一种隧道工程风险态势模糊评估方法及评估系统

摘要

本发明公开了一种隧道工程风险态势模糊评估方法及系统，方法包括以下步骤：根据隧道工程实际建设环境，按照建设条件、勘察设计、施工技术和运营管理因素，确定隧道工程风险评价指标；并构建隧道工程风险评价指标层；结合隧道工程风险评价指标层，构建隧道工程风险态势模糊评估层次模型；根据专家评价意见，确定隧道工程风险评价指标在指标层中经效度修正处理后的权重；根据专家评价意见，构建底层指标层节点属于准则层各风险状态评价指标评价集的经效度修正后的模糊评判矩阵；计算隧道工程风险态势指数。本发明通过引入模糊数学和模糊层次法评估隧道工程的风险态势，从而解决了隧道工程风险态势评估中数据不确定性及其对评估结果影响的问题。

说明书

技术领域

本发明涉及建筑工程技术领域，尤其涉及一种隧道工程风险态势模糊评估方法。>

背景技术

随着隧道工程建设环境的复杂性日渐增多，各类风险事件时有发生，对隧道工程建设和使用造成巨大危害。常见的隧道工程安风险控制措施如突水涌泥风险控制、爆炸风险控制、岩爆风险控制、垮塌风险控制等，得到的隧道风险信息仅能对单个隧道风险事件预警和防范，其难以描述从勘察设计到施工运营隧道工程整个建设期的风险程度。隧道工程风险程度是指由建设条件、勘察设计、施工技术、运营管理等因素所构成的隧道工程总体风险在不同隧道工程建设时期的状态和变化过程。值得注意的是，态势强调动态性以及多风险因素间的关系，是一种状态、过程、总体的概念，任何单一的风险事件不是态势。为了帮助隧道工程建设人员对所承建的隧道工程风险情况有一个清楚、全面的认识，需要对隧道工程的风险态势进行评估。这样做，一方面便于建设者从大量的勘察、设计、专项资料中能够直观的了解隧道工程的风险状态；另一方面，便于建设者及时发现影响隧道安全的主要要素，做到有的放矢，做好风险控制措施。>

现有的隧道风险态势评估方法中，定量评估能够提高隧道工程风险评估的准确性，并对基于主动防范的隧道工程安全技术具有重大意义。传统的隧道工程风险态势评估主要采用定性或半定量半定性评估的方法，许多文献的隧道工程风险态势评价以某一风险等级来表述，这种确定某一等级的方式过于简单， 带有很强的主观性。>

对隧道工程风险态势的评估类似于复杂系统的多属性决策问题，涉及到大量的不确定因素。引起不确定性的因素主要来自以下几个方面：(1)属性数据的不确定性：比如同一风险因素对不同隧道，或同一风险因素在隧道工程建设的不同时期，再或者同一风险因素对采用了不同设计方案和施工方法的隧道，其对隧道工程安全的危害程度和风险发生概率之间没有明确的对应关系，只能是一种模糊性的判断。实际上，安全与危险之间并没有绝对的界限，安全和危险之间存在一个过渡区，这个过渡区即体现了安全与危险评判的模糊性。(2)属性之间重要性的不确定性：针对评价指标体系中各种风险因素之间的重要性也存在不确定性。很难对所有属性的权重直接给出一个确定的值。(3)某些影响隧道工程安全的因素具有偶然性，如施工不当导致的爆炸等，往往很难预测。由此，隧道建设者很难掌握进行风险评估所需要的准确信息。>

专家调查法是一种被广泛应用于隧道工程设计安全风险评价的方法。在采用专家调查法进行工程风险评价时，由于专家个体经验的局限性和差异，会导致评判结果的不确定性，极有可能使得高风险项目被评定成低风险，从而不能引起足够重视，导致严重后果。因此，在基于专家调查法的工程风险评价中，如何更真实地体现专家判断的模糊性以及专家个体经验差异对隧道工程设计安全风险评价结果的影响是十分重要的。由于隧道工程风险评价指标繁多，并且评价指标间关联性复杂，因此在采用专家调查法进行隧道工程风险评价时，多采取简单直接的专家评判方式，国内外还没有在隧道工程设计安全风险评价时同时考虑专家判断的模糊性、以及专家个体经验差异导致的评判效度差异的方法。>

鉴于现有隧道风险态势评价方法的缺陷，以及评价体系设计大量不确定性 的事实，因此仅由专家根据勘察设计资料以及检测到的属性直接对属性进行确定性赋值并给出相应的风险等级使得主观因素对计算结果影响较大，从而导致有时得到的评估结果与实际情况并不十分吻合。也即，在多层次隧道风险态势评估方法中，各风险因素与隧道风险态势之间的关联以及各风险因素之间重要性的确定是一种动态、多变量、人为因素起主要作用的评估。并且，现有方法虽然结合客观统计数据和主观经验知识给出了一个风险评价集中某一具体等级，但是其忽略了属性数据与隧道风险状态之间的模糊性。>

