层次分析模型示意图。
图3是本申请一实施例中城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法中步骤S40的方法流程图。
图4是本申请一实施例中城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法中步骤S45的方法流程图。
图5是本申请一实施例中城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法中步骤S451的方法流程图。
图6是本申请一实施例中城市轨道交通线网设备动态服务水平评估装置的一原理框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请作进一步详细说明。
在一实施例中，如图1所示，本申请公开了一种城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法，具体包括如下步骤：
S10：获取城市轨道交通线网中的设备类型，根据城市轨道交通线网中的设备类型，获取各设备类型所对应的设备种类。
在本实施例中，设备类型是指城市轨道交通线网中的所有设备类型；设备种类是指各设备类型所分出的所有设备种类。
具体的，从施工方案中，获取到城市轨道交通线网中的所有设备类型，例如：电梯、照明设备、闸机等，然后再根据各设备类型进行分类，获取各设备类型所对应的设备种类，例如：当设备类型是电梯时，其进行分类后的设备种类有：扶梯、直梯等；当设备类型是照明设备时，其进行分类后的设备种类有：走道灯、应急灯等。
S20：根据各设备类型所对应的设备种类，获取各设备种类的实际安装数据。
具体的，根据各设备类型所对应的设备种类，获取各设备种类的实际安装数据，知晓每个设备种类中的每个设备，以及每个设备对应的安装位置、设备参数等数据，例如，当设备种类是扶梯时，则可从实际安装数据中得到扶梯1、扶梯2、扶梯3等。
S30：根据设备类型、设备种类和实际安装数据，构建用于计算线网服务水平分数的层次分析模型。
在本实施例中，线网服务水平分数是指用于体现城市轨道交通线网设备的整体服务水平的分数；层次分析模型是指用于体现城市轨道交通线网中的各设备的层次模型。
具体的，根据所确定的各设备类型、各设备种类和各实际安装数据，进行分层，构建得到用于计算线网服务水平分数的层次分析模型，例如：自上而下，电梯和照明设备是同一层级，且为顶层；在电梯中，扶梯和直梯则是同一层级，且为中层；在扶梯中，扶梯1、扶梯2、扶梯3等则是同一层级，且为基层；若有设备类型可分出更多的层级时，则中层可有多个，在本实施例以一个中层为例；从而更加清晰地体现城市轨道交通线网设备的分类情况，为后续计算线网服务水平分数做基础。
S40：将预设基础数据输入层次分析模型，根据层次分析模型中的预设权重，计算线网服务水平分数。
在本实施例中，预设基础数据是指根据城市轨道交通线网中的各设备在实时使用过程中的工作数据；预设权重是指用于表示各设备类型、各设备种类和各实际安装数据在城市轨道交通线网中的影响程度。
具体的，如图2所示，将层次分析模型中，顶层的每一个设备类型、中层的每一个设备种类和基层的每一个设备均为一个单体；当需要知晓城市轨道交通线网在一定时间内的线网服务水平时，则将该段时间内所收集到的预设基础数据输入到层次分析模型中，并且根据每个单体所对应的预设权重进行依次以基层-中层-顶层的顺序进行逐层计算出每一层的线网服务水平分数，并以顶层所计算出的线网服务水平分数作为整体的线网服务水平分数；通过线网服务水平分数反映出城市轨道交通设备的服务水平；该计算方式城市轨道交通设备的服务水平评估准确度高。
在一实施例中，预设权重包括因素权重，预设基础数据包括影响因素所得分数；如图3所示，步骤S40还包括：
S41：根据实际安装数据，获取各设备种类的各基层设备功能信息。
在本实施例中，基层设备功能信息是指基层的每一个设备在城市轨道交通线网中所起到的功能信息。
具体的，从实际安装数据中，获取到各设备种类对应的每一个基层设备所具备的功能，例如基层设备为扶梯1时，实际安装数据中显示该扶梯1设置在乘客的必经之路上供乘客出站所用，因此该扶梯1的功能则为供乘客出站；为后续分析各基层设备在整个城市轨道交通线网中的影响程度做基础。
