熵值法与灰色关联分析在危险源辨识中的应用研究
基于熵权灰色关联模型的PPP项目风险评价
基于熵权灰色关联模型的PPP项目风险评价作者：刘兴旺来源：《价值工程》2018年第07期摘要： PPP作为一种新的融资模式，其存在的风险问题一直备受关注。
针对项目各参与方承担的风险难以准确定义及量化、风险难以合理分担等问题，通过建立PPP项目的16个主要风险评价指标，运用熵权法对其风险因素权重进行定量确定。
最后运用灰色关联模型，确定了各参与方承担的主要风险。
Abstract： As a new financing model， PPP has long been a topic of risk. According to the difficulty of accurately defining and quantifying the risk assumed by each participant in the project and reasonably sharing risk， through the establishment of 16 major risk evaluation indexes of PPP projects， the weights of risk factors are quantitatively determined by using the entropy method. Finally， using the gray relational model， the main risks borne by each participant are determined.关键词：公私合营（PPP）模式;熵权法;灰色关联;风险评价Key words： public-private partnership （PPP）;entropy weight method;grey correlation;risk evaluation中图分类号：F283 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）07-0083-040 引言PPP模式（public-private partnership，公私合伙/合营）是指政府为提供公共产品和服务与私营企业建立的长期合作伙伴关系，包含BOT、PFI等多种方式。
基于灰色关联度和熵权法的公路网关键节点识别方法
Identification Method of Critical Nodes in Road Network with Grey Relational Grade and Entropy
Method
作者： 王元[1];郑贵省[2];王鹏[1];张胜利[3]
作者机构： [1]军事交通学院研究生管理大队,天津300161;[2]军事交通学院基础部,天津300161;[3]军事交通学院学员旅,天津300161
出版物刊名： 军事交通学院学报
页码： 84-87页
年卷期： 2015年 第6期
主题词： 公路网;关键节点;灰色关联度;熵权法
摘要：现有公路网关键节点评价模型的辨识结果易受主观因素影响,采用灰色关联度和熵权法的相关理论建立新的公路网关键节点的评价模型,并考虑原始数据不同的无量纲化处理方法对关键节点识别结果的影响,确立数据无量纲化方法选择的原则.通过实例分析证明,基于灰色关联度和熵权法的公路网关键节点辨识方法可行、有效.。
基于改进的熵权-TOPSIS-灰色关联法施工导流方案的风险决策
文章编号：2095-6835（2023）24-0022-04基于改进的熵权-TOPSIS-灰色关联法施工导流方案的风险决策＊许植涵，郭毅，吴浪（江西科技师范大学建筑工程学院，江西南昌330013）摘要：导流系统在水利建设工程中起着重要作用，它的风险决策是一项重大而又复杂的任务。
为了保证施工导流系统的安全性和经济性，需从技术方法综合性和管理决策科学性等方面对施工导流风险进行评估并决策。
采用TOPSIS方法对施工导流系统方案进行综合评价，首先分析可能导致施工导流系统的风险源及风险事件，其次采用改进的熵权法和TOPSIS-灰色关联法对导流方案进行评价。
在此基础上，构建施工导流风险决策的预测模型。
通过实证，该施工导流系统研究方法和预测模型是可行的。
关键词：施工导流；风险决策；综合评价；改进的熵权法-TOPSIS-灰色关联法中图分类号：TV551.1文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2023.24.006水利工程作为国民经济基础设施的重要组成部分，对于国家稳定发展起着重要作用。
导流系统又是水利工程建设中的重中之重，对于施工导流方案的选择显得尤为重要。
导流系统所具有的系统性和复杂性，可能会导致投资过多，不利于项目的正常运转，抑或是投资过少，导致导流系统无法承载其导流设计值而发生工程问题。
因此，运用科学的管理方法对施工导流系统进行风险管理是很有必要的。
导流方案的选择是一个多目标参与的决策过程，这些年来许多专家和学者对于导流方案的选择进行了各种研究。
肖焕雄等[1]提出不同风险下等效费用及工期的概念和确定方法，依据可接受的工期边际效益值决策出施工导流标准；徐森泉[2]运用多目标决策理论、熵权和主观权重相结合的方法建立了导流标准多目标模糊优选模型；胡志根等[3]耦合多种不确定性因素，以效用风险熵作为指标优化施工系统风险；周德彦等[4]通过引入区间数学理论和群组区间理论建立风险决策区间对施工导流方案进行决策；张春生等[5]根据趋同分组和多目标决策方法建立两层决策模型，并用TOPSIS方法对施工导流方案进行优选；常运超等[6]选取Copula 函数拟合导流风险，利用TOPSIS进行方案决策。
基于灰色系统理论的危险源辩识方法研究
基于灰色系统理论的危险源辩识方法研究随着工业化的快速发展，人们对环境和安全的关注越来越高，而危险源辩识作为安全管理中的基础性工作，对于确保生产经营安全起着至关重要的作用。
基于灰色系统理论的危险源辩识方法是近年来发展起来的新型方法，本文将就其理论原理、方法流程和应用前景进行阐述。
一、灰色系统理论的基本概念灰色系统理论是20世纪80年代由中国科学家发明的一种综合分析工具，它主要用来处理系统中存在不确定因素的问题。
这种理论的核心是灰色数学模型，它可以将系统中的不确定因素转化成一定范围内的可能值，从而使得分析过程更加准确。
二、基于灰色系统理论的危险源辩识方法的原理基于灰色系统理论的危险源辩识方法将具体危险源所涉及的因素视为一个灰色系统，而对于灰色系统的分析，一般包括三个步骤：1. 灰化。
将初步数据进行加权，消除不确定性，并得到一定范围内的可能值。
2. 关联度分析。
通过相关度分析，获取各因素之间的关联程度，并将其综合为危险源的可疑程度。
3. 综合评价。
根据可疑程度及其可能带来的风险，对危险源进行综合评价，并制定相应的整改措施。
三、基于灰色系统理论的危险源辩识方法的流程1. 采集数据。
将具体危险源所涉及的数据进行采集，包括环境因素、设备设施和操作流程等信息。
2. 灰化处理。
将所采集的数据进行加权，消除不确定性，并得到一定范围内的可能值。
3. 关联度分析。
通过相关度分析，获取各因素之间的关联程度，并将其综合为危险源的可疑程度。
4. 综合评价。
