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为解决危险品运输网络节点遭恐怖袭击风险评估的模糊性和随机性问题,提出基于云模型的评估方法。以恐怖分子视角,确定以"节点可识别性"、"节点可接近性"、"节点的象征性与轰动效应"和"危害性程度"组成节点风险评估指标集,并采用专家咨询的方法确定节点风险评估指标对应的权重云。通过综合云模型综合评价者给出的最大和最小评价值,采用云变换的数据驱动法确定节点风险对应的评价云。根据云算术运算规则对网络节点风险进行评估。结果表明,实例的评价节点云参数为(0.636 9,0.046 1,0.005 7),隶属度为"较危险",解决了节点风险评价的模糊性和随机性量化问题。 相似文献
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中欧班列运输网络中关键节点风险影响班列线路规划和运营安全。通过分析中欧班列运输节点的物理网络拓扑特性，结合考虑服务网络中节点服务能力的重要性，提出熵-逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution, TOPSIS)节点重要度评估方法。考虑节点受外部宏观因素影响可能失效的情况，引入国家运输支撑力衡量节点失效可能，提出重要性-失效可能分析模型(Importance-Failure Possibility Analysis, IFPA)识别中欧班列关键运输节点风险，并采用K-Means++聚类算法对节点进行风险划分。通过构建中欧班列全域运输网络进行案例分析，结果表明该模型可有效识别节点风险且节点风险分类结果符合实际情况。高、中、低风险区和风险监测区分别对应5、10、7和6个关键运输节点。对运输节点进行风险分类有助于分级管理中欧班列运输风险，保障运输安全。 相似文献