S42：根据各基层设备功能信息，获取各基层设备的影响因素信息，计算各基层设备对应的影响因素所得分数。
在本实施例中，影响因素信息是指各基层设备在发生异常时，所会影响到城市轨道交通线网服务水平的因素。
具体的，根据各基层设备对应基层设备功能，预先设定获取各基层设备的影响因素信息，例如：当基层设备是扶梯1时，其基层设备功能为供乘客出站，则在扶梯1出现异常时，可反映该异常对城市轨道交通线网服务水平的影响程度的影响因素包括：可靠度、可达性、舒适度和安全性等；当基层设备是走道灯1时，其基层设备功能是为乘客的前进道路照明，则在走道灯1出现异常时，可反映该异常对城市轨道交通线网服务水平的影响程度的影响因素包括：可靠度、舒适度、敏感度和可替代性等；接着计算出各基层设备在一定时间内对应的每个影响因素所得分数，例如：规定每个影响因素的总分为100，当走道灯1在一定时间内每出现一次异常，则舒适度对应分数扣10分，从而即可计算得到该走道灯1在该段时间内针对舒适度的分数；从而可更加直观地得到每个基层设备在一定时间内在各影响因素中的影响程度。
S43：根据各基层设备功能信息和各基层设备的影响因素信息，确定各基层设备的各影响因素的因素权重。
在本实施例中，因素权重是指基层设备的每个影响因素在该基层设备的所有影响因素中，对于该基层设备的服务水平评估影响程度。
具体的，确定各基层设备的基层设备功能和影响因素后，则可预先确定各基层设备的各影响因素在对于该基层设备的服务水平评估影响程度，即因素权重；例如针对走道灯1，由于在整个城市轨道交通线网中有100个该种类的走道灯，因此当该走道灯1出现异常时，其对应的各影响因素中对于该基层设备的服务水平评估影响程度比较为：舒适度>可靠度＝敏感度>可替代性，从而将舒适度的因素权重设定为40％，将可靠度和敏感度的因素权重设定均为25％，将可替代性的因素权重设定为10％；从而可更加准确地反映各影响因素对于该基层设备的服务水平的影响程度。
S44：根据各基层设备对应的影响因素所得分数和各基层设备的各影响因素的因素权重，计算出各基层设备服务水平分数。
在本实施例中，各基层设备服务水平分数是指用于体现各基层设备在同一设备种类中的服务水平的分数。
具体的，将各基层设备对应的影响因素所得分数和与之相对应的因素权重进行一一计算，再求和得到各基层设备服务水平分数，例如，针对走道灯1，其在一定时间内的舒适度所得分数为90分，舒适度因素权重为40％；可靠度所得分数为90分，可靠度因素权重为25％；敏感度所得分数为70分，敏感度因素权重为25％；可替代性所得分数为80分，可替代性因素权重为10％；从而走道灯1的服务水平分数为：(90×40％)+(90×25％)+(70×25％)+(80×10％)＝84。
S45：根据各基层设备服务水平分数，计算线网服务水平分数。
具体的，在计算出每个基层设备的基层设备服务水平分数时，基于各基层设备对应的预设权重，计算出中层的每个设备种类的服务水平分数；接着再基于各设备种类对应的预设权重，计算出顶层的每个设备种类的服务水平分数；最后基于各设备类型对应的预设权重，计算出整体的线网服务水平分数；进行逐层计算的方式，提高了对整个线网服务水平的评估准确度。
在一实施例中，预设权重包括层级权重，如图4所示，步骤S45的方法包括：
S451：根据各设备类型、各设备种类和各实际安装数据，获取每一层级对应的层级权重。
在本实施例中，层级权重是指层次分析模型中，用于表示各设备类型在顶层中的影响程度、各设备种类在同一设备类型对应的中层中的影响程度、各基层设备在同一设备种类对应的基层中的影响程度。
具体的，根据每个设备类型在同一层级中对于整体服务水平的影响程度、每个设备类型在同一层级中对于整体服务水平的影响程度和每个基层设备在同一层级中对于整体服务水平的影响程度，确定每一层级中的每个单体对应的层级权重。
S452：根据各基层设备服务水平分数和各层级权重，进行逐层计算，得到线网服务水平分数。