根据可疑程度及其可能带来的风险，对危险源进行综合评价，并制定相应的整改措施。
5. 最终确定风险等级。
综合考虑危险源的各种情况，最终确定其风险等级。
四、基于灰色系统理论的危险源辩识方法的应用前景基于灰色系统理论的危险源辩识方法有着很好的应用前景。
首先，它可以帮助企业更加准确地辨识和评估危险源，为制定相应的整改措施提供重要参考。
其次，它能够进行风险等级的划分，帮助企业更好地了解自身的风险状态，同时也能够使安全管理更加精细化。
基于灰关联度理论的重大危险源风险评价技术的研究
基于灰关联度理论的重大危险源风险评价技术的研究张胜文;孙飞【摘要】为了提高重大危险源风险评估的有效性,采用灰色系统关联度原理,将灰关联分析方法应用于重大危险源风险评估.根据系统安全工程理论,建立了重大危险源评价指标体系,并计算评价指标中的各子系统相对于各个标准评价等级的关联度,然后对各子系统进行较高层次上的综合,以综合结果排序,按隶属度最大原则,确定了重大危险源的风险等级,并开发了原型系统.实例分析表明,本方法简便易行,且结果与实际较为吻合,对重大危险源评估具有较好的适用性.【期刊名称】《江苏科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2008(022)005【总页数】6页(P42-47)【关键词】重大危险源;灰色关联度;灰色理论;风险评价【作者】张胜文;孙飞【作者单位】江苏科技大学,机械工程学院,江苏,镇江,212003;江苏科技大学,机械工程学院,江苏,镇江,212003;安徽机电职业技术学院,信息工程系,安徽,芜湖,241001【正文语种】中文【中图分类】X9240 引言风险评价也称安全评价,是对系统存在的危险性进行定性和定量分析、得出系统发生危险的可能性及其程度的评价,以寻求最低事故率、最小损失和最优安全投资效益.风险评价是重大危险源控制的重要内容.20世纪60年代以来,国外在安全评价方面作了大量的工作,提出了许多实用的安全评价方法,如美国道化学公司的火灾爆炸指数法，英国帝国化学公司的“蒙得评价法”，日本劳动省的“六阶段评价法”等危险指数评价技术,以及以概率风险评价为代表的安全系统评价技术.目前,大多数工业发达国家已将安全评价作为工业工程、系统设计、工厂设计和选址，以及应急计划和事故预防措施的重要依据.一些国家还立法规定,工程项目必须进行安全评价.安全评价已经成为当代安全管理中最有成效、正在逐渐完善的一种极为重要的方法[1-2].20世纪80年代初期,安全系统工程引入我国,受到许多大中型企业和行业管理部门的高度重视.进入20世纪90年代以来,模糊理论、灰色系统理论及系统论的思想日益丰富了安全评价的内容,人工神经网络及计算机的发展则拓展了安全评价的技术手段,并将它推向了一个新的高度.重大危险源系统是个复杂的大系统,进行评价时选择合适的方法,即用何种数学工具来解决问题很重要.许多安全评价方法是根据某一行业的危险源来考虑的,有它的特定对象,也有它具体使用的条件.所以安全评价的方法要根据评价的对象和要求正确选取.重大危险源系统是众多因素组成的,具有复杂、影响因素众多的特点,而且很多因素概念模糊,难用传统数学模型加以描述.因此,根据上面各种评价方法的比较和评价方法的选择原则,本文应用灰色系统理论对重大危险源进行安全综合评价.原因有两点: ① 重大危险源系统作为极其复杂的灾害系统,虽然事故的发生机理不明确,但引发事故的因素却相互关联,既有确定性因素，又有非确定性因素,存在着大量的灰色性,是典型的灰色系统; ② 主要考虑到综合评价中样本指标类型较少,且样本数据较少,而灰色综合评价比较适合处理“小样本不确定”问题.1 重大危险源灰色评价原理部分信息已知、部分信息未知的系统,称为灰色系统.灰色系统理论是研究解决灰色系统分析、建模、预测、决策和控制的理论,是20世纪80年代初由我国学者邓聚龙教授提出并发展的.灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”的不确定性系统为研究对象,主要通过对“部分”已知信息的生成、开发,提取有价值的信息,实现对系统运行规律的正确描述和有效控制.灰色评估系统是指基于灰色系统理论,对系统或所属因子在某一时段所处的状态做出一种半定性、半定量的评价与描述,以便对系统的综合效果与整体水平形成一个可供比较的概念与类别.系统的状态是由多项指标或一组数据来描述,因此，这种方法称为多维灰色评估方法或灰色综合评估方法,简称灰评估[3-4].灰色关联是指事物之间的不确定关联,或系统因子之间,因子对主行为之间的不确定关联.灰色关联简称为灰关联.灰关联分析的基本任务是基于行为因子序列的微观或宏观几何接近,以分析和确定因子间的影响程度或因子对主行为的贡献测度.应用灰色关联分析方法进行重大危险源系统安全评价,就是计算重大危险源的评价指标序列与参考序列的关联度,来综合评判重大危险源系统发生危险的可能性[5-6].2 基于灰关联度的重大危险源系统风险评价2.1 评价指标体系的确立建立科学的多层次灰色综合评价模型,评价指标体系的确定是其中一个关键的部分.安全生产事故是多种因素作用的结果,根据事故致因理论,事故是“人、机、环境”三要素关系不和谐导致的出乎人们意料的和不希望发生的破坏性事件.在造成职业灾害或伤害的众多原因中,88%属于人的不安全行为引起,10%属于不安全环境造成,2%为其他不可抗拒的因素[7].直接的原因可能是人的不安全行为、物的不安全状态、不卫生的环境因素和不协调的组织管理因素等,但这些因素的形成常常是管理失误造成的,所以管理应当是安全科学的基本要素.为此,从“人、机、环境、管理”系统理论出发,通过咨询、系统分析和向专家发调查表等方法，以及参考工业、企业的安全评价指标体系,并不断地修改完善,构建重大危险源风险评价指标体系[7].重大危险源评价指标体系中各评价指标反映了重大危险源不同方面的安全要求,有些是定性的,有些则是定量的,如何对其进行统一则显得格外重要.本文参照安全评价的标准,将最终评价得到的重大危险源分为A,B,C,D 4个等级,评价指标等级分a,b,c,d 4个等级,其中A级表示重大危险源，安全类别满足国家现行标准规范的安全要求,可以正常进行生产经营活动;B级则表示重大危险源，安全类别处于较安全范围,其相应措施是对局部安全隐患进行及时整改;C级则表示重大危险源，安全类别处于危险范围,其相应措施是对安全隐患进行立即整改;D级则表示重大危险源，安全类别处于很危险的范围,其相应措施是停产整顿.而a则表示评价指标“优”;b 表示评价指标“良”;c表示评价指标“中”;d表示评价指标“差”.为了便于得到一个精确的评估结果,设A或a等级的变量值范围为85～100,B或b为70～85,C 或c为60～70,D或d为0～60,采用中值法,则等级评价矩阵P为[92.5,77.5,65,30].2.2 确定评价指标的权重指标权重的确定问题在各种评价方法中都是最困难的问题.目前测权重的方法众多,如Delphi法(专家咨询法)、相对比较法、连环比率法、重要度比较法、熵值法、层次分析法等.其中,层次分析法是匹兹堡大学著名运筹学家T L Saaty于20世纪70年代提出的[8].这种方法把复杂问题中的各种因素通过划分为相互联系的有序层次,使之条理化,并把数据、专家意见和分析者的主观判断直接地结合起来,就每一层次的相对重要性给予定量表示.