[发明专利]一种寒地城市社区级避难空间避难安全评价方法

摘要

本发明公开了一种寒地城市社区级避难空间避难安全的评价方法。本发明的优点在于：本发明将严寒地区特有的灾害类型作为研究展开的前提，避免将城市区域条件作为单一标准所带来的局限性；用专家调查法量化了评价指标的权重，逐步构建出寒地城市社区级避难场所避难安全的评价指标体系；通过专家对避难场所的打分情况，用多层次多因素的模糊评价模型进行统计和处理，得出该社区级避难场所在本文构建的指标体系中量化的综合评价结果，确定该避难场所是否安全，这在避难空间避难安全研究领域属于较新的尝试；对综合评价结果中整体和各分项指标要素的得分进行分析，方便后续研究对其进行针对性的改善。

主权项

1.一种寒地城市社区级避难空间避难安全评价方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤一、建构寒地城市社区级避难空间避难安全模糊评价模型，具体为如下步骤：A建构多层次多因素的模糊评价模型将同一属性的单一因素归为一类，首先对低层级的因素集进行评价，然后对每一类评价结果进行高层级的评估，从而构建多层次的模糊综合评价模型；设模糊评价矩阵表示为R，权重向量表示为A，综合评价结果表示为B；则：①将因素集合F按照属性划分为M，若M将F分成n个子集，且满足以下条件：f_i∩f_j＝φ，i≠j则称M为对F集合的一个划分；即：F︱M＝{f₁,f₂,...,f_n}；而f_i包含有k_i个因素，即故共有个因素；②对每一个f_i的k_i个因素，依照以上多层次模糊综合评价模型进行处理，有：R_i＝(b_i1,b_i2,...,b_im)i＝1,2,...,n；其中R_i为f_i的总的评价矩阵，A_i为f_i的各因素权重的权向量；③把上一步所得到的每类所做的综合评价结果B_i作为行向量，构成矩阵R，即：R＝(B₁，B₂，…，B_n)^T；R为总的评价矩阵，设F︱M的权重为A，则可以得到F︱M的综合评价向量B指标相对隶属度的优选通过在该领域有深度研究的专家组对因素给出评价，从而得出模糊评价矩阵R；C模糊综合评价的计算方法方法1：bg＝max[(a1·r1g),(a2·r2g),...,(an·rng)],g＝1,2,...,m方法2：D用德尔菲法确定指标权重根据因素集和模糊子集的定义，设因素集为F＝{f1,f2,...,fn}，相应的模糊子集为A＝(a1,a2,...,an)；(1)相关因素重要性序列值参与评定的各个因素的制定来自于专家的见解，并且根据各个因素的特点得出其对整体问题的影响程度，其中fi为影响因素，ui为影响程度；ui值是1，2，…，n这n个数中间的某个数，数值的大小代表因素的重要程度；每个专家的打分情况分别记录，用不同角标表示，即ui‑k中k代表不同的专家；(2)设置重要程度系数得分表根据专家填表结果，提取ui值进行排序；当时，记A_ij＝1，当时，记A_ij＝0.5当时，记A_ij＝0将参与填表的m位专家所得到的表格通过累计相加，得到以下的重要程度系数得分表；(3)求A_i的值将上表中各行的值加起来，即：其中A_i表示第i行A_ij的累加值，令A_max＝max{A₁,A₂,...,A_n}，A_min＝min{A₁,A₂,...,A_n}，很明显，和A_max相对应的权重值高，和A_min相对应的权重值低；(4)计算模糊子集A先引入级差d，令amax＝1,amin＝0.01，则模糊子集A中ai的计算公式：于是得出所要确定的因素重要程度模糊子集A＝(a1,a2,...,an)；E建构判断矩阵将参与评价的因素排列成n阶判断矩阵，将这些因素每两个均进行相互比较，由此得出各项因素的重要程度，作为矩阵中元数值大小确定的依据；然后，计算判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量；这个特征向量就是所要求的因素重要程度系数aij值；步骤二、建构寒地城市社区级避难空间避难安全评价指标并确立各指标的权重A利用文献调查法和扎根理论总结出寒地城市社区级避难空间避难安全评价指标；具体安全评价指标见下表：B通过综合专家打分得到寒地城市社区级避难空间评估因素的重要程度系数；步骤三、对寒地城市社区级避难空间避难安全进行模糊评价结合寒地城市社区级避难空间避难安全评价指标体系的相关内容，对其进行安全评估。