李咏梅 ，王海宁,袁金星, 崔晓琴,张 彬

(太原理工大学)

·试验研究·

基于FAHP确定影响煤矿安全生产因素的重要性

李咏梅 ，王海宁,袁金星, 崔晓琴,张 彬

(太原理工大学)

用模糊层次分析法(FAHP)建立数学模型，处理影响煤矿安全生产的因素，在查阅大量文献资料基础上，确定了影响煤矿安全生产的主要因素，并制成调查问卷，请煤矿安全生产方面专家填写调查问卷，并分析调查问卷中的数据，然后，对专家打分进行模糊化，利用模糊层次分析法求得模糊权重，并选用文献中性质较好的排序方法对所得到的模糊权重进行排序，从而给出各因素的重要性次序。

模糊层次分析法(FAHP)；煤矿的安全生产；权重

为了分析煤矿事故发生的主要原因，评价煤矿的安全状况，一些文献对煤矿的安全生产进行了理论研究，给出了众多评价方法，而且大多数煤矿也存在着自己的安全评价方法。常用的评价方法有：检查表法、主成分分析法、层次分析法等。但无论哪种方法，对数据的精确性都有很高的要求。由于影响煤矿安全生产的因素众多，其中很多人为因素难以量化处理。同时，由于现有方法对煤矿安全影响因素的评价专业性要求较高，在很大程度上也制约着评价体系的实用性。因此，建立一套合理、可操作的安全评价体系，以实现煤矿生产的安全化是非常必要的。本文首次将模糊层次分析法理论用于分析影响煤矿安全生产的各个因素，利用模糊数据进行决策，克服了精确数据难以获取以及不客观的弊病。同时，在确定各影响因素相对重要性时考虑多个专家的意见，使决策过程更为客观。

1 应用FAHP进行煤矿安全生产因素的权重分析

1.1确定影响煤矿安全生产的因素

煤矿生产安全评价的研究对象是整个煤矿生产系统的安全问题，其评价指标体系应是涉及煤矿安全生产各个环节、包含众多因素的一个有机的整体。通过查阅大量的文献资料以及深入煤矿进行实地调查。最终确定的影响煤矿安全生产的因素见表1。

表1 影响煤矿安全生产各因素的分层结构

1.2构造判断矩阵

要确定n个因素y={y1,y2…,yn} 对目标z的影响，根据AHP方法，首先必须构造判断矩阵A=(aij)n×n，其中aij表示yi与yj相比对目标影响的相对重要性`，根据Saaty[5]的1～9标度进行确定，具体数值见表2。

表2 标度aij的含义

经验进行打分得到，所求得的权重α1,α2…αn,只是权重的近似值。目前，根据判断矩阵求权重的方法有多个如：行向量法、特征向量法、对数最小二乘法等等[5]。

1.3群体模糊层次分析法基本原理

在实际应用中，由于现实决策问题的复杂性，同时受知识结构、判断水平、个人偏好以及信息掌握情况和客观事物的复杂性等不确定因素的影响，精确数据往往难以获取。有鉴于此，将对所获取的数据进行模糊化处理，然后利用群体模糊层次分析法求得模糊权重，并选取适当的排序方法对权重进行排序。

1) 三角形模糊数。设A是实数集上的模糊集，如果A的隶属函数为：

则称A为三角形模糊数，记为(a,b,c) ，该三角形模糊数表示了“大约b”或“b左右”之类的模糊概念。例如：如果专家对相对重要性不能确定是否可以用精确数值a来描述时,可以用“大约是a”来描述，此时即可以用三角形模糊数进行构模。

2) 群体模糊层次分析法。在收集数据过程中，为客观公正起见，往往需要多个专家共同参与。假设有δij个专家对因素yi和yj的相对重要性给出打分，并进行模糊化。假设第k(k=1,2,…,n) 个专家给出的因素i和因素j相应重要性的程度模糊化后为三角形模糊数aijk=(lijk，mijk，uijk),假设所要求的模糊权重为wi=(li，mi，ui)，则利用对数最小二乘法的模糊推广，得到下列一系列方程：