具体的，根据各基层设备服务水平分数和同一设备种类的基层中各基层设备的层级权重，计算得到对应的设备种类对应的服务水平分数；然后再根据各设备种类对应的服务水平分数和同一设备类型的中层中各设备种类的层级权重，计算得到对应设备类型对应的服务水平分数；最后再根据各设备类型对应的服务水平分数和顶层中各设备类型的层级权重，即可计算得到整体的线网服务水平分数，完成逐层计算；该方式所计算出的线网服务水平分数准确度高。
在一实施例中，步骤S44和步骤S452的方法包括：
S453：当存在同一基层设备对应的各因素权重存在大于第一预定阈值时，则将大于第一预定阈值的因素权重对应的影响因素所得分数作为该基层设备的基层设备服务水平分数。
在本实施例中，第一预定阈值是指用于判断同一基层设备对应的各因素权重中是否存在有起到绝对影响力的影响因素。
具体的，每当计算出同一个基层设备对应的各因素权重时，将各因素权重依次与第一预定阈值进行比较，当出现存在有因素权重大于第一预定阈值时，则说明该因素权重所对应的影响因素为判断该基层设备的服务水平的绝对影响因素，从而将该因素权重对应的影响因素所得分数作为该基层设备的基层设备服务水平分数；例如：应急灯的各影响因素中，可靠度即为用于判断该应急灯服务水平的绝对影响因素；因此可在不同的使用场景中更加快速地计算出基层设备服务水平分数。
S454：当存在同一层级对应的各层级权重存在大于第二预定阈值时，则将大于第一预定阈值的层级权重对应的服务水平分数作为该层级的服务水平分数。
在本实施例中，第二预定阈值是指用于判断同一层级对应的各层级权重中是否存在有起到绝对影响力的单体。
具体的，每当计算出同一个层级对应的各层级权重时，将各层级权重依次与第二预定阈值进行比较，当出现存在有层级权重大于第二预定阈值时，则说明该层级权重所对应的单体为判断该层级的服务水平的绝对影响单体，从而将该层级权重对应的单体所得分数作为该层级的服务水平分数；例如：针对只有单向的扶梯所处位置的楼梯、以及具有双向的扶梯所处位置的楼梯之间，单向的扶梯所处位置的楼梯服务水平则可直接决定所有楼梯的服务水平；因此可在不同的使用场景中更加快速地计算出各层级的设备服务水平分数。
在一实施例中，每一层级包括基础设备层，该基础设备层等同于步骤S30中的基层；如图5所示，在步骤S451中，计算基础设备层的层级权重的方法包括：
S4511：根据各实际安装数据和基层设备功能信息，模拟各基层设备出现异常，计算各基层设备的异常影响比例。
在本实施例中，异常影响比例是指各基层设备在单独出现异常时，该基层设备对于同一设备种类的服务水平的影响比例。
具体的，根据每个基层设备对应的各实际安装数据和每个基层设备对应的基层设备功能，将各基层设备依次从同一设备种类中剔除，模拟剩余基层设备的工作情况，包括剩余基层设备的工作负荷增加情况、该设备种类的基层设备所实现的功能的下降程度情况等，从而计算得到各基层设备的异常影响比例，以得到各基层设备在出现异常时，对于整体的影响程度；例如：当出站闸门的其中一个出现异常时，剩余的出站闸门在面对相同的客流量时，所需要的时间的增幅情况；当走道灯中的其中一个出现异常时，剩余的走道灯对于整条路的照亮效果的下降程度情况等。
S4512：根据各基层设备的异常影响比例，计算基础设备层的各基层设备的层级权重。
具体的，在计算出各基层设备的异常影响比例后，将各基层设备的异常影响比例分别乘以100％，即可计算出基础设备层中的各基层设备的层级权重；例如：出站闸门1的异常影响比例为
Figure BDA0003908460090000111
则出站闸门1的层级权重为/>
Figure BDA0003908460090000112
在一实施例中，计算各基层设备的异常影响比例的方法包括：
S45111a：获取各基层设备的能力数值和同一种类基层设备的平均能力数值。
在本实施例中，各基层设备的能力数值是指用于反映每个基层设备在同一设备种类中所具备的能力值；平均能力数值是指同一设备种类基层设备的能力数值平均值。
