本發(fā)明涉及隧道風(fēng)險(xiǎn)評估技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于模糊層次分析的高速公路隧道交通事故風(fēng)險(xiǎn)評估方法。

背景技術(shù)：

我國高速公路隧道的建設(shè)起步較晚，但發(fā)展飛速，尤其是山區(qū)高速公路的修建，出現(xiàn)了大量的公路隧道，上世紀(jì)末至今，國內(nèi)公路隧道數(shù)量猛增，規(guī)模較長，二者都位于世界前列，并處于一個(gè)重要的發(fā)展階段。但當(dāng)大量公路隧道交付運(yùn)營的同時(shí)，隧道運(yùn)營安全問題卻日趨嚴(yán)重。因此，針對高速公路隧道的工程特點(diǎn)，進(jìn)行隧道運(yùn)營安全評估，是一項(xiàng)具有重大實(shí)用意義的工作。

目前，隧道風(fēng)險(xiǎn)評估方法一般大致分為定性風(fēng)險(xiǎn)分析方法、定量風(fēng)險(xiǎn)分析方法以及半定量分析方法等幾種。具體方法有：

(1)定性分析方法

該方法主要有：專家調(diào)查法、頭腦風(fēng)暴法(brainstorming)、德爾菲法(delphi)、“如果……怎么辦”法(if……then)、失效模型及后果分析法(failuremodeandeffectanalysis，fmea)等。

(2)定量分析方法

該方法主要有：層次分析法(analytiehierarchyproeess，ahp)、模糊綜合評估法、敏感性分析、蒙特卡羅法(montecarlosimulation)、控制區(qū)間記憶模型(controlledintervalandmemorymodel，cim)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(neutralnetwork)、等風(fēng)險(xiǎn)圖法等。

(3)半定量分析方法

該方法主要有：故障樹法(faulttreeanalysis，fta)、事件樹(eventtreeanalysis，eta)、影響圖方法，原因-結(jié)果分析法、風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)矩陣法，以及各類綜合改進(jìn)方法，如：專家信心指數(shù)法、模糊層次綜合評估方法、模糊事故樹分析法、模糊影響圖法等綜合評估方法。

定性分析方法的優(yōu)點(diǎn)是能使評估的結(jié)論更全面、更深刻，但整個(gè)評估過程對評估者本身的要求很高，評估結(jié)果產(chǎn)生的主觀性較強(qiáng)。定量分析方法的優(yōu)點(diǎn)是可以用直觀的數(shù)據(jù)來客觀地表述評估結(jié)果，但量化過程中容易使本來比較復(fù)雜的事物簡單化、模糊化。因此本發(fā)明將定性與定量的方法結(jié)合，采用模糊層次分析對高速公路隧道交通事故風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估，綜合兩種方法各自的特點(diǎn)，以期獲得客觀合理的評估結(jié)果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于，針對長度大于400m的隧道提供一種基于模糊層次分析的高速公路隧道交通事故風(fēng)險(xiǎn)評估方法，通過模糊矩陣以及層次分析在風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中的應(yīng)用，對風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)過程中出現(xiàn)的各種風(fēng)險(xiǎn)因素、指標(biāo)進(jìn)行分析。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于模糊層次分析的高速公路隧道交通事故風(fēng)險(xiǎn)評估方法，包括以下步驟：

步驟一、通過交通事故原因調(diào)查分析及專家推薦意見得到多個(gè)評價(jià)指標(biāo)生成評價(jià)指標(biāo)域；

所述評價(jià)指標(biāo)由一級(jí)指標(biāo)構(gòu)成，一級(jí)指標(biāo)包括路網(wǎng)因素、隧道因素、車輛因素、駕駛?cè)艘蛩?、管理因素、天氣因素、維護(hù)因素；

所述一級(jí)指標(biāo)由二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成；所述路網(wǎng)因素包括二級(jí)指標(biāo)交通量、大車比例和隧道位置；隧道因素包括二級(jí)指標(biāo)曲線半徑、縱坡坡度、路面、隧道長度、隧道通風(fēng)和照明；駕駛?cè)艘蛩匕ǘ?jí)指標(biāo)駕駛技術(shù)、不安全行車行為和安全意識(shí)；車輛因素包括二級(jí)指標(biāo)車速和車輛性能；管理因素包括二級(jí)指標(biāo)交通管制水平、宣傳教育和管理人員水平；天氣因素包括二級(jí)指標(biāo)雨天、雪天和霧天；維護(hù)因素包括二級(jí)指標(biāo)土建結(jié)構(gòu)、機(jī)電系統(tǒng)和控制系統(tǒng)維護(hù)。

