一种危险货物道路运输企业交通安全评估方法及系统与流程

本技术属于危险货物道路运输企业交通安全评估，具体涉及一种危险货物道路运输企业交通安全评估方法及系统。

背景技术：

1、危险货物道路运输安全事故具有低概率高风险的特点，容易造成严重的人身伤亡、财产毁损和环境污染。危险货物道路运输企业是危险货物道路运输交通安全的责任主体，是危险货物托运、承运、装载、路面运输全链条的实施单位，负责提供驾驶人、押运员、安全管理人员和道路运输车辆等道路运输要素，开展道路运输过程中的动态安全监管。压实危险货物道路运输企业安全主体责任，消除全链条、各运输要素的源头性安全隐患，减少不安全因素堆积到路面终端，是提高危险货物道路运输安全管理水平的有效途径。因此，考虑危险货物道路运输企业交通安全评估，是源头预防危险货物运输企业的重特大事故的有效途径。

2、目前在危险货物道路运输方面的专利和研究，侧重于危险货物道路运输车辆零部件和静态管理资料审核，数据来源单一、难以全面系统为危险货物道路运输企业的交通安全画像，并且提出的客观参考值缺乏理论支撑。可见，现有的危险货物道路运输企业交通安全评估方法存在着评估效果较差的问题。

技术实现思路

1、为此，本技术提供一种危险货物道路运输企业交通安全评估方法及系统，有助于改善危险货物道路运输企业交通安全评估效果。

2、为实现以上目的，本技术采用如下技术方案：

3、第一方面，本技术提供一种危险货物道路运输企业交通安全评估方法，所述方法包括：

4、从多个数据源头获取各个危险货物道路运输企业的多源信息；

5、采用滑动窗口机制，对所述多源信息进行信息处理，得到处理后的信息；

6、采用关联分析法，将所述处理后的信息进行信息融合，得到主题数据库；

7、结合专家知识库，基于德尔菲专家咨询法和层次分析法，获取对各个危险货物道路运输企业进行交通安全评估的评估指标的主观权重；以及，采用变异系数法获取所述评估指标的客观权重；

8、基于最小信息熵原理，对所述主观权重和所述客观权重，计算对应的组合优化权重；

9、采用综合评估topsis方法，对所述组合优化权重进行分析，得到权重分析结果；以及，采用综合评估topsis方法，对各个危险货物道路运输企业进行安全评估，得到安全评估结果。

10、进一步地，采用滑动窗口机制，对所述多源信息进行信息处理，得到处理后的信息，包括：

11、获取所述滑动窗口机制中预先设置的阈值约束和时间期限；

12、基于所述阈值约束和所述时间期限，对所述多源信息中的异常数值进行剔除，得到所述处理后的信息。

13、进一步地，采用关联分析法，将所述处理后的信息进行信息融合，得到主题数据库，包括：

14、采用关联分析法，基于所述处理后的信息中的号牌号码数据，将所述处理后的信息进行多链表结构的关联和重构，得到所述主题数据库；

15、其中，所述主题数据库至少包括以下指标：交通违法情况、交通事故情况和动态监控情况。

16、进一步地，采用综合评估topsis方法，对各个危险货物道路运输企业进行安全评估，得到安全评估结果，包括：

17、采用综合评估topsis方法，计算各个危险货物道路运输企业的交通违法评分、交通事故评分和动态监控评分；

18、将所述交通违法评分、所述交通违法评分对应的组合优化权重、所述交通事故评分、所述交通事故评分对应的组合优化权重、所述动态监控评分、所述动态监控评分对应的组合优化权重，输入预设的评估模型，得到所述预设的评估模型输出的危险货物道路运输企业的安全综合评分，将所述安全综合评分确定为所述安全评估结果；其中，所述预设的评估模型对应的计算公式如下：

19、s＝ω1x+ω2y+ω3z

20、其中，s为所述安全综合评分，x、y、z分别为所述交通违法评分、所述交通事故评分和所述动态监控评分，ω1、ω2、ω3分别为所述交通违法评分对应的组合优化权重、所述交通事故评分对应的组合优化权重和所述动态监控评分对应的组合优化权重，且ω1+ω2+ω3＝1。