具体的，根据每个基层设备的实际安装数据和相应的功能，获取得到每个基层设备在同一设备种类中的能力数值和同一设备种类基层设备的平均能力数值，例如：当设备种类为进站闸机时，该设备种类的基层设备有进站闸机1、进站闸机2、进站闸机3、进站闸机4、进站闸机5等，从而根据在相同客流量的前提下，每个基层设备出现异常和正常之间，完成乘客通过的时长变化程度进行确定该基层设备的能力数值和该设备种类的平均能力数值；当设备种类为走道灯时，该设备种类的基层设备有走道灯1、走道灯2、走道灯3、走道灯4等，从而根据检测每个基层设备出现异常和正常之间，该基层设备对走道的照亮强度和照亮范围的变化程度进行确定该基层设备的能力数值和该设备种类的平均能力数值。
S45112a：根据能力数值和平均能力数值，通过以下公式计算出异常影响比例：
当B单＝B平时，
Figure BDA0003908460090000113
其中，n为同一种类基层设备的总数；B单为基层设备的能力数值；B平为同一种类基层设备的平均能力数值；P为单个基层设备的异常影响比例。
具体的，确定出每个基层设备的能力数值和同一设备种类基层设备的平均能力数值后，将能力数值和平均能力数值进行对比，当对比结果为相等时，即B单＝B平，则先算出缺少该基层设备后，剩余的能力数值总量，再将其除以同一设备种类的所有基层设备的能力数值总量，从而得到缺失该基层设备后所具备能力比例，再计算出异常影响比例；该计算方式可在得到异常影响比例的过程中，知晓剩余的能力数值总量；该方式适用于：例如：设备种类为出站闸门，该设备种类的基层设备包括有进站闸机1、进站闸机2、进站闸机3、进站闸机4、进站闸机5等，则每个进站闸机单独异常时，对于该设备种类的服务水平的影响程度一致，因此可通过上述方式只需要计算一次即可得知该设备种类中的所有进站闸机的异常影响比例，也提高了效率。
在一实施例中，计算各基层设备的异常影响比例的方法包括：
S45111b：获取各基层设备的能力数值和同一种类基层设备的平均能力数值。
具体的，与步骤S45111a一致。
S45112b：根据能力数值和平均能力数值，通过以下公式计算出异常影响比例还包括：当B单≠B平时，
Figure BDA0003908460090000121
其中，n为同一种类基层设备的总数；B单为基层设备的能力数值；B平为同一种类基层设备的平均能力数值；P为单个基层设备的异常影响比例。
具体的，确定出每个基层设备的能力数值和同一设备种类基层设备的平均能力数值后，将能力数值和平均能力数值进行对比，当对比结果为不相等时，即B单≠B平，则先将该基层设备的能力数值从对应的设备种类的所有基层设备的能力数值总量中去除，再将其除以对应的设备种类的所有基层设备的能力数值总量，从而得到缺失该基层设备后所具备能力比例，再计算出异常影响比例；该方式适用于：例如：设备种类为走道灯，该设备种类的基层设备包括有走道灯1、走道灯2、走道灯3、走道灯4等，若走道灯1位于走道的角落位置，其照射范围相对于其他走道灯存在差异，则当走道灯1单独出现异常时，其相对于其他走道灯而言，对该设备种类的服务水平的影响程度并不一致，因此可通过上述方式逐个计算出各走道灯的异常影响比例。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
在一实施例中，提供一种城市轨道交通线网设备动态服务水平评估装置，该城市轨道交通线网设备动态服务水平评估装置与上述实施例中城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法一一对应。如图6所示，该城市轨道交通线网设备动态服务水平评估装置包括设备种类获取模块、实际安装数据获取模块、层次分析模型构建模块和线网服务水平分数计算模块。各功能模块详细说明如下：
设备种类获取模块，用于获取城市轨道交通线网中的设备类型，根据城市轨道交通线网中的设备类型，获取各设备类型所对应的设备种类；实际安装数据获取模块，用于根据各设备类型所对应的设备种类，获取各设备种类的实际安装数据；
层次分析模型构建模块，用于根据设备类型、设备种类和实际安装数据，构建用于计算线网服务水平分数的层次分析模型；线网服务水平分数计算模块，用于将预设基础数据输入层次分析模型，根据层次分析模型中的预设权重，计算线网服务水平分数。
可选的，线网服务水平分数计算模块包括：
基层设备功能获取子模块，用于根据实际安装数据，获取各设备种类的各基层设备功能信息；影响因素所得分数计算子模块，用于根据各基层设备功能信息，获取各基层设备的影响因素信息，计算各基层设备对应的影响因素所得分数；