步驟二、根據(jù)交通事故空間分布特點(diǎn)，將高速公路隧道分為三個(gè)研究區(qū)段，即隧道入口影響段、隧道中間段、隧道出口影響段，在步驟一的基礎(chǔ)上分別建立三個(gè)研究區(qū)段的指標(biāo)體系；所述隧道入口影響段a是隧道入口前后各200m共400m區(qū)域；所述隧道中間段b是除隧道入口影響段a和隧道出口影響段c外的隧道內(nèi)區(qū)域；所述隧道出口影響段c是隧道出口前后各200m共400m區(qū)域。

步驟三、由評價(jià)風(fēng)險(xiǎn)源的專家組制定多個(gè)評價(jià)等級(jí)生成評價(jià)等級(jí)域；所述評價(jià)等級(jí)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)程度分為ⅰ級(jí)防控，ⅱ級(jí)防控，ⅲ級(jí)防控，ⅳ級(jí)防控，對應(yīng)分值1，2，3，4。

步驟四、根據(jù)專家組對所述評價(jià)指標(biāo)相對于評價(jià)等級(jí)的推薦意見，分別計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)源對所述等級(jí)的模糊隸屬度，構(gòu)建隸屬度矩陣。

步驟五、引用層次分析法計(jì)算所述評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量；所述引用層次分析法計(jì)算評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量的方法包括：根據(jù)所述評價(jià)指標(biāo)的相對重要性構(gòu)建判斷矩陣；根據(jù)所述判斷矩陣確定評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量；對所述判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

(1)所述根據(jù)評價(jià)指標(biāo)的相對重要性構(gòu)建判斷矩陣的方法包括：采用1，3，5，7，9及其倒數(shù)的標(biāo)度方法構(gòu)建判斷矩陣。

(2)所述確定評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量的方法包括：通過冪法迭代計(jì)算所述判斷矩陣的最大特征根及所述最大特征根對應(yīng)的特征向量；對所述特征向量進(jìn)行歸一化處理。

(3)所述對判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)的方法包括：計(jì)算一致性指標(biāo)ci，計(jì)算平均隨機(jī)一致性指標(biāo)ri，當(dāng)隨機(jī)一致比率時(shí)，則判斷矩陣的一致性可接受，否則，判斷矩陣的一致性不可接受，需要重新構(gòu)建判斷矩陣并重新確定權(quán)重向量。

步驟六、根據(jù)所述權(quán)重向量及隸屬度矩陣合成綜合評價(jià)向量。所述綜合評價(jià)向量是通過將權(quán)重向量與隸屬度矩陣?yán)镁仃囅喑擞?jì)算得到。

步驟七、根據(jù)所述綜合評價(jià)向量及評價(jià)等級(jí)分值計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)值；最后根據(jù)所述三個(gè)區(qū)段中的最小值判斷高速公路隧道交通事故的風(fēng)險(xiǎn)情況。

本發(fā)明具有如下有益效果：

本發(fā)明適用于長度大于400m的隧道。本發(fā)明基于模糊矩陣層次分析法的風(fēng)險(xiǎn)評估方法，通過模糊矩陣以及層次分析法在風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中的應(yīng)用，可對風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)過程中出現(xiàn)的各種不確定因素、指標(biāo)進(jìn)行分析。設(shè)置一級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)，通過從路網(wǎng)、隧道、駕駛員、車輛、管理、天氣、維護(hù)七個(gè)方面進(jìn)行考量，分析更為全面。采用設(shè)置權(quán)重，各因素指標(biāo)相互對比的方式進(jìn)行評價(jià)，從而使得評價(jià)結(jié)果更趨客觀化。此外，本發(fā)明將隧道分為三個(gè)區(qū)段分別進(jìn)行評價(jià)，取三個(gè)區(qū)段中的最小評價(jià)值作為最終評估結(jié)果，使得評價(jià)更為合理。

