[发明专利]一种基于层次分析法和熵权法的车辆风险评估方法及装置

说明书

本申请实施例公开了一种基于层次分析法和熵权法的车辆风险评估方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过获取待评估车辆数据；将所述待评估车辆数据输入预设的车辆风险评估模型，在所述车辆风险评估模型中，利用层次分析法计算所述待评估车辆数据的第一权重向量，利用熵权法计算所述待评估车辆数据的第二权重向量；根据所述第一权重向量和第二权重向量计算并输出待评估车辆对应的车辆风险值。本申请实施例提供的技术方案提升车辆风险评估的精度。

技术领域

本申请实施例涉及车辆交通安全技术领域，尤其涉及一种车辆风险评估方法及装置。

背景技术

一直以来，机动车作为交通管理的主要对象都受到了交通管理者的重点管控，但由于机动车数量的剧增，交管部门有限的警力资源己经难以支撑对其进行全方位的严格管控，致使各类交通违法和乱象层出不穷。给人们的交通出行安全带来极大的隐患。结合交通管理实战需求，建立机动车管控体系，实现车辆的高效精准管理，势在必行。

为实现车辆精准管理，通常根据车辆档案信息、历史违法信息、交通事故信息等相关信息建立风险评估积分模型，积分越高车辆风险越高，交通管理者对风险高的车辆越需要严加管控，但是目前的风险评估模型存在不精确的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种基于层次分析法和熵权法的车辆风险评估方法及装置，能够解决车辆风险评估不精确问题，提升车辆风险评估的精度。

在第一方面，本申请实施例提供了一种基于层次分析法和熵权法的车辆风险评估方法，包括：

获取待评估车辆数据；

将所述待评估车辆数据输入预设的车辆风险评估模型，在所述车辆风险评估模型中，利用层次分析法计算所述待评估车辆数据的第一权重向量，利用熵权法计算所述待评估车辆数据的第二权重向量；

根据所述第一权重向量和第二权重向量计算并输出待评估车辆对应的车辆风险值。

进一步的，所述待评估车辆数据为多级指标体系数据，每一个上级指标包括至少一个下级指标，所述待评估车辆数据包括上级指标数据和下级指标数据；

所述利用层次分析法计算所述待评估车辆数据的第一权重向量，具体为：

确定所述待评估车辆数据的评估指标体系的准则层，所述准则层包括上层准则和子准则，所述上层准则为上级指标对应的准则，所述子准则为下级指标对应的准则；

利用层次分析法计算上层准则权重向量和各子准则权重向量，所述第一权重向量包括上层准则权重向量和各子准则权重向量。

进一步的，所述利用熵权法计算所述待评估车辆数据的第二权重向量，具体为：

利用熵权法计算所述待评估车辆数据的指标体系中每一指标的权重向量。

进一步的，所述根据所述第一权重向量和第二权重向量计算并输出待评估车辆对应的车辆风险值，具体为：

根据第一权重向量和第二权重向量进行计算得到综合权重向量；

根据综合权重计算并输出待评估车辆对应的车辆风险值。

进一步的，所述根据第一权重向量和第二权重向量进行计算得到综合权重向量，具体为：

将层次分析法得到的各子准则权重向量与熵权法得到的每一指标的权重向量进行计算处理得到第一综合权重向量。

进一步的，所述方法还包括：

根据上层准则和各子准则的对应关系，对所述第一综合权重向量进行归一化处理，得到第二综合权重向量；

将所述上层准则权重向量与所述第二综合权重向量相乘，得到第三综合权重向量；