因素权重确定子模块，用于根据各基层设备功能信息和各基层设备的影响因素信息，确定各基层设备的各影响因素的因素权重；
基层设备服务水平分数计算子模块，用于根据各基层设备对应的影响因素所得分数和各基层设备的各影响因素的因素权重，计算出各基层设备服务水平分数；
线网服务水平分数计算子模块，用于根据各基层设备服务水平分数，计算线网服务水平分数。
可选的，线网服务水平分数计算子模块包括：
层级权重确定单元，用于根据各设备类型、各设备种类和各实际安装数据，获取每一层级对应的层级权重；
线网服务水平分数计算单元，用于根据各基层设备服务水平分数和各层级权重，进行逐层计算，得到线网服务水平分数。
可选的，基层设备服务水平分数计算子模块和线网服务水平分数计算单元分别包括：基层设备服务水平分数确定单元，用于当存在同一基层设备对应的各因素权重存在大于第一预定阈值时，则将大于第一预定阈值的因素权重对应的影响因素所得分数作为该基层设备的基层设备服务水平分数；
层级服务水平分数确定子单元，用于当存在同一层级对应的各层级权重存在大于第二预定阈值时，则将大于第一预定阈值的层级权重对应的服务水平分数作为该层级的服务水平分数。
可选的，层级权重确定单元包括：
异常影响比例确定子单元，用于根据各实际安装数据和基层设备功能信息，模拟各基层设备出现异常，计算各基层设备的异常影响比例；
层级权重确定子单元，用于根据各基层设备的异常影响比例，计算基础设备层的各基层设备的层级权重。
可选的，异常影响比例确定子单元包括：
获取各基层设备的能力数值和同一种类基层设备的平均能力数值；
根据能力数值和平均能力数值，通过以下公式计算出异常影响比例：
当B单＝B平时，
Figure BDA0003908460090000141
其中，n为同一种类基层设备的总数；B单为基层设备的能力数值；B平为同一种类基层设备的平均能力数值；P为单个基层设备的异常影响比例。
可选的，异常影响比例确定子单元还包括：
获取各基层设备的能力数值和同一种类基层设备的平均能力数值；
根据能力数值和平均能力数值，通过以下公式计算出异常影响比例还包括：
当B单≠B平时，
Figure BDA0003908460090000142
其中，n为同一种类基层设备的总数；B单为基层设备的能力数值；B平为同一种类基层设备的平均能力数值；P为单个基层设备的异常影响比例。
关于城市轨道交通线网设备动态服务水平评估装置的具体限定可以参见上文中对于城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法的限定，在此不再赘述。上述城市轨道交通线网设备动态服务水平评估装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法，其特征在于，所述城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法包括：获取城市轨道交通线网中的设备类型，根据所述城市轨道交通线网中的设备类型，获取各设备类型所对应的设备种类；根据各设备类型所对应的设备种类，获取各所述设备种类的实际安装数据；
根据所述设备类型、所述设备种类和所述实际安装数据，构建用于计算线网服务水平分数的层次分析模型；将预设基础数据输入所述层次分析模型，根据所述层次分析模型中的预设权重，计算所述线网服务水平分数；
所述预设权重包括因素权重，所述预设基础数据包括影响因素所得分数；所述根据所述层次分析模型中的预设权重，计算所述线网服务水平分数的方法包括：根据所述实际安装数据，获取各所述设备种类的各基层设备功能信息；根据各所述基层设备功能信息，获取各基层设备的影响因素信息，计算各基层设备对应的影响因素所得分数；
根据各所述基层设备功能信息和各所述基层设备的影响因素信息，确定各基层设备的各影响因素的因素权重；
根据各所述基层设备对应的影响因素所得分数和各所述基层设备的各影响因素的因素权重，计算出各基层设备服务水平分数；
根据各所述基层设备服务水平分数，计算所述线网服务水平分数；