附圖說明

圖1是高速公路隧道區(qū)段劃分示意圖；

圖2是本發(fā)明基于模糊層次分析的風(fēng)險(xiǎn)評估方法的實(shí)施流程圖；

圖3是本發(fā)明基于模糊層次分析的風(fēng)險(xiǎn)評估方法中引用層次分析法計(jì)算評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量的實(shí)施流程圖；

圖4至圖6為高速公路隧道三個(gè)區(qū)段的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系；

圖7為交通事故發(fā)生地點(diǎn)按曲線、直線段進(jìn)行統(tǒng)計(jì)結(jié)果；

圖8為交通事故發(fā)生地點(diǎn)按不同坡度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)結(jié)果；

圖9為三座隧道進(jìn)行路面銑刨前后事故率對比；

圖10為交通事故率隨隧道長度遞減統(tǒng)計(jì)結(jié)果；

圖11為交通事故率隨交通量遞增統(tǒng)計(jì)結(jié)果；

圖12為位于同一路段上的三座隧道事故率對比；

圖13為交通事故發(fā)生時(shí)天氣情況統(tǒng)計(jì)結(jié)果；

圖14為交通事故發(fā)生原因統(tǒng)計(jì)結(jié)果；

圖15為交通事故的車輛類型統(tǒng)計(jì)結(jié)果；

圖16為雅西高速2013-2014年各季節(jié)事故所占比例對比。

具體實(shí)施方式

下面通過實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行具體的描述，本實(shí)施例只用于對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步的說明，不能理解為對本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，本領(lǐng)域的技術(shù)人員根據(jù)上述本發(fā)明的內(nèi)容作出的一些非本質(zhì)的改進(jìn)和調(diào)整也屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

圖1是高速公路隧道研究區(qū)段劃分示意圖，包括：隧道入口影響段、隧道出口影響段、隧道中間段。

圖2是本發(fā)明基于模糊層次分析的風(fēng)險(xiǎn)評估方法的實(shí)施流程圖，包括：

步驟一、通過交通事故原因調(diào)查分析及專家推薦意見得到多個(gè)評價(jià)指標(biāo)生成評價(jià)指標(biāo)域，即u＝{u1，u2，…，up}。

本發(fā)明確定生成評價(jià)指標(biāo)域是通過交通事故原因調(diào)查分析及專家推薦意見確定的，根據(jù)專家意見，下面說明本發(fā)明各指標(biāo)域的相關(guān)分析：

從圖7可以看出，交通事故主要發(fā)生隧道曲線段。由于隧道壁面效應(yīng)的影響使得在曲線段，行車視距變得更小，影響駕駛員的視覺誘導(dǎo)，同時(shí)由于隧道內(nèi)的濕度較大，在小曲線半徑路段上容易打滑失控。由此可以看出，曲線對交通事故有著一定程度的影響。

從圖8可以看出，交通事故主要發(fā)生在下坡路段。在長大隧道內(nèi)，隧道內(nèi)單調(diào)的行車環(huán)境使駕駛員難以感知是在連續(xù)下坡，造成車速加快，同時(shí)在下坡路段駕駛員精神比較放松，發(fā)生緊急情況時(shí)反應(yīng)不及時(shí)，容易導(dǎo)致交通事故。由此可以看出，縱坡對交通事故有著一定程度的影響。

從圖9可以看出，路面經(jīng)過銑刨處理后，隧道事故率都有所降低。隧道經(jīng)過銑刨處理后，路面附著系數(shù)提高，輪胎與地面不易產(chǎn)生滑動(dòng)，從而有效地減少了交通事故的發(fā)生。由此可以看出，路面條件對交通事故有著一定程度的影響。

從圖10可以看出，隨著隧道長度的遞減，隧道事故率呈降低趨勢，但當(dāng)隧道長度減少到某一長度后，事故率又呈上升趨勢。由此可以看出，隧道長度條件對交通事故有著一定程度的影響。

從圖11可以看出，隨著交通量的增加，隧道事故率呈現(xiàn)先上升后下降的特點(diǎn)。交通量較小時(shí)，駕駛員超速現(xiàn)象較多；當(dāng)交通量上升到一定程度后，道路車輛增多，駕駛員行車更加謹(jǐn)慎，開始降低車速，事故率因此有所下降。由此可以看出，交通量對交通事故有著一定程度的影響。

