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图
！〃#〃人员安全保障评价指标
件、先进性等方面来考察。
行车安全技术设备包括线路安全设备，机车安全设备，车辆安全设备，电务安全设备，
车务安全设备，自然灾害预确预报与防治设备，事故救援设备等。其性能指标可从各类安
全设备的配备情况及保安全的实际效果两个方面来衡量。
设备安全保障评价指标如图
！〃#〃％所示。
&环境安全保障评价指标
影响行车安全的环境条件包括内部小环境和外部大环境，相应地，环境安全保障评价
指标分为内部环境安全保障和外部环境安全保障两部分。其中，内部环境安全保障评价
指标包括作业环境安全保障和内部社会环境安全保障，外部环境安全保障评价指标包括
自然环境安全保障和外部社会环境安全保障。根据第二章的分析，可设置作业环境安全
保障评价指标，包括作业空间布置，温、湿度调节，采光照明设置，噪声振动控制，有毒有害
气体的排除等，应分别车、机、工、电、辆等不同作业部门进行考核；内部社会环境安全保障
评价指标可从对铁路内部社会环境的改善程度，亦即内部社会环境对铁路行车安全的保
障程度来衡量；自然环境安全保障评价指标包括自然灾害的预确预报与防治，恶劣气候下
安全作业方法的完善与落实；外部社会环境安全保障评价指标包括路外宣传教育，改善社
会治安和适应外部社会的政治、经济等环境条件（削弱其负效应，强化其正效应）。
环境安全保障评价指标如图
！〃#〃’所示。
上述对行车安全保障系统安全性评价指标体系进行了分析。行车安全保障系统安全
性评价指标体系由两大部分构成，即事故指标和隐患指标。其中，隐患指标又分为安全基
础管理评价指标和安全对象管理评价指标。后者包括人员安全保障评价指标、设备安全
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〃〃！
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铁路运输质量安全管理与事故处理实用手册
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图
！〃#〃设备安全保障评价指标
保障评价指标和环境安全保障评价指标。在此基础上，可构造铁路行车安全保障系统安
全性评价指标体系，如图
！〃#〃％所示。其中，事故指标、安全基础管理评价指标，以及人
员、设备、环境安全保障评价指标的内容可参见图
！〃#〃！&图
！〃#〃’。
图
！〃#〃’环境安全保障评价指标
第二章铁路运输行车安全管理事故处理—
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！！
图
！〃#〃行车安全保障系统安全性评价指标体系
三、安全综合评价方法的选择
对指标体系的综合评价方法，又叫多指标综合评价法。多指标综合评价方法主要包
括：常规多指标综合评价法、模糊综合评价法，以及多元统计的综合评价法。
（一）常规多指标综合评价法
这是一种将不同量纲、不同等级的指标实际值通过无量纲化处理，转化为指标评价
值，再通过一定的合成计算方法加以综合，对事物的整体性进行评价的方法。所谓“常
规”，是说这种方法是多指标综合评价的一般方法，这种方法既没有自觉考虑用模糊方法
来处理多指标综合评价，也没有考虑如何在评价变换中消除指标间相关的重复信息，而是
用一般的数学方法来作无量纲化和合成处理。所以相对于模糊综合评判和多元统计方法
应用而言，是具有“常规”性的。在常规多指标综合评价中，无量纲化是其中很重要的一个
步骤，需要专门处理。按照无量纲化方法类型可将常规多指标综合评价方法分为三类，即
直线型、折线型和曲线型。
（二）模糊综合评判法
模糊综合评判法是应用模糊关系合成的原理，从多个因素对被评判事物隶属等级状
况进行综合性评判的一种方法。在模糊综合评判中，指标的可综合性问题是在模糊综合
评判过程中自然解决的，不需要专门的指标无量纲化处理。该方法适用性较强，既可用于