所述预设权重包括层级权重，所述根据所述基层设备服务水平分数，计算所述线网服务水平分数的方法包括：
根据各所述设备类型、各所述设备种类和各所述实际安装数据，获取每一层级对应的层级权重；
根据各所述基层设备服务水平分数和各所述层级权重，进行逐层计算，得到所述线网服务水平分数；
每一层级包括基础设备层，在所述根据各所述设备类型、各所述设备种类和基层设备功能信息，获取每一层级对应的层级权重中，计算基础设备层的层级权重的方法包括：
根据各所述实际安装数据和所述基层设备功能信息，模拟各基层设备出现异常，计算各基层设备的异常影响比例；
根据各所述基层设备的异常影响比例，计算基础设备层的各基层设备的层级权重；
所述计算各基层设备的异常影响比例的方法包括：
获取各基层设备的能力数值和同一种类基层设备的平均能力数值；
根据所述能力数值和所述平均能力数值，通过以下公式计算出所述异常影响比例：
当B单＝B平时，
Figure FDA0004233653920000021
其中，n为同一种类基层设备的总数；B单为所述基层设备的能力数值；B平为所述同一种类基层设备的平均能力数值；P为单个基层设备的所述异常影响比例；
当B单≠B平时，
Figure FDA0004233653920000022
其中，n为同一种类基层设备的总数；B单为所述基层设备的能力数值；B平为所述同一种类基层设备的平均能力数值；P为单个基层设备的所述异常影响比例。
2.根据权利要求1所述的城市轨道交通线网设备动态服务水平评估方法，其特征在于，所述根据各所述基层设备对应的影响因素所得分数和各所述基层设备的各影响因素的因素权重，计算出各基层设备服务水平分数、以及所述根据各所述基层设备服务水平分数和各所述层级权重，进行逐层计算，得到所述线网服务水平分数的方法包括：
当存在同一基层设备对应的各因素权重存在大于第一预定阈值时，则将大于第一预定阈值的因素权重对应的影响因素所得分数作为该基层设备的所述基层设备服务水平分数；
当存在同一层级对应的各层级权重存在大于第二预定阈值时，则将大于第一预定阈值的层级权重对应的服务水平分数作为该层级的服务水平分数。
3.一种城市轨道交通线网设备动态服务水平评估装置，其特征在于，所述城市轨道交通线网设备动态服务水平评估装置包括：
设备种类获取模块，用于获取城市轨道交通线网中的设备类型，根据所述城市轨道交通线网中的设备类型，获取各设备类型所对应的设备种类；实际安装数据获取模块，用于根据各设备类型所对应的设备种类，获取各所述设备种类的实际安装数据；
层次分析模型构建模块，用于根据所述设备类型、所述设备种类和所述实际安装数据，构建用于计算线网服务水平分数的层次分析模型；线网服务水平分数计算模块，用于将预设基础数据输入所述层次分析模型，根据所述层次分析模型中的预设权重，计算所述线网服务水平分数。
4.根据权利要求3所述的城市轨道交通线网设备动态服务水平评估装置，其特征在于，所述预设权重包括因素权重，线网服务水平分数计算模块包括：
基层设备功能获取子模块，用于根据所述实际安装数据，获取各所述设备种类的各基层设备功能信息；影响因素所得分数计算子模块，用于根据各所述基层设备功能信息，获取各基层设备的影响因素信息，计算各基层设备对应的影响因素所得分数；
因素权重确定子模块，用于根据各所述基层设备功能信息和各所述基层设备的影响因素信息，确定各基层设备的各影响因素的因素权重；
基层设备服务水平分数计算子模块，用于根据各所述基层设备对应的影响因素所得分数和各所述基层设备的各影响因素的因素权重，计算出各基层设备服务水平分数；
线网服务水平分数计算子模块，用于根据各所述基层设备服务水平分数，计算所述线网服务水平分数。
5.根据权利要求4所述的城市轨道交通线网设备动态服务水平评估装置，其特征在于，所述预设权重包括层级权重，线网服务水平分数计算子模块包括：
层级权重确定单元，用于根据各所述设备类型、各所述设备种类和各所述实际安装数据，获取每一层级对应的层级权重；
线网服务水平分数计算单元，用于根据各所述基层设备服务水平分数和各所述层级权重，进行逐层计算，得到所述线网服务水平分数。
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