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于不确定数据的隧道工程风险态势模糊评估方法，通过引入模糊数学和模糊层次法来评估隧道工程的风险态势，从而很好的解决了隧道工程风险态势评估中数据不确定性及其对评估结果影响的问题。。>

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种隧道工程风险态势模糊评估方法，包括以下步骤：>

1)根据隧道工程实际建设环境，按照建设条件、勘察设计、施工技术和运营管理因素，确定隧道工程风险评价指标；并构建隧道工程风险评价指标层；其中指标层的底层节点为能够直接获得到属性数据的节点；>

2)结合隧道工程风险评价指标层，构建隧道工程风险态势模糊评估层次模型；所述层次模型由目标层、准则层、指标层组成，其中，目标层节点为隧道工程建设的工程风险状态；准则层为隧道风险状态评价的指标，包括风险发生概率指数、风险损失程度指数；>

3)根据专家评价意见，确定隧道工程风险评价指标在指标层中的权重；>

4)根据专家评价意见，构建底层指标层节点属于准则层各风险状态评价指 标评价集的模糊评判矩阵；>

5)在上述构建底层指标层节点属于风险发生概率评价集的模糊评判矩阵、属于风险损失程度评价集的模糊评判矩阵和已经确定的底层指标层各节点对目标层节点权重，计算出最终的以向量形式表现的隧道工程风险态势指数。>

按上述方案，步骤3)中定隧道工程风险评价指标在指标层中的权重的具体步骤如下：>

3.1)根据步骤1)中确定的隧道工程风险评价指标，设计专家调查问卷，所述专家调查问卷包括“隧道工程风险具体评价指标之间的相对重要性专家打分表”、“相对重要性度量标准”以及“相对重要性专家打分的模糊评判规则”；>

3.2)将专家打分结果转换成具有三个元素的数组形式(a_l,ij,a_m,ij,a_u,ij)的模糊评判值，数组(a_l,ij,a_m,ij,a_u,ij)中三个元素分别表示子节点i与子节点j对其上层节点的相对重要性值的下限、相对重要性值的最可能值、相对重要性值的上限。>

3.3)构建由数组中第二个元素a_m,ij组成的模糊判断矩阵，引入模糊层次法对其一致性进行检验，通过一致性检验的为有效的重要性模糊评判值，对没有通过一致性检验的模糊评判值需要由专家重新进行评判，直到通过一致性检验。>

3.4)对一致性检验后的模糊评判值，计算每个模糊评判值的效度，使用以下公式：$x_{\mathrm{ij}}^a=(s_a/k)/{\Sigma }_{t=1}^k(s_a/k);$

其中，k为相对重要度专家调查的模糊值总个数，s_a为所有模糊值数组中的模糊值中最可能值与a_m,ij相同的个数，为最可能值为a_m,ij的模糊值的效度。>

3.5)在计算出相对重要度专家调查的模糊评判值的效度基础上，采用 进行模糊评判值修正，得到修正后的专家调查模糊评判值(b_l,ij,b_m,ij,b_n,ij)；>

3.6)根据修正后的专家调查模糊评判值，构建各子节点对其上层节点相对重要度的模糊评判矩阵，采用公式 计算各子节点对其上层节点重要性权重，其中n为属于评估因素集的子节点的个数；>

3.7)在确定隧道工程评价指标体系中各子节点对其上层节点重要性权重后，计算底层指标层子节点对目标层节点重要性权重。>

按上述方案，步骤4)中根据专家评价意见，构建底层指标层节点属于风险发生概率评价集的模糊评判矩阵的具体步骤如下：>

4.1)设计专家调查问卷，包括“隧道工程风险具体指标风险发生概率专家打分表”、“隧道工程风险具体指标风险损失程度专家打分表”；由他们对该评价指标体系中底层指标层各节点对目标层节点的属于隧道风险发生概率进行判断，>

4.2)将专家打分结果转换成具有三个元素的数组形式(v_l,i,v_m,i,v_u,i)的模糊评判值；数组(v_l,i,v_m,i,v_u,i)中元素表示风险发生概率评价集的五个等级，映射风险指标i所属风险评价集中等级j的发生概率r_j,i；三个元素v_l,i、v_m,i、v_u,i分别表示属于评价集风险等级的下限、风险等级的最可能值、风险等级的上限，数组(v_l,i,v_m,i,v_u,i)中三个元素取值为{1，2，3，4，5}，大小关系满足0≤v_l,i≤v_m,i≤v_u,i≤5，且为整数；>

4.3)提供一种梯形隶属度函数，将专家经验的不确性模糊化，通过隶属度 函数计算出底层指标层i节点属于不同评价等级j(其中，j＝1,2,3,4,5)的概率r_j,i，具体如下：>