21、进一步地，所述交通违法评分用于评估危险货物道路运输企业所属车辆在评估周期内的交通违法情况，其中，所述交通违法评分基于以下计算公式计算得到：

22、

23、其中，x为所述交通违法评分，n＝4，i＝1,2,3,4，xi分别为现场违法车均百公里其它违法量、现场违法车均百公里严重违法量、非现场违法车均百公里其它违法量、非现场违法车均百公里严重违法量归一化后的数值，xi_min为指标归一化后的最小值，xi_max为指标归一化后的最大值，ψi为现场违法车均百公里其它违法量、现场违法车均百公里严重违法量、非现场违法车均百公里其它违法量、非现场违法车均百公里严重违法量的组合优化权重，且ψ1+ψ2+ψ3+ψ4＝1。

24、进一步地，所述交通事故评分用于评估危险货物道路运输企业所属车辆在评估周期内交通事故情况，其中，所述交通事故评分基于以下计算公式计算得到：

25、

26、其中，y为所述交通事故评分，m＝24，j＝1,2,3,l,24，yj分别为交通事故各指标归一化后的数值，yj_min为交通事故各指标归一化后的最小值，yj_max为交通事故各指标归一化后的最大值，为交通事故各指标的组合优化权重，且

27、其中，交通事故各指标至少包括：全部责任、主要责任、同等责任、次要责任下的一般程序处理事故车均百公里事故数、一般程序处理事故车均百公里死亡人数、一般程序处理事故车均百公里受伤人数、简易程序处理事故车均百公里事故数、简易程序处理事故车均百公里死亡人数、简易程序处理事故车均百公里受伤人数。

28、进一步地，所述动态监控评分用于评估危险货物道路运输企业所属车辆在评估周期内动态监控情况，其中，所述动态监控评分基于以下计算公式计算得到：

29、

30、其中，z为所述动态监控评分，p＝3，k＝1,2,3，zk分别为动态监控各指标归一化后的数值，zk_min为动态监控各指标归一化后的最小值，zk_max为动态监控各指标归一化后的最大值，τk为动态监控各指标的组合优化权重，且τ1+τ2+τ3＝1；

31、其中，动态监控各指标至少包括：车均百公里高风险动态报警数、车均百公里中风险动态报警数、车均百公里低风险动态报警数。

32、第二方面，本技术提供一种危险货物道路运输企业交通安全评估系统，所述系统包括：

33、数据获取与处理模块，用于从多个数据源头获取各个危险货物道路运输企业的多源信息；采用滑动窗口机制，对所述多源信息进行信息处理，得到处理后的信息；采用关联分析法，将所述处理后的信息进行信息融合，得到主题数据库；

34、指标权重计算模块，用于结合专家知识库，基于德尔菲专家咨询法和层次分析法，获取对各个危险货物道路运输企业进行交通安全评估的评估指标的主观权重；以及，采用变异系数法获取所述评估指标的客观权重；基于最小信息熵原理，对所述主观权重和所述客观权重，计算对应的组合优化权重；采用综合评估topsis方法，对所述组合优化权重进行分析，得到权重分析结果；

35、危险货物道路运输企业交通安全数字化评估模块，用于采用综合评估topsis方法，对各个危险货物道路运输企业进行安全评估，得到安全评估结果。

36、进一步地，所述数据获取与处理模块具体用于：

37、获取所述滑动窗口机制中预先设置的阈值约束和时间期限；

38、基于所述阈值约束和所述时间期限，对所述多源信息中的异常数值进行剔除，得到所述处理后的信息。

39、进一步地，所述数据获取与处理模块具体用于：

40、采用关联分析法，基于所述处理后的信息中的号牌号码数据，将所述处理后的信息进行多链表结构的关联和重构，得到所述主题数据库；

41、其中，所述主题数据库至少包括以下指标：交通违法情况、交通事故情况和动态监控情况。

42、进一步地，危险货物道路运输企业交通安全数字化评估模块具体用于：

43、采用综合评估topsis方法，计算各个危险货物道路运输企业的交通违法评分、交通事故评分和动态监控评分；

44、将所述交通违法评分、所述交通违法评分对应的组合优化权重、所述交通事故评分、所述交通事故评分对应的组合优化权重、所述动态监控评分、所述动态监控评分对应的组合优化权重，输入预设的评估模型，得到所述预设的评估模型输出的危险货物道路运输企业的安全综合评分，将所述安全综合评分确定为所述安全评估结果；其中，所述预设的评估模型对应的计算公式如下：