從圖12可以看出，敘嶺關(guān)隧道事故率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其它兩座隧道。敘嶺關(guān)隧道正好位于長大下坡的底部，車輛在經(jīng)過長大下坡后以較高的車速進(jìn)入隧道，同時(shí)進(jìn)入隧道時(shí)會(huì)出現(xiàn)“黑洞”效應(yīng)，在這種情況下極易發(fā)生交通事故。由此可以看出，隧道位置對交通事故有著一定程度的影響。

從圖13可以看出，交通事故主要發(fā)生在雨天。雨天汽車車輪將水帶入隧道，可引起隧道內(nèi)數(shù)十米長的路面濕滑；或當(dāng)有一定的縱坡且未設(shè)置路面橫向截水溝時(shí)，雨天路面表面水可流入隧道內(nèi)。由此可以看出，天氣對交通事故有著一定程度的影響。

從圖14可以看出，交通事故的發(fā)生主要為駕駛?cè)俗陨淼脑?，包括操作不?dāng)、不安全行車行為等。操作不當(dāng)與駕駛?cè)说鸟{駛技術(shù)有著直接聯(lián)系，不安全行車行為包括超速、超載、超車、疲勞駕駛、車距過近等，駕駛?cè)说陌踩庾R(shí)高低直接影響到其行車行為。

同時(shí)可以看出，超速是誘發(fā)隧道交通事故的重要原因，車輛在隧道內(nèi)超速行駛時(shí)，如果發(fā)生緊急情況，由于隧道內(nèi)狹窄的橫向空間，加之車輛正在高速運(yùn)行狀態(tài)，很容易導(dǎo)致交通事故的發(fā)生。

從圖15可以看出，貨車和小轎車是交通事故的主要車型。貨車較為笨重，車身不易控制，同時(shí)也影響了車輛的制動(dòng)性能；小汽車由于車速較快，發(fā)生緊急情況時(shí)可供反應(yīng)的時(shí)間較短，很容易發(fā)生交通事故。由此可以看出，車型比例對交通事故有著一定程度的影響。

從圖16可以看出，雅西高速冬季交通事故所占比例從12.2％下降到了7.2％，呈下降趨勢。這是由于從2013年到2014年雅西高速實(shí)行“冬管”措施，通過對應(yīng)措施使得雅西高速冬季交通事故得到了有效地減少。因此可以看出，交通管制水平對交通事故有著一定程度的影響。

綜合以上分析和專家推薦意見得到多個(gè)評價(jià)指標(biāo)生成評價(jià)指標(biāo)域：

u＝{曲線半徑、縱坡坡度、路面、隧道通風(fēng)、隧道照明、隧道長度、交通量、隧道位置、雨天、雪天、霧天、駕駛技術(shù)、不安全行為、安全意識(shí)、車速、大車比例、車輛性能、交通管制水平、管理人員水平、宣傳教育、土建結(jié)構(gòu)維護(hù)、機(jī)電系統(tǒng)維護(hù)、控制系統(tǒng)維護(hù)}

對以上指標(biāo)進(jìn)行分類，形成如下指標(biāo)體系：

一級(jí)指標(biāo)，一級(jí)指標(biāo)包括路網(wǎng)因素、隧道因素、車輛因素、駕駛員因素、管理因素、天氣因素、維護(hù)因素；所述一級(jí)指標(biāo)由二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成；所述路網(wǎng)因素包括交通量、大車比例和隧道位置；所述隧道因素包括曲線半徑、縱坡坡度、路面、隧道長度、隧道通風(fēng)和照明；所述駕駛?cè)艘蛩匕{駛技術(shù)、不安全行車行為和安全意識(shí)；所述車輛因素包括車速和車輛性能；所述管理因素包括交通管制水平、宣傳教育和管理人員水平；所述天氣因素包括雨天、雪天和霧天；所述維護(hù)因素包括土建結(jié)構(gòu)、機(jī)電系統(tǒng)和控制系統(tǒng)維護(hù)。

表1高速公路隧道交通事故風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系

步驟二、根據(jù)現(xiàn)場調(diào)查交通事故空間分布特點(diǎn)，事故主要集中發(fā)生在隧道進(jìn)出口附近200m范圍內(nèi)，因此將高速公路隧道分為三個(gè)研究區(qū)段，即隧道入口影響段(隧道入口前后各200m)、隧道中間段(隧道內(nèi)剩余路段)、隧道出口影響段(隧道出口前后各200m)，在步驟一的基礎(chǔ)上分別建立三個(gè)研究區(qū)段的指標(biāo)體系。如附圖4～6所示。