然后利用数学方法确定表达每一层次全部要素的相对重要性权值.该方法对各指标之间重要程度的分析更具逻辑性,再加上数学处理,可信度较大,应用范围较广.缺点是各指标之间相对重要程度的判断因专家不同,有一定的主观性.为克服专家对各指标之间相对重要程度的判断不同的缺点,在确定评价指标的基础上,通过对若干名注册安全工程师进行问卷调查,由各个专家根据其多年的工作和实践经验对各个指标的重要程度进行两两比较,对各个专家的调查数据均值化后,再利用层次分析法进行相关的计算.评价指标权重通过专家调查表和层次分析法得到,如表1所示.表1 重大危险源评价指标及权重表Table 1 Evaluation index and weight of major hazard installations一级指标二级指标二级指标权重占总指标权重安全管理U10.2836领导的安全意识(U11)0.15330.0435职工的安全素质(U12)0.03830.0109 安全职能部门作用(U13)0.15330.0435 规章制度建立健全及执行(U14)0.18230.0517 安全投入管理(U15)0.18230.0517 安全规划管理(U16)0.10820.0307 应急救援管理(U17)0.18230.0507伤亡事故U20.1003死亡人数(U21)0.46620.0468 负伤人数(U22)0.11500.0115 重大事故次数(U23)0.32970.0331 经济损失(U24)0.08910.0089安全教育U30.1418安全教育计划与实施(U31)0.23710.0336 入厂人员三级教育执行情况(U32)0.07580.0107 日常安全教育情况(U33)0.08380.0119 安全技术知识普及情况(U34)0.07580.0107 特种作业人员培训情况(U35)0.23710.0336 安全管理人员培训情况(U36)0.29040.0412安全技术及装备U40.3138生产工艺及设备的安全性(U41)0.37550.1178 三同时执行情况(U42)0.31580.0991 设备的技术安全管理情况(U43)0.20780.0652 安全防护状况(U44)0.10090.0317劳动安全卫生U50.0762劳动用品正确使用率(U51)0.15470.0118 职业病发病率(U52)0.36800.0280 尘毒人员健康保护(U53)0.36800.0280 夏季防暑冬季防冻情况(U54)0.10930.0083环境资源U60.0843水文地质情况(U61)0.22920.0193周边环境情况(U62)0.38540.0325 生产区域情况(U63)0.38540.03252.3 确定评价样本矩阵组织10位评价人员对评价指标体系各指标按指标评分等级标准给二级评价指标评分,根据10位评价人员所填写的评分表,求得评价样本矩阵D2.4 无量纲化处理比较序列Ui(k)对于最优序列Ui(0)的关联度,首先对比较序列进行无量纲化处理,用比较序列除以最优序列得k=1,2,3,4分别表示评价级别优、良、中、差; 0表示最优序列;i=1,2……,表示评价指标;比较序列与最优序列差的绝对差为Δi(k)=|Xi(0)-Xi(k)|重大危险源评价指标无量纲化绝对差计算结果详见表2.表2 重大危险源评价指标无量纲化绝对差计算结果Table 2 Calculation result of dimensionless absolute difference of major hazard installations evaluation index指标FiXi(k)0ABCDΔi(k)ABCDU11771.001.2011.0060.7790.3900.2010.0060.2210.610U12791.001.1710.9810.7590.3800.1710.0190.2410.620︙︙︙︙︙︙︙︙︙︙︙U63651.001.4231.1920.9230.4620.4230.1920.0770.5382.5 关联度计算由关联度计算公式得关联度矩阵,其中分辨率系数取值在0到1之间,通常取0.5,具有较高分辨率.由表2,两级最小差取0.006,两级最大差取0.907,结果如表3所示. 表3 关联度矩阵Table 3 Association degree matrix指标指标权重WEABCD指标指标权重WEABCDU110.04350.701.000.680.43U340.01070.670.940.700.44U120.01090.740.970.660.43U350.03360.440.590.960.49U130.04350.510.690.890.47U360.04120.670.940.700.44U140.05170.360.470.720.53U410.11780.610.860.750.44U150.05170.790.900.640.42U420.09910.721.000.670.43U160.03070.650.920.710.44U430.06520.590.820.770.45U170.05070.750.950.650.43U440.03170.690.970.690.43U210.04680.740.970.660.43U510.01180.340.440.670.55U220.01150.750.950.650.43U520.02800.690.970.690.43U230.03310.770.930 .640.42U530.02800.610.860.750.44U240.00890.670.940.700.44U540.00830.690.970.690.43U310.03360.590.810.780.45U610.01930.670.940.700.44U320.01070.420.560.890.50U620.03250.500.670.920.47U330.01190.750.950.650.43U630.03250.520.710.870.462.6 综合关联度计算由R=W×E,代入数据得,R=(0.632,0.851,0.731,0.447).由上可知该重大危险源的安全水平处于B级,其相应措施是对局部安全隐患进行及时整改.2.7 风险评价结果分析根据实际工作中经常采用的安全检查表方法,按上述评价指标,经专家打分,按专家数进行均值后,与指标权重相乘得风险评价评估分值.经计算,评估分值是71.955,属于B级.而基于灰关联度的灰色评价结果也是B级,即基于灰色理论的重大危险源风险评价是可行性的.灰色评估系统相对于其他评价方法,对系统或所属因子,在某一时段所处的状态,做出一种半定性半定量的评价与描述,对系统的综合效果与整体水平,形成一个可供比较的概念与类别.对于“小样本不确定”的多指标风险评价问题,运用灰色系统理论进行评价,无疑是一个较好的评价方法.3 重大危险源风险评价的计算机实现灰关联度风险评价计算程序框图如图1所示.风险评价运行界面如图2所示.图1 灰关联度风险评价计算程序框图Fig.1 Calculation procedure of riskevaluation of grey association degree图2 风险评价运行界面图Fig.2 Working interface of risk evaluation4 结论灰色关联度评价法的优势在于可以处理系统中的部分确定和部分不确定信息,为解决信息不全面、无典型统计规律的重大危险源系统安全评价问题提供了新的途径.