基于三角模糊層次分析法的高原庫區施工船舶安全預警系統的設計

李軍　劉杰　楊梓輝

摘要：

為評估高原庫區施工船舶安全并預警，構建基于三角模糊層次分析法的綜合評價模型。運用三角模糊層次分析法確定各層指標權重，充分考慮各因素相對重要性比較中的模糊性。采用正態分布隸屬函數確定最低層指標隸屬度，運用模糊數學對專家評分進行模糊化處理，使得確定的隸屬度更加真實可信，最終評價結果也更準確可靠。以此模型為基礎設計基于VB.net語言的船舶安全預警系統軟件，并用實例驗證其科學性、合理性和實用性。

關鍵詞：

施工船舶; 安全; 三角模糊層次分析法; 正態分布隸屬函數; 預警系統; VB.net

中圖分類號：? U698.3

文獻標志碼：? A

Design of safety early warning system for construction ships in plateau

reservoir area based on triangular fuzzy analytic hierarchy process

LI Jun1， LIU Jie2， YANG Zihui2

（1.School of Transportation Engineering， Wuhan Institute of Shipbuilding Technology， Wuhan 430050，? China;

2.School of Energy and Power Engineering， Wuhan University of Technology， Wuhan 430063， China）

Abstract：

To evaluate the safety of construction ships in the plateau reservoir area and give early warnings， a comprehensive evaluation model based on the triangular fuzzy analytic hierarchy process is built. The weights of indicators on each level are determined by the triangular fuzzy analytic hierarchy process， where the fuzziness of relative importance comparison between factors is considered fully. The membership degrees of the bottom indicators are determined with the membership function of normal distribution， and expert scores are blurred by the fuzzy mathematics， which makes the determined degree of membership more authentic and credible， and the final evaluation results more accurate and reliable. Based on the model， the ship safety early warning system software is designed by VB.net language， and its scientificity， rationality and practicability are verified by examples.

Key words：

construction ship; safety; triangular fuzzy analytic hierarchy process; membership function of normal distribution; early warning system; VB.net

收稿日期： 2020-03-18

修回日期： 2020-07-30

基金項目： 青海省科技廳項目（2017-SF-138）

作者簡介：

李軍（1972—），男，湖北隨州人，副教授，碩士，研究方向為交通運輸安全、輪機管理，（E-mail）478036486@qq.com

0 引 言

青海省循化至隆務峽高速公路按照規劃需要穿越高原黃河庫區。該庫區位于國家級風景名勝區內

，其兩岸山崖陡峭、地形復雜。考慮到環保和成本兩方面的因素，公路建設施工方決定采用船舶運輸施工機械、廢渣和建材，但是船舶運輸潛在的安全風險給施工方和海事主管機關帶來了嚴峻挑戰，因此，有必要開發出針對施工船舶安全的預警系統。

目前有關船舶安全預警的研究主要有：熊兵等[1]以能見度為評判指標，以主管機關頒布的長江霧航規定為評判標準，創立了“二級預警、二級發布”的三峽霧情預警機制;GONG等[2]為減少船舶擱淺事故開發出擱淺預警模型，通過判斷船舶模型領域內最小水深是否滿足安全要求來實現船舶擱淺預警;張寶[3]運用層次分析法（analytic hierarchy process，AHP）探究了跨海客運渡船班線運營的安全狀態和風險預警預控機制;姜丹[4]利用AHP和模糊綜合評價法對復雜天氣下三峽庫區船舶安全進行評估，依據評估結果和海事部門相關規定確定船舶安全預警等級及評判標準;劉德林[5]綜合運用AHP和模糊綜合評價法，利用MATLAB建立了黑龍江流域船舶安全預警系統;吳兵等[6]為實現船舶撞橋前的安全預警及改進船舶過橋行為，提出一種基于模糊邏輯的船撞橋安全預警模型;陶陽[7]研究了連續橋區船舶過橋行為，分析船撞橋致因，建立了船撞橋模糊故障樹預警模型;桑凌志等[8]為保障內河多橋梁水域通航安全，開發了實時可靠的內河多