(i)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j,v_j)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=1\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(ii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j,v_j+1)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.67\\ r_{j+1,i}=0.33\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(iii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j,v_j+2)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.5\\ r_{j+1,i}=0.375\\ r_{j+1,i}=0.125\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(iv)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+1,v_j+1)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.33\\ r_{j+1,i}=0.67\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(v)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+1,v_j+2)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.25\\ r_{j+1,i}=0.5\\ r_{j+2,i}=0.25\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(vi)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+1,v_j+3)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.2\\ r_{j+1,i}=0.4\\ r_{j+2,i}=0.3\\ r_{j+3,i}=0.1\\ r_{\mathrm{theother},i}=0\end{array}\right)$

(vii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+2,v_j+2)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.125\\ r_{j+1,i}=0.375\\ r_{j+2,i}=0.5\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(viii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+2,v_j+3)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.1\\ r_{j+1,i}=0.3\\ r_{j+2,i}=0.4\\ r_{j+3,i}=0.2\\ r_{\mathrm{theother},i}=0\end{array}\right);$

4.4)在通过隶属度函数计算出底层指标层i节点属于不同评价等级的概率后，构建隧道工程风险评价指标底层指标层i节点属于评价集评价等级专家模糊评判矩阵。>

4.5)在收集该评价指标体系中底层指标层各节点对目标层节点的属于隧道风险发生概率和风险损失程度评价集中评价等级的专家调查的模糊评判数值后，本发明提供一种用计算专家的属于评价集中评价等级模糊评判值的效度，体现专家个体经验知识的不确定性，其中k为属于评价集中评价等级专家调查的模糊值总个数，s_v为数组形式的模糊值中最可能值与v_m,i相同的模糊值的个数，为最可能值为v_m,i的模糊值的效度；>

4.6)在确定专家的属于评价集中评价等级模糊评判值的效度后，本发明采用进行底层指标层各节点属于风险评价集的模糊值修正，构建得到修正后的底层指标层i节点属于风险评价集的专家调查模糊评价矩阵A＝(r_1,i,r_2,i,r_3,i,r_4,i,r_5,i)_n×1，其中n为底层指标层节点个数。>

本发明还提供一种隧道工程风险态势模糊评估评估系统，包括，>

指标层模块，用于根据用户输入的隧道工程风险评价指标建立隧道工程风险评价指标层；>

评估层次模型模块，用于结合隧道工程风险评价指标层，构建隧道工程风险态势模糊评估层次模型；所述层次模型由目标层、准则层、指标层组成，其中，目标层节点为隧道工程建设的工程风险状态；准则层为隧道风险状态评价的指标，包括风险发生概率指数、风险损失程度指数；>

指标层权重模块，用于根据采集的专家评价意见，确定隧道工程风险评价指标在指标层中的权重；>

模糊评判矩阵模块，用于根据采集的专家评价意见，构建底层指标层节点 属于准则层各风险状态评价指标评价集的模糊评判矩阵；>

风险态势指数计算模块，用于根据各风险状态评价指标评价集的模糊评判矩阵和已经确定的底层指标层各节点对目标层节点权重，计算出最终的以向量形式表现的隧道工程风险态势指数。>

按上述方案，所述指标层权重模块包括：>

专家问卷生成单元，用于根据隧道工程风险评价指标，设计专家调查问卷，所述专家调查问卷包括“隧道工程风险具体评价指标之间的相对重要性专家打分表”、“相对重要性度量标准”以及“相对重要性专家打分的模糊评判规则”；>

专家问卷转换单元，用于将专家打分结果转换成具有三个元素的数组形式(a_l,ij,a_m,ij,a_u,ij)的模糊评判值，数组(a_l,ij,a_m,ij,a_u,ij)中三个元素分别表示子节点i与子节点j对其上层节点的相对重要性值的下限、相对重要性值的最可能值、相对重要性值的上限；>

一致性检验单元，用于构建由数组中第二个元素a_m,ij组成的模糊判断矩阵，引入模糊层次法对其一致性进行检验，通过一致性检验的为有效的重要性模糊评判值；对没有通过一致性检验的模糊评判值需要提示由专家重新进行评判，直到通过一致性检验。>

效度计算单元，用于对一致性检验后的模糊评判值，计算每个模糊评判值的效度，效度计算使用以下公式：$x_{\mathrm{ij}}^a=(s_a/k)/{\Sigma }_{t=1}^k(s_a/k);$