灰色关联度评价法简便可行,计算机实现简单易行,其评价结果直观、可靠,弥补了传统的安全检查表方法的不足.通过以上研究表明,灰色关联度是一种重大危险源系统风险评价的有效方法,灰色关联度分析模型可操作性好,具有很好的推广应用价值. 参考文献(References)[1] 田民,刘思峰,卜志坤.灰色关联度算法模型的研究综述[J].统计与决策,2008(1):26-29.Tian Min, Liu Sifeng, Pu Zhikun.Review on grey association degree model[J].Statistics and Decision,2008(1): 26-29.(in Chinese)[2] 肖新平.关于灰色关联度量化模型的理论研究和评论[J].系统工程理论与实践,1997(8):77-82.Xiao Xinping. Theoretical study and reviews on the computational method of grey interconnect degree[J].Systems Engineering Theory & Practice,1997(8):77-82.(in Chinese)[3] 邓聚龙.灰理论基础[M].湖北武汉: 华中理工大学出版社,2002.[4] 李一名,刘以安,刘同明，等. GM(1,1)灰色模型在目标跟踪中的分析和改进[J].华东船舶工业学院学报：自然科学版, 2004(1):56-60.Li Yiming, Liu Yian, Liu Tongming,et al.Analysis and improvement ofGM(1,1) used in target tracking[J].Journal of East China Shipbuilding Institute:Natural Science Edition, 2004(1):56-60.(in Chinese)[5] 张明媛,袁永博,周晶,等. 基于灰色系统模型的城市承灾经济协调性分析[J]. 系统工程理论与实践, 2008(03):171-176.Zhang Mingyuan, Yuan Yongbo, Zhou Jing,et al.Analysis of economic coordination of urban disaster-carrying based on grey systemsmodel[J].Systems Engineering Theory & Practice,2008(03):171-176.(in Chinese)[6] Liu Sifeng.On measure of grey information[J].The Journal of Grey System,1995,7(2):97-101.[7] 徐德蜀.安全科学与工程导论[M].北京:化学工业出版社,2004.[8] 常建娥,蒋太立.层次分析法确定权重的研究[J].武汉理工大学学报:信息与管理工程版,2007,29(1):156-159.Chan g Jian′e, Jiang Taili. Research on the weight of coefficient through analytic hierarchy process[J].Journal of Wuhan University of Technology:Information & Management Engineering,2007,29(1):156-159.(in Chinese)。
财务报表审计重大错报风险评估研究——基于熵权TOPSIS和灰色关联度法
２０21年第3期一级指标Ⅰ偿债风险（+）Ⅱ营运风险（+）Ⅲ盈利风险（+）Ⅳ发展风险（+）二级指标流动比率（-）速动比率（-）现金流量比率（-）资产负债率（+）现金比率（-）长期债务与营运资金比率（-）应收账款周转率（-）存货周转率（-）总资产周转率（-）总资产净利率（-）营业利润率（-）营业净利率（-）销售期间费用率（+）总资产增长率（-）净利润增长率（-）营业收入增长率（-）销售费用增长率（+）一、引言在日益复杂的审计环境下，重大错报风险的评估是财务报表审计的核心，影响了进一步审计程序的制定和实施。
黄冠华（2018）利用模糊综合评估法（FCE ），从模糊集合理论出发，使用隶属函数对非确定性的专家评语进行量化计算，对大数据背景下的审计风险进行科学建模与量化评估。
王扬、王岩（2019）运用网络分析法（ANP ）和模糊综合评价法（Fuzzy ）构建审计风险评估模型并进行实例分析，为新型审计模式顺利开展及审计风险管理提供借鉴。
吴国斌、李明燕（2020）基于层次分析法、专家打分法和模糊评价法构建评估模型进行重大错报风险评估，方便指导后续的实质性审计程序。
结合以上文献得出，目前比较普遍的审计风险评价方法为模糊综合评价法和层次分析法。
目前，重大错报风险的评价方法主要为层次分析法和模糊评价法，可以从定量的角度对重大错报风险进行评估。
模糊综合评价法实现了审计风险的量化评价，但专家打分的程序存在一定主观性；层次分析法可以用较少的指标数据完成审计风险的评价，更加简单快捷，但难以计算大量的统计指标数据，且权重界限确定模糊。
为了评价方法的科学合理性，本文提出熵权TOPSIS 和灰色关联度相结合的方法，对审计重大错报风险进行评估。
二、构建评价指标体系重大错报风险往往伴随着财务报告异常特征指标的波动，故分别从偿债风险、营运风险、盈利风险、发展风险四个方向选取指标，并在每个一级指标下选取若干二级指标，如表1所示。
其中，资产负债率越高，表示该企业为保持运营所背负的负债越高，企业资不抵债，审计风险可能较大；销售期间费用率、销售费用增长率越高，表明企业营销花费较高，可能存在资金行贿行为，审计风险较大。
基于改进熵权和灰关联分析的风险评估方法
、
；（ ｉ ｉ）求第 ｊ 指标 的熵值 ｅ， 一 项
＝ｌ ｊ —ｅ ，当 ｇ越 大 时，指标 越 重要 ；（ｖ ｉ） ，其 中 ｗ满足 ０ ｊ １ ｗ ≤ ，
（ ）灰色 关联分 析 ：（ ） 据评 估矩 阵各 风险 要素 的特性 对 ２ ｉ根 其进 行极 大值 或极 小值 无量纲 化 处理 ， 即从评估 矩 阵 中选 取最 优 序列 作为 参考序 列 ，再分 别对 序列 进行 无量纲 化 处理 ， ； （ｉ ｉ ）求绝对 差 Ａ ，Ａ ＝｝ 。 … Ｉ ｛ ｉ ｐ 一ｐ ｊ ，并求其 最大 值 ， 和 最 一
计算 机 光 ０期
Ｃ ｍ ｕ ｅ ＤＳ ｆ ｗ ｒ ｎ ｐ ｌｃ ｔｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒＣ ｏ ｔ ａ ｅａ ｄＡ ｐ ａ ｉｎ ｉ 工 程 技 术
基于改进熵权和灰关联分析 的风险评估方法
罗 东梅
（ 州大学贵州省光电子技 术及应 用重 点实验 室，贵 阳 ５０ ２ 贵 ５ ０５）