(1)

(2)

(3)

由lnaijk=-lnaijk可得 (1)(2)(3) 的通解为：

xi=(li+p1,mi,+p2,ui+p1) ,i=1,2 …,n

(4)

其中：p1，p2—任意常数， 令:

βi=exi=(eli+p1,emi+p2,eui+p3)，i=1,2 …,n

(5)

将β归一化处理即得所求向量α，

(6)

由方程(1)知,α向量为所求权向量的近似模糊值。

3) 三角形模糊数排序。在模糊决策中，由于用模糊量对被择对象进行抉择，因此,最终因素影响程度的排序归结为模糊量的排序问题。模糊量无自然序，所以应寻找合适的方法去确定模糊数的序关系。目前排序方法有30多种[6，8]，而通过文献[8]的比较可知，Yager方法[7]具有良好的数学及决策性质，因此，选择Yager方法对模糊权重(三角模数)进行排序。现对该方法作简要介绍。假设有三角模糊数为：A1，A2，…An，它们的α—截集(α∈[0,1]) 为：

Ai(α)=[Li(α),Ri(α)]，i=1,2,…,n,令:

1.4煤矿安全生产因素的模糊层次分析法

表3 比较以下因素影响煤矿安全生产的程度

煤矿是一个复杂的变化的环境，涉及到的因素众多主观与不精确信息。为此，对收集到的数据进行模糊化。例如：考虑影响煤矿安全生产的4个一级指标：人员素质(A1)、制度健全度(A2)、机电措施(A3)、自然环境 (A4)，对相关专家问卷中的数据进行模糊化(见表3)。

运用群体模糊层次分析法中的方法以及Yager排序指标的计算方法，所获得的排序指标分别为：

F1=0.585 78，F2=0.105 81 ，F3=0.196 37 ，F4=0.112 04。由此可知：4个一级指标的重要性顺序为：人员素质、机电措施、自然环境、制度健全度。对所有二级指标同样处理，得到各二级指标的重要性程度，最后进行总排序。限于篇幅，仅将最后结果列在表4中。

由表4可知，煤矿安全生产方面安全意识、文化素质以及通风条件至关重要，这一结论可以为有关决策部门制定相关措施提供依据，从而进一步提高煤矿安全生产效率。

表4 模糊层次总排序表

2 结 语

由于煤矿安全生产所涉及到的因素很多，且有很多人为因素很难量化，各个专家的意见很不统一，本文将群体模糊AHP用于煤矿安全因素的评价中，其主要优势包括：

1) 所获取的数据不需要是精确数据。2) 综合考虑了各个专家的意见，已将上述模糊层次分析法编成软件，实现了计算影响煤矿安全各主要因素的重要性的可视化操作。

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DeterminetheImportanceofAffectingFactorsofCoalMineSafetyinProductionBasedontheFAHP

LiYong-mei,WangHai-ning,YuanJin-xing,CuiXiao-qin,ZhangBin

In this paper, employ Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) to construct mathematical models to deal with the influence factors for the safe production of coal mines. Firstly, the main influence factors for the safe production of coal mines are determined and queries are made after referring to a lot of literature. Some experts in the safe production of coal mines are asked to answer these queries. Afterwards, the data given by the experts are fuzzified and FAHP is adopted to obtain the fuzzy weights of the factors. A ranking method with good behavior is selected to order fuzzy weights so that the orders of the importance of the factors are determined.

Fuzzy Analytical Hierarchy Process(FAHP)；Safe production of coal mines； Weights

李咏梅 女 1987年出生 2006年太原理工大学在读本科生 太原 030024

TD791

B

1672-0652(2010)07-0044-03

2010-05-17