其中，k为相对重要度专家调查的模糊值总个数，s_a为所有模糊值数组中的模糊值中最可能值与a_m,ij相同的个数，为最可能值为a_m,ij的模糊值的效度。>

模糊评判值修正单元，用于在计算出相对重要度专家调查的模糊评判值的 效度基础上，采用公式：>

对模糊评判值进行修正，得到修正后的专家调查模糊评判值(b_l,ij,b_m,ij,b_n,ij)；>

权重计算单元，用于根据修正后的专家调查模糊评判值，构建各子节点对其上层节点相对重要度的模糊评判矩阵，采用公式 $d_i=(2·\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{l,\mathrm{ij}}/\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{u,\mathrm{ij}}+6\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{m,\mathrm{ij}}/\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{m,\mathrm{ij}}·+2·\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{u,\mathrm{ij}}/\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{l,\mathrm{ij}})/10$计算各子节点对其上层节点重要性权重，其中n为属于评估因素集的子节点的个数；>

还用于在确定隧道工程评价指标体系中各子节点对其上层节点重要性权重后，计算底层指标层子节点对目标层节点重要性权重。>

按上述方案，所述模糊评判矩阵模块包括：>

问卷生成单元，用于设计专家调查问卷，包括“隧道工程风险具体指标风险发生概率专家打分表”、“隧道工程风险具体指标风险损失程度专家打分表”；采集专家对该评价指标体系中底层指标层各节点对目标层节点的属于隧道风险发生的概率判断结果；>

问卷转换单元，用于将专家打分结果转换成具有三个元素的数组形式(v_l,i,v_m,i,v_u,i)的模糊评判值；数组(v_l,i,v_m,i,v_u,i)中元素表示风险发生概率评价集的五个等级，映射风险指标i所属风险评价集中等级j的发生概率r_j,i；三个元素v_l,i、v_m,i、v_u,i分别表示属于评价集风险等级的下限、风险等级的最可能值、风险等级的上限，数组(v_l,i,v_m,i,v_u,i)中三个元素取值为{1，2，3，4，5}，大小关系满足0≤v_l,i≤v_m,i≤v_u,i≤5，且为整数；>

概率计算单元，用于通过隶属度函数计算出底层指标层i节点属于不同评价等级j(其中，j＝1,2,3,4,5)的概率r_j,i；>

通过隶属度函数计算出底层指标层i节点属于不同评价等级j(其中，j＝1,2,3,4,5)的概率r_j,i如下：>

(i)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j,v_j)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=1\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(ii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j,v_j+1)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.67\\ r_{j+1,i}=0.33\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(iii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j,v_j+2)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.5\\ r_{j+1,i}=0.375\\ r_{j+1,i}=0.125\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(iv)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+1,v_j+1)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.33\\ r_{j+1,i}=0.67\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(v)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+1,v_j+2)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.25\\ r_{j+1,i}=0.5\\ r_{j+2,i}=0.25\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(vi)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+1,v_j+3)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.2\\ r_{j+1,i}=0.4\\ r_{j+2,i}=0.3\\ r_{j+3,i}=0.1\\ r_{\mathrm{theother},i}=0\end{array}\right)$

(vii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+2,v_j+2)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.125\\ r_{j+1,i}=0.375\\ r_{j+2,i}=0.5\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(viii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+2,v_j+3)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.1\\ r_{j+1,i}=0.3\\ r_{j+2,i}=0.4\\ r_{j+3,i}=0.2\\ r_{\mathrm{theother},i}=0\end{array}\right);$

模糊评判矩阵生成单元，用于在通过隶属度函数计算出底层指标层i节点属于不同评价等级的概率后，构建隧道工程风险评价指标底层指标层i节点属于评价集评价等级专家模糊评判矩阵。>

模糊评判值效度计算单元，用于在收集该评价指标体系中底层指标层各节点对目标层节点的属于隧道风险发生概率和风险损失程度评价集中评价等级的专家调查的模糊评判数值后，采用公式计算专家的属于评价集中评价等级模糊评判值的效度，体现专家个体经验知识的不确定性，其中k为属于评价集中评价等级专家调查的模糊值总个数，s_v为数组形式的模糊值中最可能值与v_m,i相同的模糊值的个数，为最可能值为v_m,i的模糊值的效度；>

模糊评判矩阵修正单元，用于在确定专家的属于评价集中评价等级模糊评判值的效度后，采用公式 进行底层指标层各节点属于风险评价集的模糊值修正，构建得到修正后的底层指标层i节点属于风险评价集的专家调查模糊评价矩阵A＝(r_1,i,r_2,i,r_3,i,r_4,i,r_5,i)_n×1，其中n为底层指标层节点个数。>

本发明产生的有益效果是：通过将不确定性信息的表示贯穿在评估方法之中，针对使用数据或自然语言来表达的定性指标，使用模糊集理论把指标的信息转化为易于机器处理的模糊数学表达式，很好的解决了隧道工程风险态势评估中数据不确定性的问题。>