主观指标的综合评判，又可用于客观指标的综合评判。由于现实世界中亦此亦彼的中介
过渡现象大量存在，所以模糊综合评判方法的应用范围较广，特别是在主观指标的综合评
判中，模糊综合评判可以发挥模糊方法的独特作用，评价效果要优于其他方法。
（三）多元统计综合评价法
多元统计方法是近几十年在数理统计中迅猛发展的一个分支。它所包含的具体方法
比较多，应用范围很广。用于多指标综合评价的多元统计方法主要有主分量分析法和因
子分析法。主分量分析（％&’（）’*＋；
…。/*。（01
2（＋；34’4）是通过适当的数学变换，使新变量
分量成为原变量的线性组合，并寻求主分量来分析事物的一种方法，它是把多个指标化为
少数儿个典型指标的一种统计分析方法，在简化数据结构，消除指标间相关性，选择指标
子集合等方面有着重要的作用和明显的效果，是一种很有实用价值的统计分析方法。因
子分析（5＋）1。&
2（＋；34’4）也是一种较为实用的多元统计方法，它是在主分量的基础上发展
起来的，因子分析的重心就是要从有关变量交互相关的数据中，找出其中潜藏着起决定作
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〃〃！
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铁路运输质量安全管理与事故处理实用手册
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用的若干基本因子，从而得到对事物更深刻的认识。
为便于安全综合评价方法的选择，将上述三类多指标综合评价方法之间的差异列于
表
！〃#〃中。
表
！〃#〃三类多指标综合评价方法差异比较
比较项目
方法
常规方法模糊方法多元方法
％可综合性无量纲化方法过程解决数据标准化
！
％合成方式多种，可选用多种，可选用加法合成
&
％权数性质
专门生成权
或信息量权
估价权或
信息量权
伴随生成权
’
％方法消除指标
间相关影响的作用
不具备不具备具备
应用领域确定性现象模糊现象随机现象
由于铁路行车安全保障系统安全性评价指标体系中既有定性指标，又有定量指标，而
且定量指标的计量单位也各不相同，此外，各下层指标对上层指标的相对重要性程度也不
一样，因此，本书的安全综合评价，不仅要求确定各定量指标的量值，进行无量纲化处理，
而且要求确定定性指标的指标值。由于定性指标的确定带有模糊性，只能用模糊数学的
方法来处理。在得到基础指标评价值之后，还要确定每个指标在评价指标体系中的权系
数。在此基础上，才能根据一定的合成方法，将各下层指标评价值合成，以得到对应于行
车安全保障系统安全性评价指标体系的每一个指标评价值。
综上所述，对行车安全保障系统的安全综合评价宜采用集常规方法与模糊方法所长
的一种综合评价方法，称之为常规
〃模糊综合评价法。该方法既能解决定性指标的量化
问题，又能解决定量指标的可综合性问题（即无量纲化），在指标体系的赋权处理以及合成
方法选择等方面兼有常规方法与模糊方法的优点，使用非常灵活。
四、常规—模糊安全综合评价
（一）确定基础指标评价值
基础指标即评价指标体系中不能再进一步分解的指标，由于铁路行车安全保障系统
安全性评价指标体系中的基础指标可分为定性基础指标和定量基础指标，简称定性指标
和定量指标。因此，基础指标评价值的确定可分为两部分，即定性指标评价值的确定和定
量指标评价值的确定。
％定性指标评价值的确定
对于定性指标，指标值具有模糊和非定量化的特点，很难用精确数学来表示，只能采
第二章铁路运输行车安全管理事故处理—
〃〃！
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用模糊数学的方法对模糊信息进行量化处理，主要有等级比重法和专家评分法。
（！）等级比重法（又叫实验统计法）
请一组专家进行试验，每一人次试验是要在表格中打勾，且对每个因素仅打一个勾
（即每行打一个勾），见表
〃##〃。最后统计出各个格子中打勾的频率，得到专家组对于
每个单因素的评判结果。例如，请