橋梁水域船舶安全預警系統，該系統能實時檢測出區域內高風險船舶并預警;ZHANG等[9]依據可拓理論，采用可拓工程方法建立多指標性能參數評價模型研究航運風險等級評價問題。綜上可知，大部分學者在研究預警機理時綜合運用AHP和模糊數學理論，但是研究的深度和廣度還不夠，實際操作也較困難。傳統的AHP在比較兩個因素的相對重要性時，認為結果只有一種情況，將一個具有不確定性、模糊性的比較過程絕對化。此外，在運用模糊數學理論時，大部分隸屬函數的確定缺乏依據，與實際情況不符，并且定性因素較多，隸屬度的確定也不客觀。

針對上述問題，本文構建基于三角模糊AHP的多級綜合評價模型。改進AHP，應用三角模糊AHP計算指標權重，體現因素比較過程中的模糊性，使得因素權重的確定更為科學、合理。將定性因素通過多位專家評分方式進行量化，運用正態分布的隸屬函數插值計算隸屬度，充分體現模糊性，使得確立的隸屬度更為客觀、合理。最后以此模型為基礎開發基于VB.net語言的船舶安全預警系統軟件。

1 施工船舶及作業環境風險分析

1.1 船型介紹

施工方為滿足物資和人員的周轉，先后投入3艘300總噸的汽車渡船，3艘50總噸的拖船，1艘50總噸的渡船，3艘交通船（其中2艘10人快艇，1艘1人應急快艇）。施工船舶具體參數見表1。除平安3號應急快艇采用汽油機驅動外，其他船舶均由柴油機驅動。

1.2 作業環境

（1）庫區航道由天然航道改造而成，航道寬度范圍為100～1 000 m，航道水深范圍為30～130 m，航道彎曲河段較多，彎曲半徑范圍為700～5 000 m，目前高原庫區航道被定位為B級航區6級航道。

（2）庫區兩岸屬于典型的高山峽谷地貌。地形復雜多樣，地勢陡峭;庫區內地層構造差異大，河流

兩岸多斷崖，易發生山體滑坡，在雨季尤其容易發生泥石流等災害。

（3）庫區地處青藏高原東北部，位于中緯度內陸高原，遠離海洋，具有典型的大陸氣候特征。查閱循化氣象站氣象資料可知，近7年庫區最低氣溫為-19.8 ℃，最大風力為7級（能卷起0.9～1.0 m的巨浪）。

（4）庫區水源為上游大壩泄洪和降雨，流向自西向東，流速3.02 m/s，年徑流量約9億m3。7月、9月強降雨易形成洪水，一次洪水過境約40 d，洪型矮胖，單峰型為主，峰、量匹配較好。在正常氣候條件下，庫區水位基本保持不變，水流緩慢;當庫區有強降雨或大壩泄洪時，庫區水位變化較快。為便于施工船舶裝卸貨物，對接施工場地，施工方沿高速公路施工線路在高原庫區建了5個臨時碼頭。

2 三角模糊AHP綜合評價模型構建

2.1 評估指標體系設計

科學、有效的評價指標體系是預警系統發揮作用的重要前提，科學地甄別風險源是構建指標體系的關鍵。影響高原庫區施工船舶安全的因素眾多，在甄別風險源時既要充分考慮施工船舶所處的特殊環境，又要考慮施工船舶船員、當地海事管理機關和海事專家的意見。構建預警指標體系時，以“人-機-環境-管理”理論為基礎，運用AHP搭建施工船舶安全風險評估三級指標體系，見表2。

該評估指標體系充分考慮了高原庫區特殊的地理環境、惡劣的氣象條件、寬窄不一的天然航道、復雜的通航秩序和人的因素對航行安全的影響。

2.2 評價集確定

采用五等級劃分法對施工船舶的安全狀況進行科學、合理的評價，用1、2、3、4、5分別代表安全、較安全、臨界、較危險、危險。因此，確定的評價集為

z={z1，z2，z3，z4，z5}=

{1，2，3，4，5}。

2.3 評估指標權重的確定

傳統的AHP是專家按照1～9標度法通過兩兩比較得到若干因素的相對重要性大小，然后構建判斷矩陣，再運用運籌學的方法計算各因素權重。該方法僅僅考慮專家判斷的兩種極端情況，沒有考慮專家判斷的模糊性和主觀性，導致評價結果的準確性有偏差[10]。為彌補AHP的不足，本文采用三角模糊AHP計算各因素權重，充分考慮專家對若干因素進行兩兩比較時的模糊性，用三角模糊數代替實數作為判斷矩陣元素。三角模糊數自定義區間[l，u]能夠反映專家判斷的模糊性，區間越大專家對結果的判斷越模糊，區間越小專家對結果的判斷越清楚。[11-13]總之，三角模糊AHP充分考慮了專家對結果判斷的模糊性，并且計算權重的過程較AHP更簡單，不需要一致性檢驗。