Ａｂｓｒ ｃ ： ｒ ｐ ｏ ｈｅ ｃ ｒｅ ｔｍ ｅｈｏ ａ ｅ ｎ ｔａ ｉｉｎａ ｉｋ ａｓ ｓｍ ｅ ｆｔ ｉ ｉａｉｎｓａ ｄ ｔ ｏ ｔ ａ ｔＥｎｔｏ ｙ ｆ ｒｔ ｕ ｒ ｎ ｔ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｄ ｔ ｒ ｏ ｌｒｓ ｓ ｅ ｓ ｎｔｏ ｈｅ ｌ ｔｔｏ ｎ ｈｅ ｃ ｍｐｌｘ ｉｋａ ｓ ｍ ｅ ｌ ｎ ｇｅ ｂ ｔ ｅ ｉｋ ａ ｔ ｓｗｅｐ ｅ ｅ ｔａ ｍｐｒ ｅ ｎ ｏ ｄｇ ａ ｅａｉ ｎ ｌａ ａｙｓｓｏ ｉｓ ａ ｓ ｓｍ ｅ ｔ ｅｈ ｓ ｅｗｅ ｎｒｓ ｆｃｏｒ， ｒ ｓ ｎ ｎ ｉ ｏｖ ｄｅ ｔ ｐｙａ ｒ ｙｒ ｌｔｏ ａ ｎ ｌ ｉ ｆｆ ｋ ｓｅ ｓ ｎ ｔｏｄ ． ｒ ｎ ｍ Ｋｅ ｗ ｏ ｄｓＲｉｋ ａ ｓ ｓｍ ｅ ； ｐ ｏ ｄ ｅ ｒ ｐ Ｇｒｙ ｏｒ ｌｔｏ ｎ ｌ ｉ； ｓ ｒ ｓｓａ ａ ｄｚ ｔ ｎ ｙ ｒ ： ｓ ｓｅ ｓ ｎｔＩ ｒ ｖｅ ｎｔｏ ｙ； ａ ｃ ｒｅａ ｉｎ ａ ａｙｓｓＺ—ｃ ｅ ｔｎｄ ｒ ｉａｉ ｍ ｏ
灰色关联法在危险化学品事故分析中的应用
70工业安全与环保I ndust r i al Saf e t y a nd Envi r onm e nt al Pr o t ect i on2013年第39卷第6期J une2013灰色关联法在危险化学品事故分析中的应用吕晓燕景国勋(河南理工大学安全科学与工程学院河南焦作454003)摘要根据2008--2011年全国危险化学品事故资料的统计分析，运用灰色关联分析方法，建立以事故起数、死亡人数为参考数列，以事故不同类别为比较数列的灰色关联体系。
得出了火灾、灼烫、容器爆炸、其他爆炸、中毒与窒息等不同事故类别与事故死亡人数之间的关联度，结果显示其他爆炸与死亡人数之间的关联度最大。
关键词危险化学品灰色关联分析事故分析死亡人数A ppl i c at i on of G r a y C or r el at i on i n t he A na l ys i s of H azar dous C hem i cal A cc i dent sL U X i aoyan J I N G G uom un(Co／／ege of Saf ay&／ence and Eng／魄，Henan Po／yuchnk‰妙血眦帕，Henan454003)A bst r act A cc ordi ng t o t he s tat i st i cal dat a of2008--2011nat i o naldal t黜U$chem i cal ac ci dent s a nd by us i ng t he gr e y co r-relation明蛐metII．odt a gr ey r el at i on sys t em i s est abl i sh ed bas ed o n ac ci dent I R l m ber8，dea t h t oll il l s f or r ef e粑m ce畿-qu e nce a nd di f f er ent ca t egor i e s f or c(眦I pa r i I唱se quence．So t he cor r el at i on c an be f ound am o ng t he f i r e，bur ni ng hot，cont a i ne r s，e xpl osi on，ot he r expl os i on，poi s oni ng a nd c}她w ith t he de at h t o l l a nd i t s how s t hat t he cor r el at i on degr e e be-t w ee n ot h er e xpl os i om a nd de at h t oll is t he bi g ges t．K ey W or ds也m萨∞∞c l zm i c al s gr e y rehfion豇蛐accident anal y si s de at h t oll0引言据国家安全生产监督管理总局和中国化学品安全协会公布的危险化学品事故可知，2008--2011年我国共发生危险化学品事故l833起，造成1312人死亡和巨大的财产损失。
基于熵值法和灰色关联分析的广西档案事业发展评价
基于熵值法和灰色关联分析的广西档案事业发展评价作者：虞香群来源：《兰台世界·上半月》2018年第01期摘要文章通过构建广西综合档案馆事业发展评价指标体系，利用熵值法确定各个指标的权重，计算出2011—2015年广西综合档案馆事业发展水平；利用灰色关联分析法分析各个因素对广西档案事业发展的影响程度。
结果显示，在广西档案事业发展“十二五”规划的这五年，档案事业不断向前发展，取得了长足的进步；不同因素对广西档案事业发展的影响程度存在一定的差异，馆藏信息资源水平影响程度最强，其次是档案信息资源开发利用水平，档案馆基础条件水平影响最弱。
关键词熵值法灰色关联分析发展评价档案事业中图分类号 G271.1 文献标识码 A 收稿日期 2017-08-15Abstract By establishing Guangxi comprehensive archives development evaluation index system， the paper uses entropy method to determine the weight of each index， and thus calculates the development level of Guangxi comprehensive archives from 2011 to 2015. Meanwhile it uses the gray correlation analysis to analyze the influence degree of each factor on the development of archives in Guangxi. The results show that in the five years of the twelfth five-plan， archives in Guangxi keeps moving forward and has made considerable progress， and that different factors have different influence on the development of archives in Guangxi， with the level of archives information resources as the strongest， followed by the exploitation and utilization level of archives information resources， and the basic conditions of archives the weakest.Keyword entropy method； gray correlation analysis； development evaluation； archives已有的对档案事业发展进行评价的文章中主要是以理论性的陈述分析为主，极少有应用实证分析的方法对档案事业发展作出评价。
