基于PCA的道路运输企业安全评价研究*

陈明仙

（福建船政交通职业学院安全技术与环境工程系，福建福州 350007）

基于PCA的道路运输企业安全评价研究*

陈明仙

（福建船政交通职业学院安全技术与环境工程系，福建福州 350007）

对基于主成分分析法的道路运输企业安全评价的可行性进行了分析，构建了道路运输企业安全评价指标体系，建立了道路运输企业安全评价主成分分析模型，并通过SPSS进行模型计算.最后通过5家企业安全评价算例，演示了应用模型的详细过程，验证了模型与算法的可行性.

主成分分析；道路运输；安全评价

道路运输依然是当今最便捷的交通运输方式，大量的人和物都通过道路运输的方式进行点对点的时空转换，为生产和生活带来了极大的便利.与此同时，道路运输事故频频发生，造成了大量的人身伤害和财产损失，也极大影响了运输活动的正常进行.如2012年8月26日，陕西省延安市安塞县境内的包茂高速安塞服务区附近发生特大交通事故，一辆满载旅客的双层卧铺客车与一辆运送甲醇的重型罐车发生追尾碰撞，随后燃起的大火导致客车上36人死亡，3人受伤；2011年10月6日，滨保高速天津段发生一起特大交通事故，一辆载有55名乘客大客车与小客车右侧车身相撞，造成大客车侧翻，并向前滑行208米，造成35人死亡，19人受伤.运输企业是道路运输具体安全活动具体执行者和责任者，运输企业安全状况是运输安全的决定因素之一.因此，应加强运输企业安全管理，运用科学的手段对运输企业进行综合安全评价，对不符合安全要求的企业进行安全提升，避免事故的发生.

本研究以5家汽车运输公司为例，确定运输企业安全评价指标体系，建立PCA模型，并对给出算例进行分析，得出运输企业安全评价结论，为运输企业综合评价提供一种新方法.

1 基于PCA安全评价的可行性

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是多元统计分析的一个分支.20世纪30年代由费希尔（Fisher）、霍特林（Hotelling）等人提出并发展，其大量研究的工作使得多元统计分析成为应用数学的一个重要分支［1，2］.主成分分析是将其分量相关的原随机向量，借助于一个正交变换，转化成其分量不相关的新随机向量，并以方差作为信息量的测度，对新随机向量进行降维处理，再通过构造适当的价值函数，进一步把低维系统转化为一维系统［3，4］.

对运输企业安全状况的评价需要大量数据，涉及到众多的指标，这些指标之间存在着高度的相关性.如“管理机构和人员”与“队伍建设”，“法规和安全管理制度”与“作业管理”等数据都存在着高度的相关性.运用主成分分析，可将原来的复杂的指标体系进行简化，组成一组指标之间相互独立、无关的综合指标，并根据需要得到几个主要综合指标，反映原来指标的信息.可通过降维的思想，以较少的主成分替代原来复杂的指标，并对其安全状况进行量化评价［5］.

2 道路运输企业安全评价指标体系建立

通过对道路运输企业的调查，结合道路运输企业安全标准建设工作的主要内容，参考相关安全标准，将道路运输企业安全评价指标分为16项，如图1所示.

图1 道路运输企业安全评价指标体系

3 道路运输企业安全评价PCA模型建立与实现

3.1 道路运输企业安全评价PCA模型原理

主成分分析法在道路运输企业安全综合评价中的应用，实际上作了两个层次的线性合成，第一层次将原始指标通过恰当的线性组合而形成主成分，按累计方差贡献率不低于限定值（一般取85%）的原则确定前几个主成分，这反映了原始指标的信息；第二层次是各主成分以各自的方差贡献率为权重，通过线性加权求和得到综合评价指标来分析道路运输企业安全的优劣，反映了各主成分的信息［6］.

3.2 道路运输企业安全评价PCA算法

（1）原始数据进行标准化处理

由于主成分是从协方差矩阵S出发求得的，而协方差矩阵要受指标量纲和数量级的影响，不同的量纲和数量级将得到不同的协方差矩阵，从而主成分也会因指标量纲和数量级的改变而不同.为了克服这一缺陷，更客观地说明主成分的内涵，就必须将原始指标数据标准化［7，8］.一般采用z－score标准化公式：

由于标准化指标的协方差矩阵等于其相关系数矩阵，而相关系数矩阵不受指标量纲或数量级的影响，因此，标准化后的主成分是不受量纲和数量级影响的.

（2）求标准化矩阵Z的相关矩阵

（3）计算相关矩阵R的特征根

通常用Jacobi方法求R阵的P个特征根λ1≥λ2≥…≥λP≥0

（8）根据Fj（j＝1，2，…，m）值的大小可对样本进行评价排序［5］.