2.3.1 三角模糊數基本理論

（1）三角模糊數定義。設M為實數域R上的一個模糊數，當M的隸屬函數u（x）M（從

R到[0，1]

的連續映射）滿足

u（x）M=x-lm-l，l≤x

u-xu-m，m≤x≤u （1）

那么M就是一個三角模糊數，記為M=（l，m，u），其中l為下限值，m為中值，u為上限值。

（2）三角模糊數運算法則。兩個三角模糊數Mi=（li，mi，ui）與Mj=（lj，mj，uj）的運算法則如下：

2.3.2 三角模糊AHP確定權重

（1）構建模糊判斷矩陣。專家對某級的n個指標進行兩兩比較，并用三角模糊數表達比較結果，當專家給出n（n-l）/2個模糊判斷后便構建模糊判斷矩陣：

式中：i，j=1，2，…，n;aij=（lij，mij，uij），其中lij、mij和uij分別為三角模糊數的悲觀值、可能值和樂觀值。對于多個專家的判斷結果，可以運用三角模糊數的運算法則取平均值作為綜合三角模糊數。

（2）指標權重確定。根據三角模糊數定理一得

據此計算某級指標i的三角模糊數權重Di，再依據三角模糊數定理二得

計算Di≥Dj可能度，根據三角模糊數定理三得該級指標實數權重：

最后歸一化處理后即可得到最終權重W。

2.4 建立評價指標隸屬函數及確立隸屬度

2.4.1 建立評價指標隸屬函數的方法

模糊數學認為，當對某因素進行相對于評價集元素的評價時，其隸屬度應該是[0，1]，而不是絕對的“0”或者“1”。影響施工船舶安全風險的指標既有定性指標也有定量指標，對于定性指標需要分區間量化評價等級和定性指標，以便構建隸屬函數。在評價定性指標時，首先劃定各評價等級對應的評分區間，根據評分區間確立各等級區間隸屬函數，然后由專家評分給出指標具體量化值，最后把量化值代入各區間隸屬函數就可計算對應的隸屬度。在此過程中，劃分評價等級評分區間和確立隸屬函數很關鍵，評價等級評分區間劃分規則見表3。對于定量指標，采用專家調查法，經過多輪征詢、充分反饋，獲取指標的隸屬度。鑒于專家的意見存在主觀性和差異性，邀請海事院校、航運企業和海事主管機關等多個單位的專家，以確保評分過程的合理性和科學性。

2.4.2 正態分布隸屬函數及參數的確立

由表3可知，專家評估某一指標時給出的量化值越靠近區間中點，指標隸屬于該等級的程度越高，越靠近區間邊緣，指標隸屬于該等級的程度越低，甚至可能隸屬其他等級。因此，選用正態分布函數為各區間隸屬函數：

式中：x為專家對某一指標進行評價時給出的量化值;x0為各等級區間中點。顯然，當專家給出的量化值為x0時，隸屬度為1。當專家給出的量化值為區間端點時，模糊性最大，很難確定究竟隸屬于哪個等級區間，對相鄰兩區間的隸屬度分別為0.5，則有

式中：x1和x2為等級區間的兩個端點。依據表3可知，x1-x2=20，由式（11）可求得參數σ=12.05。

2.4.3 正態分布隸屬函數的修正

由第2.4.2節可知，正態分布隸屬函數特點為：越靠近區間中點隸屬度越高;越遠離區間中點隸屬度越低。但是兩端區間例外，例如：[100，80）和（20，0]兩個區間，越靠近100或者0兩個端點隸屬度越高，最高隸屬度為1。因此，兩端區間的隸屬函數需要修正，對兩端區間的隸屬函數分別采取降低半梯度和抬升半梯度方法進行修正，使其變為平直的線段，使隸屬度為1。修正后的各等級區間隸屬函數如下：