基于熵权的灰色关联辐射源威胁评估
１ ０ ０ ９ — ３ ５ １ ６ （ ２ ０ １ ６ ） ０ ６ — ０ ０ ５ ８ — ０ ６
Ａ Ｇｒ ｅ ｙ Ｃｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｅｎ ｔ ｒ ｏ ｐ ｙ Ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｉ ｎ Ｅ ｍｉ ｔ ｔ ｅ ｒ Ｔｈ ｒ ｅ ａ ｔ Ａｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｍｅ ｎ ｔ
ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ，ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ａ ｎ ｄ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ． Ｔｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｓ ｅ ａ ｃ ｈ ｍ—
Ｖｌ ＧＵＯ Ｐｅ ｎ ｇ ｃ ｈｅ ｎ ｇ，ＷＡＮＧ Ｘｉ ｎｇ ，ＺＨＯＵ Ｄｏｎ ｇ ｑ ｉ ｎｇ，ＤＵ Ｗｅ ｎ ｈｏ ｎｇ，ＹＡＮＧ Ｙｕ ａ ｎ ｚ ｈｉ ，ＣＨＥＮＧ ｌ
（ Ａｅ ｒ ｏ ｎａ ｕ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｎｄ Ａｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ｓ Ｅｎｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ Ｃｏ ｉ ｌ ｅ ｇ ｅ，Ａｉ ｒ Ｆｏ ｒ ｃ ｅ Ｅｎ ｇｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｘｉ ＇ ａ ｎ ７ １ ０ ０ ３ ８， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
煤与瓦斯突出影响因素综合评价研究——基于改进熵权法+灰色系统关联法的研究
权非常容易因为细微差别发生改变，使得相关指标
被赋予的权重与事实不符。为减小传统熵权法的局
限和弊端造成的影响，本文采用改进的熵权方法来
确定指标的权重。
１） 构造矩阵。假设指标体系中有 ｎ个评价对
象，ｍ个评价指标［１２］，且 ｉ＝１，２，…ｎ，ｊ＝１，２，…，ｍ，
则矩阵为：
Ｘ１１ Ｘ１２ … Ｘ１ｍ
Ｄ＝（Ｘｉｊ）ｎｍ＝
１ 构建煤与瓦斯突出评价指标体系
于综合假说，从煤层物理特性、瓦斯因素和地理因素
三个方面进行分析，对上述文献中的影响因素进一
步丰富，选取了 ６个重要影响因素：煤的坚固性系数
Ｘ１、煤层倾角 Ｘ２、煤层瓦斯压力 Ｘ３、煤层瓦斯含量 Ｘ４、瓦斯放散初速度 Ｘ５和煤层开采深度 Ｘ６，构建煤 与瓦斯突出评价体系。
Ｘ４ １３．１ １０．０３ ８．２６ ７．９８ ８．６８ ４．６１ ６．８ １３．６１ １２．７ ２．０１ ５．９
１１ ６．９ １０．１ ９．３２
Ｘ５ １８ ２０ ６ １７．４ １７．５２ ７ ５．５ １５ ５．８ ６ ５．７ ９．３ １２ １６．５８ １７．６６
Ｘ６ Ｘ０ ５６１ ３ ６２１ ３ ４８４ ４ ４８９ ３ ５８９ ４ ５１２ １ ５３５ １ ６２２ ３ ５４２ １ ４００ １ ４４５ １ ５０３ ３ ５４５ ２ ５０３ ３ ４４５ ２
成果应用
总第 ２６３期
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００５－２７９８．２０２１．０７．００７
煤与瓦斯突出影响因素综合评价研究
——— 基 于 改 进 熵 权 法 ＋灰 色 系 统 关 联 法 的 研 究
雷思友，刘 洁，方 信
（安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 ２３２００１）
开拓系统优化的AHP-熵权法和灰色关联分析
开拓系统优化的AHP-熵权法和灰色关联分析
李何林
【期刊名称】《金属矿山》
【年(卷),期】2017(000)003
【摘要】开拓方案的选择对地下矿山开采具有关键性的作用,而影响开拓方案选择的因素众多,且影响程度不一.为避免个人主观认识差异及客观数据之间关系的片面性对开拓方案选择结果的影响,提出了基于AHP-熵权法和灰色关联分析的开拓系统评价方法.在评价过程中,综合考虑了影响开拓方案选择的定性、定量指标,将AHP法和熵权法结合,确定了评价指标的综合权重,通过灰色关联分析得到了最优开拓方案.矿山实践表明:该方法得出了可靠评价指标权重及评价结果,且计算过程简单,评价结果直观,是一种科学合理的评价方法,为开拓方案的优化选择以及其他系统工程的多方案优选提供了一条新的途经.
【总页数】4页(P50-53)
【作者】李何林
【作者单位】中钢集团马鞍山矿山研究院有限公司,安徽马鞍山243000;金属矿山安全与健康国家重点实验室,安徽马鞍山243000;华唯金属矿产资源高效循环利用国家工程研究中心有限公司,安徽马鞍山243000
【正文语种】中文
【中图分类】TD853
【相关文献】
1.基于AHP-熵权法的开卷机减速器方案选择 [J], 施天威
2.基于AHP-熵权法的综合能源系统多指标评价 [J], 孟明;罗洋
3.基于AHP-熵权法的城市燃气管道风险评价 [J], 曾小康;冯阳;赖文庆;汤彬坤;吴涛;伏喜斌;黄学斌;钟舜聪;钟剑锋
4.基于AHP-熵权法的采动区煤层气开发潜力评价 [J], 贾志超;黄华州;黄绍博;周宇;王波
5.畜禽产业生态化发展的综合评价——融合AHP-熵权法的灰色关联分析 [J], 何倩;胡梅梅
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灰色关联分析在煤矿突水水源识别中的应用
２ 实 例 分 析 开采 二 。 层 ， 煤 一 及一 煤 层
因受二 灰及 奥灰 突水 的威 胁 而 尚未 开采 ， 区北 部 矿
山区有 大量 的灰 岩裸 露 区 ， 补 给边 界 同 时也 为矿 为
方法 能有效 改进灰 色关 联分 析 的准确 性 。
１ 改 进 的 灰 色 关联 分 析 法 原 理 及 过 程
灰色关 联分析 法 的原理 是根据事 物序 列空 间曲 线 的几何形 状 的相似 程 度 ， 量 化 的方 法评 判 事 物 用
区奥 灰含水 层提 供 了补给 来 源 。此外 ， 由于岩溶 裂
究 对象 的影 响程度 … 。
分 析 ， 取其 化 学成分平 均值 （ １ 构造 比较 序列 ， 选 表 ）
选取 某 已知水样 为参考 序列 。
２ ２ 建 立 数 学 模 型 ．
（ ） 造参 考 序 列 和 比较序 列 。参 考 序 列 ， １构
比较序 列 。 ， 。 ， ：
隙发 育 ， 灰溶 洞直 径可 达 ３ｍ， 且该 区断裂 构造 奥 并 发育 ， 为突水 提供 了有 利 的充 水 通道 。 发生 突水 的 水源 除顶板 砂岩 裂隙水 外 ， 底板 以八 灰水 为主 ， 次 其