！％％位专家对“安全管理”进行评判，分别有
&％，’％，！％，
&，&人的评判为，，，，，“安全管理”这一单因素的
“很好”“较好”“一般”“较差”“很差”则对
评判为（％（&，％（’，％（！，％
（
％&，％
（
％&）。最后，将各个单因素评判结果综合成评判矩阵
！
）
（
〃
#
）
％
*
&
，其中
％代表因素个数，&代表评语等级数。
表
〃##〃
因素
评语
很好较好一般较差很差
因素
！
＋
因素
〃
＋
（Font：SSJ Code：a6f3）
因素
％
＋
ù
ú
ú
úú
。
（Font：SSJ Code：a6f3）
é
ê
ê
êê
。
实验统计法的最大特点是简单、方便、实用，但精确度不高。
（〃）专家评分法
请
&个专家对取定的一组指标
’
！
，’
〃
，。，’％
分别给出隶属度
（（
’#
）（
#
）！，〃，。，
〃#’#
％）的估计值
（
#
）！，〃（。，％；
）！，〃，。，&），则因素
的隶属度
〃#
可由下式估计：
〃#
）！
&
（
#
）！，〃，。，％）（〃##！）
&
！
〃
#
#！
式中，〃
#
代表第
位专家对第
#个因素的评价值。
由专家评分法得出的评判矩阵为一列向量
〃
！
〃
！
）〃
〃
％
利用专家评分法得出的判断较等级比重法精确。但是，该方法是用一个确切的数表
示判断，如果问题比较复杂、敏感、信息不全，或者专家对问题的了解不够全面、确切，在这
种情况下，人的判断具有多种可能性，无法找出一个确切的数值。但如果要专家给出判断
的一个范围，却是比较客观的选择。专家给出的判断范围越小，说明专家对问题的把握性
越大，反之，则相反。不同专家对同一问题所给出的判断范围，可以看作是一个随机集的
若干独立实现，而利用随机集估计真值，属于集值统计的范畴。因此，可应用集值统计法
来确定定性指标评价值。
（’）集值统计法
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〃〃！
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铁路运输质量安全管理与事故处理实用手册
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集值统计是
！〃#年提出的一种新的模糊统计方法。它不同于经典的概率统计，经典
统计样本一般被看作是一个随机变量的若干独立实现，集值统计的样本则被看作是一个
随机集的独立实现。
集值统计求定性指标评价值的方法如下：
选择
！位专家，专家选择应视具体情况而定。给定评价指标值的两个极点，本书取
％，！％％两点，然后要求第
〃位专家给出指标
#
的估计值
％〃
，％！
〃
与
％&
〃
是他队宽严两方对
％〃
所做出的修正，于是即可得到第
〃位专家对指标
#
评价值的区间估计［
％！
，％&
〃
］（见图
&
’〃’#）。
图
&’〃’#评价值的宽严估计区间
同理可得到
！位专家对指标
#
的一个集值统计序列：
［
％！！
，％&！
］［
％！&
，％&&
，［
％！
〃
，％&
〃
，［
％！
！
，％&
！
，］。，］。，］
将这
！个区间落影到评价值轴
％上，可以得到一个样本落影函数
&（
％）（图
&’〃’
〃）：
！
！
！
图
&’〃’〃样本落影直方图
！
&（
％）（！
！〃
（！
&［
％！
〃
，％&
〃
］（
％）（&’〃’&）
其中
&［
％！
〃
，％&
〃
］（
％）（
！％｛！
〃
！
％！
％&
〃
％
其他
取％）*＋（｛％&！
，％&&
，。，％&！
｝
％）；…（｛％！！
，％！&
，。，％！
！
｝
则指标
#
的评价值
〃
％
％
）*＋
！
［（
％&
〃
）&’（
％！
〃
）&］
’（
％）（
）；…&（
％）％（％
（
〃
（！（&’〃’。）
〃
％
％
）*＋&（
％）（％
〃
（！
）；…&（（！） ％&
〃
’
％！
〃
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用集值