由式（11）計算各等級區間隸屬函數參數值，見表4。

綜上可知，在專家給出某級某一指標的量化值后，可以依據式（12）～（16）計算出該指標隸屬度，該級所有指標隸屬度組成隸屬度矩陣行R，本文僅計算三級指標隸屬度矩陣行。

3 實例驗證

3.1 計算各級指標權重

以三級指標“風、雨、霧、氣溫”為例闡述各級指標權重的計算過程。首先從海事主管部門、航運企業和海事院校各邀請一名專家，對該級指標進行判斷，依據式（6）構建模糊判斷矩陣，然后根據式（2）和（5）計算出綜合模糊判斷矩陣，見表5。

再根據式（7）計算該級指標三角模糊數權重，例如：

同理，DU112=（0.16，0.17，0.25），DU113=（0.41，0.43，0.60），

DU114=（0.06，0.08，0.13）。

根據式（8）計算DU111≥DU11j（j=1，2，3，4）可能度，

V（DU111≥DU111）=1，V（DU111≥DU112）=1，V（DU111≥DU113）=0.79，V（DU111≥DU114）=1。

根據式（9）計算U111實數權重dU111=min（1，1，0.79，1）=0.79，同理dU112=0.27，dU113=1，dU114=0.75。最后歸一化處理后得到該級指標權重WU11=

（0.28，

0.10，0.35，0.27）。其他各級指標權重也用上述方法計算。

3.2 確立三級指標隸屬度

仍以三級指標“風、雨、霧、氣溫”為例闡述指標隸屬度的確立方法。風、雨、氣溫為定量指標，可以從氣象部門獲取這3個指標的數據，并采用專家調查法經過反復征詢確定其對各等級的隸屬度;霧為

定性指標，由專家給出其量化值，然后應用式（12）～

（16）計算該指標對各等級的隸屬度。例如，專家對霧給出的量化值為33，則其對等級4的隸屬度為

同理可計算霧對其他等級的隸屬度。對各指標隸屬度歸一化處理后構建隸屬度矩陣行RU11，見表6。

3.3 模糊綜合評價

求得三級指標“風、雨、霧、氣溫”的隸屬度矩陣行RU11和權重WU11，選擇合適的模糊算子即可求得評價結果SU11=WU11RU11，該評價結果也是二級指標“氣象”的隸屬度。同理求得其他二級指標的隸屬度，組成隸屬度矩陣行。運用三角模糊AHP求得二級指標權重，應用矩陣的乘法求得二級指標評價結果，該結果也是一級指標的隸屬度。以此類推求得最終評價結果

SU=（0.19，0.05，0.16，0.28，0.32）。

按照隸屬度最大化原則，可知最終評價結果中的最大值0.32對應評價集中“危險”項，說明在此條件下庫區施工船舶處于危險狀態，需要就近拋錨或者?？看a頭。

4 施工船舶安全預警系統軟件的設計與應用

4.1 預警系統軟件設計

考慮到預警系統軟件既可以在施工船舶上單機使用，也可以在施工方、海事局和施工船舶上聯網使用，故采用單機和網絡兩種模式，在單機模式時采用Access 2003、SQL Server 2008版本以上數據庫工具，在網絡版本下采用SQL Server 2008版本及以上數據庫，運用VB.net語言，選擇微軟公司的Visual Studio 2017開發工具平臺在Window 10操作系統下完成系統軟件的開發。依據預警系統擔任的任務，設計由基礎信息管理、評估體系管理、日常評估模塊、評估數據管理、安全預警管理、系統管理等6個模塊組成的預警系統，見圖1。

4.2 預警系統應用

預警系統設計完成后，需要對系統的科學性、準確性和可行性進行檢驗。從當地氣象部門采集庫區氣象數據，從地質部門獲取庫區地質災害數據，從水利局獲取庫區水文數據，從海事局獲取航道數據，通過雷達獲取施工船舶航行狀態指標數據，見表7。