（ 因素 ） 间的关 联 程度 。２条 曲线 的形状 越 相 似 ， 关
联度 就越 大 ， 之 ， 反 则关 联度 越小 。该方法 的分 析过
‘ △ Ｊ ＋ Ａ ０ ｌ ｐ… （） ｝
式 中 ， ＝１２ ３ｐ为分辨 系数 。 ｉ ，， ；
可见 ， 独立 于序 列 因子 值 之 外 的人 为取 值 Ｐ是 的一个 常数 。文 献 ［ ］ １ 中指 出 Ｐ∈［ ， ］ 在具 体应 ０１， 用 中一般 常用 Ｐ＝ ． ， ０ ５ 文献 ［ ． ］ 出了 Ｐ＝ ． ２３ 指 ０ ５的 不合 理性 。此次 通 过分 析 观 测序 列 的平 稳 性 ， 为 认 分辨 系数取 值应根 据序 列 的平稳 性选 择不 同的值 。
基于熵权的灰色关联分析方法在供应商选择中的应用研究
基于熵权的灰色关联分析方法在供应商选择中的应用研究为了克服主观赋权法在确定供应商评价指标权重时的主观性，本文借助信息工程学中“熵”的概念，客观地揭示出各评价指标的重要性，从而确定权重，然后用灰色关联分析法对供应商进行排序选择，并给出具体的计算方法和实例分析。
标签：熵权法灰色关联分析供应商选择一、引言供应链合作伙伴关系（Supply Chain Partnership，SCP）是供应商与制造商为实现某个特定目标，在一定时期内共享信息、共担风险、共同获利的协议关系，因此，合作伙伴的选择是供应链合作关系的基础。
供应商的选择过程是一个典型的多目标决策问题，在用灰色关联进行分析的过程中，灰色关联度的计算实际上是将各项指标等权划分，这样会因为没有考虑到各指标重要性差异和允许指标属性之间可以相互线性补偿，且被补偿的值不受任何限制而导致存在信息流失、误差大等缺陷，而采用主观赋权法又无法消除各因素权重的主观性。
借助信息工程学中“熵”的概念，在多方案评定中能够对每个指标的重要程度尤其是对重要属性指标都加以考虑和保证，客观地揭示出各评价指标的重要性。
因此，决策算法采用基于灰色关联度的灰色综合评价决策模型，运用信息熵来确定指标权重。
二、算法原理灰色关联分析的基本思路是根据各比较数列构成的曲线与参考数列构成的曲线的几何相似程度来确定比较数列与参考数列之间的关联度，几何形状越接近，则关联度越大。
灰色关联分析把各项指标等权划分，无法给出各评价指标的重要性差异，而按照信息论观点，各个指标在指标体系中的作用，与指标的变异度有关，指标的变异度越大，它所携带和传递的决策信息越多，对方案的比较作用也越大。
信息量的大小可用熵值来测度，熵值的减少意味着信息量的增加。
熵值法根据各指标的信息载量的大小来确定指标权重。
熵值法的最大优点是其计算得到的权重完全是依据属性矩阵所带的信息，没有任何主观判断，能够得出较为客观的综合评价结果。
1.指标规范化处理设原始指标属性矩阵，则对效益型指标规范化处理，有：,;对成本型指标规范化处理，有。
基于灰色关联理论和熵权法的企业人力资源风险评价
应的监督体系。
缺少了监督，徇私舞弊就会日渐成风。
这里所说的监督，不是只对系统操作人员和管理人员等进行的监督，也包括管理层人员和系统操作人员，还包括其他员工。
系统操作人员是最直接与系统接触的，在系统环境下，他们负责处理日常各种业务，出问题的可能性多，在企业中，对他们进行直接监督的是上级管理人员，但这是不够的，各管理层人员和其他员工都有监督的权利和义务。
对管理层人员来说，由于职权的关系，他们大多时候可以直接进入系统，所受约束比较小，出问题与系统操作人员共同舞弊的可能性大，因此管理人员也是应该接受监督。
员工，不仅系统操作部门的员工，也包括其他各部门员工，既有监督他人的权利，也要受其他人的监督。
4小结作为企业管理信息化进程中重要的一项内容，ERP 系统正逐步在企业中得到广泛应用。
但是，当关注其为企业带来巨大的管理提升和经济效益的同时，也必须充分认识到由于ERP 系统自身的特点所带来的风险。
针对这些风险，研究和制定ERP 环境下企业的内部控制策略，是ERP 应用中不容忽视的新课题。
ERP 系统应用到企业内部控制中，对其内部控制体系产生了广泛而深远的影响，是企业内部控制进一步完善的标志。
企业在应用这一系统的过程中，应该注意控制以上所分析的各种风险，并将系统与企业的内部业务流程、内部管理系统等结合起来。
在不断发展中，企业应当根据环境条件的变化对ERP 系统和内控系统的调整，使其适应企业的变化。
———————————————————————参考文献：[1]Boynton A C ，Zmud R W.An assessment of critical successfactors [J]；Sloan Management Review ，Summer 1984，17-27.[2]Delone W H ，McLean E rmation system success:thequest for the dependent variables ．Information Systems Research ，1992.3：60-95.[3]Teltumbde A.A framework for evaluating ERP projects ．InternationalJournal of Production Research ，2000，38（17）：175-182.[4]Markus M L,Axline S ，Petrie D ，Tanis C.Learning fromadopter ’s experiences with ERP ：problems encountered and success achieved ．Journal of Information Technology ，（2000）15：245-265.[5]Al -Mashari M ，Al -Mudimigh ,A ，Zairi M.Enterprise resourceplanning:a taxonomy of critical factors [J]；European Journal of OperationalResearch 146，2003：352-364.[6]仲秋雁、闵庆文、吴力文：《中国企业ERP 实施关键成功因素的实证研究》[J]；《中国软科学》2004（2）：35-38。
基于熵权的灰色关联分析
基于熵权的灰色关联分析摘要以灰色决策分析理论为基础，提出基于理想方案的灰色关联度方法、基于临界方案的最小关联度方法，以及同时考虑理想方案和临界方案的综合关联度方法及其相关度概念。
建立了灰色区间关联度系数公式和灰色区间相对关联系数公式。
并且在确定方案指标的权重时，将熵值理论与灰色关联分析方法相结合，建立起基于熵权的灰色关联分析模型。
根据各个指标值得变异程度，引用信息熵所反映数据本身的效用值来计算指标的权重系数，有效的避免了由于人的主观因素而形成的权重分配偏差。
关键词熵权灰色关联分析综合评价一、灰色基本概念1、问题描述灰色系统理论研究对象是，部分信息已知，部分信息未知的小样本、贫信息的不确定系统，它通过对部分已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识。
系统信息不完全的情况分为以下四种：（1）元素（参数）信息不完全；（2）结构信息不完全；（3）边界信息不完全；（4）运行行为信息不完全。