步驟三、由評價(jià)風(fēng)險(xiǎn)源的專家組制定多個(gè)評價(jià)等級(jí)生成評價(jià)等級(jí)域，即v＝{v1，v2，…，vq}。所述評價(jià)等級(jí)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)程度分為四級(jí)即ⅰ級(jí)防控，ⅱ級(jí)防控，ⅲ級(jí)防控，ⅳ級(jí)防控，對應(yīng)分值1，2，3，4。即v＝{v1，v2，v3，v4}＝{ⅰ級(jí)防控，ⅱ級(jí)防控，ⅲ級(jí)防控，ⅳ級(jí)防控}。

步驟四、根據(jù)專家組對所述評價(jià)指標(biāo)相對于評價(jià)等級(jí)的推薦意見，分別計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)源對所述等級(jí)的模糊隸屬度，構(gòu)建隸屬度矩陣。假設(shè)對于任一指標(biāo)up，有m1個(gè)v1評語，m2個(gè)v2評語，m3個(gè)v3評語，m4個(gè)v4評語，則該指標(biāo)up對評語集合v的隸屬向量(rp|up)：

由上述方法可以得到所有指標(biāo)的隸屬向量，以指標(biāo)隸屬向量為行組成隸屬度矩陣：

矩陣r中第p行第q列元素rpq，表示風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)up對評價(jià)等級(jí)域vq模糊子集的隸屬度。在風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中，隸屬度矩陣反映出了專家組對各個(gè)指標(biāo)在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)方面的推薦情況。

步驟五、引用層次分析法計(jì)算所述評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量。需要說明的是，權(quán)重向量表示各評價(jià)指標(biāo)的相對重要性排序，即權(quán)重的分配。對于多層次的綜合評價(jià)問題，模糊綜合評判過程是由低層次向高層次逐步進(jìn)行的。分別對一級(jí)指標(biāo)及二級(jí)指標(biāo)構(gòu)造其各自的判斷矩陣，通過計(jì)算最大特征根和一致性檢驗(yàn)，得出合理的權(quán)重向量。

步驟六、根據(jù)所述權(quán)重向量及隸屬度矩陣合成綜合評價(jià)向量。所述綜合評價(jià)向量是通過將權(quán)重向量與隸屬度矩陣?yán)镁仃囅喑擞?jì)算得到。

例如，將權(quán)重向量a與各被評風(fēng)險(xiǎn)因素的隸屬度矩陣r進(jìn)行合成，得到風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的模糊綜合評價(jià)結(jié)果向量b。即：

其中，bj是由權(quán)重向量a與隸屬度矩陣r的第j列運(yùn)算得到的，它表示風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)從整體上看對評價(jià)等級(jí)域vq模糊子集的隸屬程度。

步驟七、根據(jù)所述綜合評價(jià)向量及評價(jià)等級(jí)分值計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)值并根據(jù)所述三個(gè)區(qū)段中的最小值判斷高速公路隧道交通事故的風(fēng)險(xiǎn)情況。

所述根據(jù)綜合評價(jià)向量及評價(jià)等級(jí)分值計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)值方法包括：首先通過將權(quán)重向量a與模糊綜合矩陣b相乘得到評價(jià)等級(jí)域vq的隸屬向量rv，即然后根據(jù)所述隸屬向量rv和評價(jià)等級(jí)分值向量vq計(jì)算得到最終風(fēng)險(xiǎn)值，即通過上述方法分別計(jì)算得到三個(gè)區(qū)段最終風(fēng)險(xiǎn)值后，根據(jù)其中最小值確定風(fēng)險(xiǎn)情況。

圖3是本發(fā)明基于模糊層次分析的風(fēng)險(xiǎn)評估方法中引用層次分析法計(jì)算評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量的實(shí)施流程圖，包括：

步驟一、根據(jù)所述指標(biāo)的相對重要性構(gòu)建判斷矩陣。所述根據(jù)評價(jià)指標(biāo)的相對重要性構(gòu)建判斷矩陣的方法包括：采用1，3，5，7，9及其倒數(shù)的標(biāo)度方法構(gòu)建判斷矩陣。需要說明的是，判斷矩陣反映了專家組對各評價(jià)指標(biāo)相對重要性的認(rèn)識(shí)，通常采用1，3，5，7，9及其倒數(shù)的標(biāo)度方法構(gòu)建判斷矩陣。判斷矩陣相應(yīng)元素的值則取這個(gè)比值，即判斷矩陣s＝(uij)p×p。