運行高原庫區施工船舶安全風險預警系統，得到的安全預警結論為“危險”，與實例驗證的結果一致，證明了該預警系統軟件設計的科學性和合理性。分析其原因發現：“霧”使得能見度不良，駕駛員無法看清航道航標，不能提前規避周圍礙航物，可能導致碰撞、擱淺等海事事故;駕駛員已經連續駕駛8 h以上，身心俱疲，應急處理能力變差，也會導致海事事故;“經常性缺檢”表明船舶維護管理不良，

這也是海事事故發生的原因之一。因此，綜合評估

施工船舶處于危險狀態符合此時實際情況。

5 結 論

施工船舶的安全狀況不僅事關高速公路施工進程，還威脅人命、財產安全。高原庫區自然環境惡劣、水文條件復雜、航道等級低等特點，決定了施工船舶安全風險因素的識別和評價工作的復雜性和特殊性。建立一套適合高原庫區的施工船舶安全評價體系是進行船舶安全管理的基礎。本文根據高原庫區施工船舶的實際情況構建了施工船舶安全風險評估三級指標體系（包括4個一級指標、10個二級指標和23個三級指標）。該評估體系運用模糊層次分析法（AHP）計算各級指標權重，充分考慮了各因素相對重要性比較中的模糊性，使得判斷矩陣的形成更加具有可操作性，權重的確立更加科學、合理。借助專家豐富的專業知識和實踐經驗對三級指標進行評分，并運用正態分布的隸屬函數對評分進行模糊處理，使得隸屬度的確立更加可信、符合實際，也使得評價結果更加準確。通過實例驗證評估體系的科學性、合理性和實用性，以此評估體系為基礎設計了基于VB.net語言的預警系統軟件，解決了實用性難題。

參考文獻：

[1]熊兵， 張矢宇. 三峽霧航預警管理機制[J]. 水運管理， 2009， 31（9）： 36-38.

[2]GONGAnxiang， HU Qinyou， WANG Shengzheng. Vessel grounding warning with SAGA model[C]//PENG Qiyuan， WANG K C P， QIU Yanjun，et al. International Conference on Transportation Engineering 2007. ASCE， 2007： 512-517.

[3]張寶. 跨?？瓦\渡輪班線運輸安全風險預警與防控研究[D]. 武漢： 武漢理工大學， 2016.

[4]姜丹. 三峽庫區復雜天氣條件下船舶航行安全風險預警等級研究[D]. 武漢： 武漢理工大學， 2013.

[5]劉德林. 黑龍江水域船舶航行安全評價研究[D]. 大連： 大連海事大學， 2014.

[6]吳兵， 郭帆， 付姍姍， 等. 基于模糊邏輯的船撞橋風險預警方法[J]. 中國航海， 2019， 42（2）： 47-51.

[7]陶陽. 考慮船舶行為的橋區水域船橋觸碰預警方法研究[D]. 武漢： 武漢理工大學， 2018.

[8]桑凌志， 毛喆， 張文娟， 等. 內河多橋梁水域船舶安全航行預警系統實現[J]. 中國航海， 2014， 37（4）： 34-29.

[9]ZHANGYu， WANG Bo， TAN Zhendong. Research on the method of shipping risk early-warning based on matter-element-theory[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University， 2011， 16（2）： 252-256. DOI： 10.1007/s12204-011-1132-5.

[10]陳曦， 曾亞武， 劉偉. 基于模糊層次分析法的農村水庫大壩安全二級模糊綜合評價[J]. 水利水電技術， 2019， 50（2）： 168-176. DOI： 10.13928/j.cnki.wrahe.2019.02.024.

[11]初良勇， 邵登華. 基于三角模糊數AHP的廈門港引航風險評價[J]. 上海海事大學學報， 2019， 40（4）： 61-65. DOI： 10.13340 /j. jsmu.2019.04.011.

[12]馮海斌， 鄭紹鈺， 曹立軍， 等. 基于三角模糊層次分析法的裝備基地級維修服務PPP采購合作伙伴遴選[J]. 裝甲兵工程學院學報， 2018， 32（6）： 33-40. DOI： 10.3969/j.issn.1672-1497.2018.06.006.

[13]陳晨， 吳超仲. 基于三角模糊數層次分析法的駕駛人綜合素質評估研究[J]. 武漢理工大學學報（交通科學與工程版）， 2012， 36（3）： 479-483. DOI： 10.3963/j.issn.2095-3844.2012.03.010.

（編輯 賈裙平）