2、基本原理“信息不完全”是“灰”的基本含义。
在灰色系统理论创立和发展过程中，学者发现并提炼出灰色系统的基本原理如下：（1）“差异”是信息，凡信息必有差异；（2）信息不完全、不确定的解是非唯一的；（3）灰色系统理论的特点是充分开发利用已占有的“最少信息”；（4）信息是认知的依据；（5）新信息对于认知的作用大于老信息；（6）“信息不完全”（灰）是绝对的。
3、灰数及其类别灰色系统用灰数、灰色方程、灰色矩阵等来描述、其中灰数是灰色系统的基本“单元”或“细胞”。
灰数是指在某一个区间或某个一般的数集内取值的不确定数。
在应用中，灰数实际上是指在某一个区间或某个一般的数集内取值的不确定数。
通常用记号“⊗”表示灰数灰数有一下几类：（1）仅有下届的灰数。
⊗∈[a ，∞）或⊗(a) （2）仅有上届的灰数。
⊗∈ （3）区间灰数。
⊗∈ （4）黑数与白数。
当⊗∈ 时，即⊗ 的上下界均为无穷时，称⊗为黑数。
当⊗∈且 时，称⊗为白数。
二、基于熵权的灰色关联分析 （一）基本公式某一研究范围内的备选方案全体称为决策集合，记为A={A 1， A 2，…,A n }；目标因素集合记为S={S 1，S 2，…S m }方案A i 在目标S j 下的效果评价价值为非负区间灰数方案Ai 的效果向量记为：为了消除量纲和增加可比性，用灰色极差变换进行标准化， 对效益型目标值得到：对成本型目标值得到：标准化后的效果向量为： 其中 均为[0,1]上的非负区间灰数。
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供 的信息 是 不 完 全 的或 是 不 确 定 的 。 由此 可见 ，
危 险源辨 识 系统 是一 个 典 型 的 灰 色 系统 。 因此 ， 笔 者 提 出 了 一 种 新 的 思 路 ： 灰 色 关 联 分 析 法 应 将 用 于 危 险 源 辨 识 中 ； 时 ， 各 指 标 权 重 的 问 题 上 同 在
识 指 标 ， 在 这 里 选 用 发 生 事 故 或 危 险 的 可 能 性 故
的度 量标准 以便 于 分 析 ， 需要 对 原 始数 据 进 就
行 标 准化处 理 ， 知 比较 数 列 集 Ｘ一 （ ¨ 已 ｘ） ， 可 用 以下公 式将 其规 范化 为 ： Ｘ一 （ ） ： ｉ 或 运 行 过 程 中 该
ｍ） 辨 识 系 统 内 第 ｉ 危 险 源 中 第 ｊ 指 标 的原 为 个 个
始值， Ｘ 设 。为 第 ｊ 指 标 在 各 危 险 源 中 的最 优 个 值， 于是 Ｘ 一 （ Ｘ ， ， ） 该 系 统 内 的 最优 。 Ｘ ，。 … Ｘ 为
实例 对 该 模 型进 行 了验证 ， 非 化 学品 危 险 源辨 识 有 重 要 指 导 作 用 。 对
关 键 词 ： 险 源 辨 识 ； 色 关联 分析 法 ； 值 法 ； 重 系数 ； 合 评 价 危 灰 熵 权 综
对 于化 学 品危 险 源 ， 识 依 据 为危 险 品化 学 辨
物 质 的 危 险 性 及 临 界 量 ； 对 于 非 化 学 品危 险 源 ， 而
指标 集 （ 处 的最优值 即为最 小值 ） 即参考 数列 。 此 ， 个 参 与 辨 识 的 危 险 源 指 标 值 构 成 的 矩 阵 就 是 比较
…
如发生 故障对整个 系统 的影 响程 度 、 操作 人员 的素 质及管理水 平等 。在进行危 险源辨识 时 ， 以将这 可 些因素作 为辨 识指 标 ， 本 着“ 但 少而 精” 的原 则 ， 在 采用灰色关 联方法进行 危险源辨识 时 ， 应该 从指标
陕
２ 基 于熵 值 法 的灰 色 关 联 分 析 法 的
评 价 模 型 原 理 及 步 骤
２ １ 灰 色 关 联 分 析 模 型 的 原 理 ．
没有 明确 辨 识 依 据 。在 危 险 源辨 识 系 统 中 ， 我们 很难 全 面分析 和 掌 握 多方 面 的影 响 因 素 ， 而且 各 行业 的危 险源 辨识 系统 有很 多 的监测 数据所 能提
一
』 Ｊ
（ 在危险 性 ）暴 露 于危 险环 境 中 的时 问 （ 在条 潜 、 存 件） 和发生事 故之后可 能产 生 的后果 （ 触发 因素 ） 三 个 因素作为 危险源辨识 指标 。 ］
收 稿 日期 ： ０ ００ — ９ ２ １—８２
， 一 １ ２， ＇ｌ 一 １ ２， ， ） （ ， … ７ ； ， … ，
的曲线 的几 何形 状 越 相 似 ， 关联 度 越 大 ； 之 ， 其 反
则 越 小 。 现 将 待 评 对 象 集 作 为 比 较 数 列 集 ， 优 最
采 用 了熵 值法［ ， 主要 依 赖 于 评 价指 标 的实 际 ５ 其 ］ 数据 ， 克服 了主观 因素 的影 响 ； 最后 结合 具体 实例 运 用模 型进 行 分 析 给 出 了排 序 结果 ， 对该 辨 识 并
数列集， ｘ ｌ！ ’ 即： — ．
ｍ ］
ｘ
ｌ 。
｛ ｌ ｘ
１
…
Ｉ ｌ
２ ２ ２ 指 标 值 的 规 范 化 处 理 及 灰 色 关 联 系 数 的 ． ．
计算 由于各 个 指 标 有 不 同 的量 纲 ， 了形 成 统 为
一
中选取一些 有代表性 的 、 有直接影 响的参数作 为辨
方 法 的可行 性 和合理 性 进行 了总结 。
指 标值 作为 参考 数 列 ， 可 利 用 灰 色 系统 评 价 原 就
理进 行危 险 源辨识 分析 。
２ ２ 灰 色 关 联 分 析 模 型 的 步 骤 ．
２ ２ １ 确 定 最 优 化 指 标 集 设 Ｘ． ｉ ｌ ２， ， ． ． ． — ， … （
２ ｌ （） Ｏ ０ ６
陕
西
农
业
科
学
・
社会 纵横 ・
熵 值 法 与 灰 色 关 联 分 析 在 危 险 源 辨 识 中 的应 用 研 究
张 扬 。 录 全 ， 影 秋 蒋 张
（ 上海 交通 大 学 安泰 经 济与 管理 学院 ， 海 上
２ ０３ ） ０ ０ ０
摘 要 ： 以提 升 非化 学 品 危 险 源辨 识 水 平 为 目的 ， 用 灰 色 系统 理 论 的 灰 色 关联 分 析 法 ． 潜 在 危 险 性 、 在 利 以 存
１ 建 立 危 险源 辨 识 指 标 体 系
对 于非化学 品危 险源 ， 包括一些 危险建 （ 筑 构） 物、 压力 管道 、 炉及 压 力容 器 和其 他危 险 的没 有 锅 明确 辨识依据 的生产设备 ， 这些 危险源 的构成是 多 因素 的 ， 除了其 本身 的一 些 重要 技术 参 数外 ， 还应
备 件 和 触发 因素 作 为 主要 辨 识 指 标 ， 到 各 危 险 源指 标 与 最其 优 辨 识 指 标 的 关 联 度 。 通 过 熵 值 法 确 定 指 标 得 并 权 重 ， 立 了基 于灰 色 关联 分 析 的 危 险 源综 合 评 价 模 型 ， 以某 建 筑 工 地 钢 筋 作 业 的 危 险 源 辨 识 和 评 价 作 为 建 并
灰 色关 联分 析 法 的基 本 思 路 是 ： 据 各 比较 根
数 列 集 构 成 的 曲 线 族 ， 参 考 数 列 构 成 的 曲 线 问 与 的 几 何 相 似 程 度 来 确 定 比 较 数 列 集 与 参 考 数 列 ｎ ｊ Ｊ 的 关 联 度 。 比较 数 列 构 成 的 曲线 与 参 考 数 列 构 成