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：>

图1是本发明实施例的隧道工程风险态势量化评估模型；>

图2是本发明实施例计算隧道工程风险评价指标权重的步骤流程图；>

图3是本发明实施例处理隧道工程风险评价指标权重专家调查模糊评判数据的步骤流程图；>

图4是本发明实施例计算隧道工程风险属于评价集评价等级模糊评判矩阵的步骤流程图；>

图5是本发明实施例处理隧道工程风险属于评价集评价等级专家调查模糊评判数据的步骤流程图；>

图6是本发明实施例计算隧道工程风险态势指数的步骤流程图；>

图7是本发明实施例评估方法的方法流程图。>

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，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。>

如图7所示，一种隧道工程风险态势模糊评估方法，包括以下步骤：>

1)根据隧道工程实际建设环境，按照建设条件、勘察设计、施工技术和运营管理因素，确定隧道工程风险评价指标；并构建隧道工程风险评价指标层；其中指标层的底层节点为能够直接获得到属性数据的节点；>

2)结合隧道工程风险评价指标层，构建隧道工程风险态势模糊评估层次模型；所述层次模型由目标层、准则层、指标层组成，其中，目标层节点为隧道工程建设的工程风险状态；准则层为隧道风险状态评价的指标，包括风险发生 概率指数、风险损失程度指数；>

3)根据专家评价意见，确定隧道工程风险评价指标在指标层中的权重；>

4)根据专家评价意见，构建底层指标层节点属于准则层各风险状态评价指标评价集的模糊评判矩阵；>

5)在上述构建底层指标层节点属于风险发生概率评价集的模糊评判矩阵、属于风险损失程度评价集的模糊评判矩阵和已经确定的底层指标层各节点对目标层节点权重，计算出最终的隧道工程风险态势指数。>

如图1所示，该模型包括三个层次，分别是：目标层、准则层、指标层；其中目标层为最终风险评估目标节点，指标层包括顶层节点的顶层指标层、中间层子节点的中间指标层和底层子节点的底层指标层。其中，每个节点表示该隧道工程风险指标体系的一个属性，如图1所示，目标层节点为隧道工程建设者所关心的工程风险状态，用以向量表示的风险指数来衡量；准则层为隧道风险状态评价的两个指标：风险发生概率指数、风险损失程度指数，其评价集均包括五个评价等级；指标层的顶层节点为目标节点的下级节点组成，底层节点为能够直接获得到属性数据的节点。>

上述层次模型仅为示例性的，模型中的指标层不限于三层结构，还可以包括例如两层指标层、四层指标层等层次模型。>

隧道工程风险态势评估的方法也就是隧道工程风险指标的计算过程，其计算过程分为三步，包括隧道工程评价指标权重的模糊计算过程，隧道工程评价指标风险属于评价集评价等级模糊评判矩阵的计算过程，隧道工程风险态势指数的计算过程。>

图2是计算隧道工程风险评价指标权重的步骤。>

如图2所示，本发明隧道工程风险评价指标体系中各指标节点重要性权重 的模糊计算过程为：首先定义专家调查问卷，包括“隧道工程风险具体指标之间的相对重要性专家打分表”、“相对重要性度量标准”以及“相对重要性专家打分的模糊评判规则”，将它们发给有关专家，由他们对各子节点对其上层节点的相对重要性进行打分，给出模糊评判值。收集相对重要度的专家调查问卷，处理专家的模糊评判数据，计算指标层节点重要性权重。>

本发明提供一种用1～9之间的数值进行相对重要度的标度a_ij，数值越大，表明子节点i比子节点j对其上层节点的贡献度更大，设a_ii＝1，且a_ji＝1/a_ij。>

本发明提供一个具有三个元素的数组形式(a_l,i_j,a_m,i_j,a_u,i_j)的模糊评判值，来表述相对重要性专家打分的模糊评判规则，合理客观地评估隧道风险指标体系层次模型中各子节点对其上层节点的贡献度，以及克服专家主观评评判的不确定性。数组(a_l,i_j,a_m,i_j,a_u,i_j)中三个元素分别表示相对重要性值的下限、相对重要性值的最可能值、相对重要性值的上限。>

图3是处理隧道工程风险评价指标权重专家调查模糊评判数据的步骤。>

图3给出了处理隧道工程风险评价指标权重专家调查模糊评判数据的具体方法，具体步骤如下：>

(1)在收集相对重要性以数组形式表现的专家调查的模糊评判数值后，构建由数组中第二个元素a_m,ij组成的模糊判断矩阵，引入模糊层次法对其一致性进行检验，通过一致性检验的为有效的重要性模糊评判值，对没有通过一致性检验的模糊评判值需要由专家重新进行评判，直到通过一致性检验。>