步驟二、根據(jù)所述判斷矩陣確定評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量。所述確定評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量的方法包括：首先通過冪法迭代計(jì)算所述判斷矩陣的最大特征根及所述最大特征根對應(yīng)的特征向量；然后對所述特征向量進(jìn)行歸一化處理。

需要說明的是，用冪法迭代計(jì)算出判斷矩陣s的最大特征根λmax及最大特征根λmax所對應(yīng)的特征向量a(a1，a2，…，ap)，此特征向量就是各評價(jià)指標(biāo)的相對重要性排序，即權(quán)重的分配。然后，將特征向量歸一化形成權(quán)重向量，即

步驟三、對所述判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。所述對判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)的方法包括：首先計(jì)算一致性指標(biāo)ci，然后計(jì)算平均隨機(jī)一致性指標(biāo)ri；最后當(dāng)隨機(jī)一致性比率時(shí)，則判斷矩陣的一致性可接受，否則，判斷矩陣的一致性不可接受，需要重新構(gòu)建判斷矩陣并重新確定權(quán)重向量。

下面將結(jié)合具體實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。

對某高速公路隧道交通事故風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估，三個(gè)區(qū)段評價(jià)指標(biāo)體系如附圖4～6所示。

根據(jù)專家組打分情況分別構(gòu)造判斷矩陣s，并計(jì)算相應(yīng)權(quán)重向量。將各專家計(jì)算的權(quán)重加權(quán)平均后得出各區(qū)段各級(jí)指標(biāo)權(quán)重分配：

區(qū)段a：

表1一級(jí)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表2路網(wǎng)因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表3隧道因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表4駕駛?cè)艘蛩刂笜?biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表5車輛因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表6環(huán)境因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表7管理因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表8維護(hù)因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

區(qū)段b：

表9一級(jí)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表10路網(wǎng)因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表11隧道因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表12駕駛?cè)艘蛩刂笜?biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表13車輛因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表14管理因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表15維護(hù)因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

區(qū)段c：

表16一級(jí)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表17路網(wǎng)因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表18隧道因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表19駕駛?cè)艘蛩刂笜?biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表20車輛因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表21環(huán)境因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表22管理因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

表23維護(hù)因素指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

根據(jù)專家組對評價(jià)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的推薦情況構(gòu)造隸屬度矩陣r：

表24區(qū)段a各評價(jià)指標(biāo)隸屬度

表25區(qū)段b各評價(jià)指標(biāo)隸屬度

表26區(qū)段c各評價(jià)指標(biāo)隸屬度

根據(jù)所述權(quán)重向量和隸屬度矩陣計(jì)算最終風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)值。

對于區(qū)段a：

計(jì)算一級(jí)指標(biāo)的模糊綜合評價(jià)結(jié)果向量：

同理計(jì)算出：

b隧＝(0.531，0.249，0.220，0)；b人＝(0.160，0.380，0.260，0.200)

b車＝(0.225，0.450，0.325，0)；b環(huán)＝(0.060，0.340，0.360，0.240)

b管＝(0.040，0.480，0.380，0.100)；b維＝(0.200，0.400，0.400，0)

b路，b隧，b人，b車，b環(huán)，b管，b維構(gòu)成一級(jí)指標(biāo)對應(yīng)的模糊評價(jià)矩陣：

計(jì)算隸屬向量rv：

計(jì)算區(qū)段a評價(jià)值va：

采用上述同樣的計(jì)算方法可以計(jì)算出區(qū)段b和區(qū)段c的評價(jià)值：

區(qū)段b：vb＝2.791

區(qū)段c：vc＝2.799

因此該隧道交通事故風(fēng)險(xiǎn)最終評價(jià)值為：v＝vb＝2.791

設(shè)定評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)如下：

表27風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)值對應(yīng)安全等級(jí)

根據(jù)以上評估結(jié)果可知，該隧道交通事故風(fēng)險(xiǎn)程度處于ⅲ級(jí)防控。這樣的結(jié)果說明該隧道交通事故風(fēng)險(xiǎn)基本可以被接受，但尚可以采取一定的措施來進(jìn)一步保障隧道運(yùn)營安全。