45、s＝ω1x+ω2y+ω3z

46、其中，s为所述安全综合评分，x、y、z分别为所述交通违法评分、所述交通事故评分和所述动态监控评分，ω1、ω2、ω3分别为所述交通违法评分对应的组合优化权重、所述交通事故评分对应的组合优化权重和所述动态监控评分对应的组合优化权重，且ω1+ω2+ω3＝1。

47、进一步地，所述交通违法评分用于评估危险货物道路运输企业所属车辆在评估周期内的交通违法情况，其中，所述交通违法评分基于以下计算公式计算得到：

48、

49、其中，x为所述交通违法评分，n＝4，i＝1,2,3,4，xi分别为现场违法车均百公里其它违法量、现场违法车均百公里严重违法量、非现场违法车均百公里其它违法量、非现场违法车均百公里严重违法量归一化后的数值，xi_min为指标归一化后的最小值，xi_max为指标归一化后的最大值，ψi为现场违法车均百公里其它违法量、现场违法车均百公里严重违法量、非现场违法车均百公里其它违法量、非现场违法车均百公里严重违法量的组合优化权重，且ψ1+ψ2+ψ3+ψ4＝1。

50、进一步地，所述交通事故评分用于评估危险货物道路运输企业所属车辆在评估周期内交通事故情况，其中，所述交通事故评分基于以下计算公式计算得到：

51、

52、其中，y为所述交通事故评分，m＝24，j＝1,2,3,l,24，yj分别为交通事故各指标归一化后的数值，yj_min为交通事故各指标归一化后的最小值，yj_max为交通事故各指标归一化后的最大值，为交通事故各指标的组合优化权重，且

53、其中，交通事故各指标至少包括：全部责任、主要责任、同等责任、次要责任下的一般程序处理事故车均百公里事故数、一般程序处理事故车均百公里死亡人数、一般程序处理事故车均百公里受伤人数、简易程序处理事故车均百公里事故数、简易程序处理事故车均百公里死亡人数、简易程序处理事故车均百公里受伤人数。

54、进一步地，所述动态监控评分用于评估危险货物道路运输企业所属车辆在评估周期内动态监控情况，其中，所述动态监控评分基于以下计算公式计算得到：

55、

56、其中，z为所述动态监控评分，p＝3，k＝1,2,3，zk分别为动态监控各指标归一化后的数值，zk_min为动态监控各指标归一化后的最小值，zk_max为动态监控各指标归一化后的最大值，τk为动态监控各指标的组合优化权重，且τ1+τ2+τ3＝1；

57、其中，动态监控各指标至少包括：车均百公里高风险动态报警数、车均百公里中风险动态报警数、车均百公里低风险动态报警数。

58、第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：

59、至少一个处理器；以及

60、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

61、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面所述的方法。

62、第四方面，本技术提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面所述的方法。

63、第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现第一方面所述的方法。

64、本技术采用以上技术方案，至少具备以下有益效果：

65、通过本技术，采用滑动窗口机制对各个危险货物道路运输企业的多源信息进行信息处理，得到处理后的信息；采用关联分析法将处理后的信息进行信息融合，得到主题数据库；结合专家知识库，基于德尔菲专家咨询法和层次分析法，获取对各个危险货物道路运输企业进行交通安全评估的评估指标的主观权重；采用变异系数法获取评估指标的客观权重；基于最小信息熵原理，对主观权重和客观权重计算对应的组合优化权重；采用综合评估topsis方法，基于组合优化权重对各个危险货物道路运输企业进行安全评估，得到安全评估结果。通过本技术有助于改善危险货物道路运输企业交通安全评估效果。

66、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。