(2)在获得通过了一致性检验的以数组形式表现相对重要性专家调查的模糊评判数值后，本发明提供一种用$x_{\mathrm{ij}}^a=(s_a/k)/{\Sigma }_{t=1}^k(s_a/k)$计算专家的相对重要度模糊评判值的效度，体现专家个体经验知识的不确定性，其中k为相对重要度专>a为所有模糊值数组中的模糊值中最可能值与a_m,ij相同的个数，为最可能值为a_m,ij的模糊值的效度。>

(3)在计算出相对重要度专家调查的模糊评判值的效度基础上，采用 进行模糊评判值修正，得到修正后的专家调查模糊评判值(b_l,ij,b_m,ij,b_n,ij)，在此基础上构建各子节点对其上层节点相对重要度的模糊评判矩阵。>

(4)在确定隧道工程评价指标体系中各子节点对其上层节点相对重要度的模糊评判矩阵后，采用公式$d_i=(2·\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{l,\mathrm{ij}}/\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{u,\mathrm{ij}}+6\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{m,\mathrm{ij}}/\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{m,\mathrm{ij}}·+2·\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{u,\mathrm{ij}}/\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{l,\mathrm{ij}})/10$计算各子节点对其上层节点重要性权重，其中n为属于评估因素集的子节点的个数。>

(5)在确定隧道工程评价指标体系中各子节点对其上层节点重要性权重后，采用底层指标层子节点对其中间层指标层子节点的相对重要性权重，乘以其中间层指标层子节点对其顶层指标层子节点相对重要性权重，再乘以其顶层指标层子节点相对目标层节点重要性权重，计算得到底层指标层子节点对目标层节点重要性权重。>

图4是计算隧道工程风险属于评价集评价等级模糊评判矩阵的步骤。>

如图4所示，隧道工程风险评价指标体系指标层节点属于评价集评价等级模糊评判矩阵的计算过程：首先定义专家调查问卷，包括“隧道工程风险具体指标风险发生概率专家打分表”、“隧道工程风险具体指标风险损失程度专家打分表”、“定义风险发生概率评价集”、“定义风险损失程度评价集”、以及“属于风险评价集中某一等级专家打分的模糊评判规则”，将它们发给有关专家，由他们对该评价指标体系中底层指标层各节点对目标层节点的属于隧道风险发生概率和风险损失程度评价集中某一评价等级进行判断，给出模糊评判值。收集属 于风险评价集中某一评价等级的专家调查问卷，处理专家的模糊评判数据，并计算底层指标层各节点属于风险发生概率和风险损失程度评价集的模糊评判矩阵。>

本发明中选取五个等级的模糊表达式方式V＝{v₁,v₂,v₃,v₄,v₅}＝{1，2，3，4，5}，风险发生概率评价集的五个等级对应在数量要素上分别表示的含义为：{很不可能、不可能、偶然、可能、很可能}，映射风险指标发生的概率；风险损失程度评价集的五个等级对应在数量要素上分别表示的含义为：{轻微的、较大的、严重的、很严重的、灾难性的}，映射风险指标发生后造成的各类损失程度：经济损失、人员伤亡数量、工期延误时间、环境污染程度。>

本发明提供一个具有三个元素的数组形式(v_l,i,v_m,i,v_u,i)的模糊评判值，来表述属于风险评价集的某一等级专家打分的模糊评判规则，以克服专家主观评评判的不确定性。数组(v_l,i,v_m,i,v_u,i)中三个元素分别表示属于评价集风险等级的下限、风险等级的最可能值、风险等级的上限，三个元素的大小关系满足0≤v_l,i≤v_m,i≤v_u,i≤5，且为整数。>

图5是处理隧道工程风险属于评价集评价等级专家调查模糊评判数据的步骤。>

图5给出了处理隧道工程风险评价指标属于评价集评价等级专家调查模糊评判数据的具体方法，具体步骤如下：>

(1)本发明提供一种梯形隶属度函数，主要作用在于将专家经验的不确性模糊化，通过隶属度函数计算出底层指标层i节点属于不同评价等级的概率。V＝{v₁,v₂,v₃,v₄,v₅}中v_j的隶属度函数r_j,i(v_l,i,v_m,i,v_u,i)由以数组形式表示的模糊数值的三个元素v_l,i,v_m,i,v_u,i确定：>

(i)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j,v_j)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=1\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(ii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j,v_j+1)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.67\\ r_{j+1,i}=0.33\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(iii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j,v_j+2)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.5\\ r_{j+1,i}=0.375\\ r_{j+1,i}=0.125\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(iv)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+1,v_j+1)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.33\\ r_{j+1,i}=0.67\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(v)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+1,v_j+2)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.25\\ r_{j+1,i}=0.5\\ r_{j+2,i}=0.25\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(vi)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+1,v_j+3)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.2\\ r_{j+1,i}=0.4\\ r_{j+2,i}=0.3\\ r_{j+3,i}=0.1\\ r_{\mathrm{theother},i}=0\end{array}\right)$

(vii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+2,v_j+2)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.125\\ r_{j+1,i}=0.375\\ r_{j+2,i}=0.5\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(viii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+2,v_j+3)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.1\\ r_{j+1,i}=0.3\\ r_{j+2,i}=0.4\\ r_{j+3,i}=0.2\\ r_{\mathrm{theother},i}=0\end{array}\right)$

(2)在通过隶属度函数计算出底层指标层i节点属于不同评价等级的概率后，构建隧道工程风险评价指标底层指标层i节点属于评价集评价等级专家模糊评判矩阵。>

(3)在收集该评价指标体系中底层指标层各节点对目标层节点的属于隧道风险发生概率和风险损失程度评价集中评价等级的专家调查的模糊评判数值后，本发明提供一种用计算专家的属于评价集中评价等级模糊评判值的效度，体现专家个体经验知识的不确定性，其中k为属于评价集 中评价等级专家调查的模糊值总个数，s_v为数组形式的模糊值中最可能值与v_m,i相同的模糊值的个数，为最可能值为v_m,i的模糊值的效度。>

(4)在确定专家的属于评价集中评价等级模糊评判值的效度后，本发明采用进行底层指标层各节点属于风险评价集的模糊值修正，构建得到修正后的底层指标层i节点属于风险评价集的专家调查模糊评价矩阵A＝(r_1,i,r_2,i,r_3,i,r_4,i,r_5,i)_n×1，其中n为底层指标层节点个数。>

图6是计算隧道工程风险态势指数的步骤。>

图6给出了计算隧道工程风险评价指标体系目标层目标节点风险指数的具体方法：在上述构建底层指标层节点属于风险发生概率评价集的模糊评判矩阵、属于风险损失程度评价集的模糊评判矩阵，分别和已经确定的底层指标层各节点对目标层节点权重的基础上进行模糊计算，得到目标层目标节点属于风险发生概率评价集的模糊指数向量、属于风险损失程度评价集的模糊指数向量，通过这两个向量加运算，计算出最终的以向量形式表现的隧道工程风险态势指数。>

本发明方法的应用是提出相应的隧道工程风险控制措施、减小隧道工程风险态势的直接依据。>

我们还提供一种隧道工程风险态势模糊评估系统，其特征在于，包括，>

指标层模块，用于根据用户输入的隧道工程风险评价指标建立隧道工程风险评价指标层；>

评估层次模型模块，用于结合隧道工程风险评价指标层，构建隧道工程风险态势模糊评估层次模型；所述层次模型由目标层、准则层、指标层组成，其中，目标层节点为隧道工程建设的工程风险状态；准则层为隧道风险状态评价 的指标，包括风险发生概率指数、风险损失程度指数；>

指标层权重模块，用于根据采集的专家评价意见，确定隧道工程风险评价指标在指标层中的权重；>

指标层权重模块包括：>

专家问卷生成单元，用于根据隧道工程风险评价指标，设计专家调查问卷，所述专家调查问卷包括“隧道工程风险具体评价指标之间的相对重要性专家打分表”、“相对重要性度量标准”以及“相对重要性专家打分的模糊评判规则”；>

专家问卷转换单元，用于将专家打分结果转换成具有三个元素的数组形式(a_l,ij,a_m,ij,a_u,ij)的模糊评判值，其中a_ij用于表示子节点i与子节点j对其上层节点的贡献度比较，即子节点i与子节点j的相对重要性值，数组(a_l,ij,a_m,ij,a_u,ij)中三个元素分别表示相对重要性值的下限、相对重要性值的最可能值、相对重要性值的上限；>

一致性检验单元，用于构建由数组中第二个元素a_m,ij组成的模糊判断矩阵，引入模糊层次法对其一致性进行检验，通过一致性检验的为有效的重要性模糊评判值；对没有通过一致性检验的模糊评判值需要提示由专家重新进行评判，直到通过一致性检验。>

效度计算单元，用于对一致性检验后的模糊评判值，计算每个模糊评判值的效度，效度计算使用以下公式：$x_{\mathrm{ij}}^a=(s_a/k)/{\Sigma }_{t=1}^k(s_a/k);$

其中，k为相对重要度专家调查的模糊值总个数，s_a为所有模糊值数组中的模糊值中最可能值与a_m,ij相同的个数，为最可能值为a_m,ij的模糊值的效度。>

模糊评判值修正单元，用于在计算出相对重要度专家调查的模糊评判值的 效度基础上，采用公式：>

对模糊评判值进行修正，得到修正后的专家调查模糊评判值(b_l,ij,b_m,ij,b_n,ij)；>

权重计算单元，用于根据修正后的专家调查模糊评判值，构建各子节点对其上层节点相对重要度的模糊评判矩阵，采用公式 $d_i=(2·\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{l,\mathrm{ij}}/\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{u,\mathrm{ij}}+6\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{m,\mathrm{ij}}/\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{m,\mathrm{ij}}·+2·\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{u,\mathrm{ij}}/\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{b}_{l,\mathrm{ij}})/10$计算各子节点对其上层节点重要性权重，其中n为属于评估因素集的子节点的个数；>

权重计算单元还用于在确定隧道工程评价指标体系中各子节点对其上层节点重要性权重后，计算底层指标层子节点对目标层节点重要性权重。>

模糊评判矩阵模块，用于根据采集的专家评价意见，构建底层指标层节点属于准则层各风险状态评价指标评价集的模糊评判矩阵；>

模糊评判矩阵模块包括：>

问卷生成单元，用于设计专家调查问卷，包括“隧道工程风险具体指标风险发生概率专家打分表”、“隧道工程风险具体指标风险损失程度专家打分表”；采集专家对该评价指标体系中底层指标层各节点对目标层节点的属于隧道风险发生的概率判断结果；>

问卷转换单元，用于将专家打分结果转换成具有三个元素的数组形式(v_l,i,v_m,i,v_u,i)的模糊评判值；数组(v_l,i,v_m,i,v_u,i)中元素表示风险发生概率评价集的五个等级，映射风险指标i所属风险评价集中等级j的发生概率r_j,i；三个元素v_l,i、v_m,i、v_u,i分别表示属于评价集风险等级的下限、风险等级的最可能值、风险等级的上限，数组(v_l,i,v_m,i,v_u,i)中三个元素取值为{1，2，3，4，5}，大小关系满足>l,i≤v_m,i≤v_u,i≤5，且为整数；>

概率计算单元，用于通过隶属度函数计算出底层指标层i节点属于不同评价等级j(其中，j＝1,2,3,4,5)的概率r_j,i；>

通过隶属度函数计算出底层指标层i节点属于不同评价等级j(其中，j＝1,2,3,4,5)的概率r_j,i如下：>

(i)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j,v_j)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=1\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(ii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j,v_j+1)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.67\\ r_{j+1,i}=0.33\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(iii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j,v_j+2)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.5\\ r_{j+1,i}=0.375\\ r_{j+1,i}=0.125\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(iv)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+1,v_j+1)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.33\\ r_{j+1,i}=0.67\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(v)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+1,v_j+2)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.25\\ r_{j+1,i}=0.5\\ r_{j+2,i}=0.25\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(vi)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+1,v_j+3)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.2\\ r_{j+1,i}=0.4\\ r_{j+2,i}=0.3\\ r_{j+3,i}=0.1\\ r_{\mathrm{theother},i}=0\end{array}\right)$

(vii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+2,v_j+2)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.125\\ r_{j+1,i}=0.375\\ r_{j+2,i}=0.5\\ r_{\mathrm{others},i}=0\end{array}\right)$

(viii)当(v_l,i,v_m,i,v_u,i)＝(v_j,v_j+2,v_j+3)，$r_{j,i}=\left(\begin{array}{c}{r}_{j,i}=0.1\\ r_{j+1,i}=0.3\\ r_{j+2,i}=0.4\\ r_{j+3,i}=0.2\\ r_{\mathrm{theother},i}=0\end{array}\right);$

模糊评判矩阵生成单元，用于在通过隶属度函数计算出底层指标层i节点属于不同评价等级的概率后，构建隧道工程风险评价指标底层指标层i节点属于评价集评价等级专家模糊评判矩阵。>

模糊评判值效度计算单元，用于在收集该评价指标体系中底层指标层各节点对目标层节点的属于隧道风险发生概率和风险损失程度评价集中评价等级的专家调查的模糊评判数值后，采用公式$x_i^v=(s_v/k)/{\Sigma }_{t=1}^k(s_v/k)$计算专家的属于评价集中评价等级模糊评判值的效度，体现专家个体经验知识的不确定性，其中k为属于评价集中评价等级专家调查的模糊值总个数，s_v为数组形式的模糊值中最可能值与v_m,i相同的模糊值的个数，为最可能值为v_m,i的模糊值的效度；>

模糊评判矩阵修正单元，用于在确定专家的属于评价集中评价等级模糊评判值的效度后，采用公式 进行底层指标层各节点属于风险评价集的模糊值修正，构建得到修正后的底层指标层i节点属于风险评价集的专家调查模糊评价矩阵A＝(r_1,i,r_2,i,r_3,i,r_4,i,r_5,i)_n×1，其中n为底层指标层节点个数。>

风险态势指数计算模块，用于根据各风险状态评价指标评价集的模糊评判矩阵和已经确定的底层指标层各节点对目标层节点权重，计算出最终的以向量形式表现的隧道工程风险态势指数。>

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进 或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。>