3.3 基于SPSS的PCA模型计算实现

SPSS是一款功能强大的统计、分析与建模软件，在其分析模块中的“降维——分析”模型部分可以帮助实现PCA模型计算及主成分结果输出［11］.根据主成分结果，根据已计算的特征向量，得出主成分表达式；再根据每个主成分特征值占所提取的特征值之和的比例为权重计算主成分综合模型；根据主成分综合模型计算值进行排序，就可对运输企业安全状况进行评价.（5）求出变量主成分uj

称uj为变量的第j个主成分，其中Z为指标向量，uj的方差为λj；根据所选择uj，计算样本主成分向量uj：Uj＝Zbj．

（6）选择主成分个数

主成分分析最终要将大量复杂指标用提取的几个综合指标来代替，同时要最大限度保留原指标的信息，在不失真的前提下减少实际工作.从前面的讨论可知，前k个主成分的累积方差贡献率α（k）表示的是这k个主成分从原始指标x1，x2，…，xp，中提取的总的信息量［9］.因此，确定主成分个数k实质上就是在k与α（k）之间进行权衡：一方面，要使k尽可能的小；另一方面，要使α（k）尽可能的大.即以较少的主成分获取足够多的原始信息［10］.

确定主成分个数的原则很多，通常是根据实际问题的需要，使前k个主成分的累积方差贡献率α（k）达到一定的要求，一般要求α（k）≥0．85．

4 模型应用示例

4.1 导入5家机构数据

通过专家现场调查与打分，得出5家运输企业安全评价指标分值，如表1所示.

表1 道路运输企业安全评价指标分值

4.2 运用SPSS建模并计算

4.2.1 相关矩阵

表2 相关矩阵

4.2.2 方差矩阵

表3 总方差

4.2.3 成分矩阵

表4 成份矩阵

4.2.4 主成分表达式

前3个方差累计贡献率α（k）为91.335%，大于85%，确定F1、F2、F3为3个主成分，其表达式如下：

从主成分表达式可以看出：

（1）作业管理、装备设施、安全投入、安全文化、职业健康和隐患排查与治理等在第一主成分上有较高载荷，说明第一主成分主要反映了这些指标的信息；

（2）队伍建设、安全目标、科技创新与信息化、管理机构和人员等在第二主成分上有较高载荷，说明第二主成分主要反映了这些指标的信息；

（3）绩效考评与持续改进、应急救援、隐患排查与治理、法规和安全管理制度等在第三主成分上有较高载荷，说明第三主成分主要反映了这些指标的信息.

4.2.5 综合表达式

4.2.6 5家运输企业安全量化评价及排序

表5 道路运输安全评价结果汇总表

通过对5家企业隐患和历史事故情况进行对比，综合评价结果与企业隐患及事故情况高度一致.

5 结论

（1）对运输企业安全状况的评价需要大量随机、相关的数据，造成了数据分析的困难，运用主成分分析，可将原来的复杂的指标体系进行简化，组成一组指标之间相互独立、无关的综合指标，并根据需要得到几个主要综合指标，反映原来指标的信息.通过降维的思想，以较少的主成分替代原来复杂的指标，并对其安全状况进行量化评价.为道路运输企业的安全评价提供了一种新方法.

（2）基于运输企业安全标准建设指标，建立道路运输企业安全评价指标体系，建立基于PCA的道路运输企业安全评价模型，基于SPSS构建模型并完成计算过程.运用模型对5家道路运输企业进行评价，得出量化评价结果，企业PD的安全综合评价得分最高，NF的安全综合评价得分最低，但在3个主成分上各自的得分排序与综合排序不完全一致，体现了部分安全指标与整体安全指标的差异.通过对5家企业隐患和历史事故情况进行对比，综合评价结果与企业隐患及事故情况高度一致.

（3）本研究旨在建立PCA的安全评价模型，参考了安全标准化的指标体系，在下一步研究中，将对模型指标的适应性进行更深入的探讨，对模型的有关参数进行标定和校验，对模型进行进一步的优化.

［1］Choulakian V.RobustQ-mode principal componentanalysis in L1［J］.Satatistics＆Probalilitry Letter，2001，（37）：135－150.

［2］蔡艺.主成分方法在综合评价中的应用［J］.中国统计，2005，（2）：24－26.

［3］王金亮，翁秀红.基于主成分分析法的泥石流危险度综合评价［J］.地质灾害与环境保护，2013，（1）：88－92.

［4］叶宗裕.主成分综合评价方法存在的问题及改进［J］.统计与信息论坛，2004，（2）：65－68.

［5］徐雅静，汪远征.主成分分析方法的改进［J］.数学的实践与认识，2006，（6）：68－75.

［6］高惠璇.应用多元统计分析［M］.北京：北京大学出版社，2005.

［7］迟国泰，曹婷婷，张昆.基于相关－主成分分析的人的全面发展评价指标体系构建［J］.系统工程理论与实践，2012，（1）：111－119.

［8］丁明祯，郑双忠，潘开名.企业安全评价分析的主成分方法［J］.工业安全与环保，2004，（2）：14－16.

［9］杜晶，赵黎明.主成分分析应用于综合评价的局限性［J］.内蒙古农业大学学报社会科学版，2007，（6）：128－130.

［10］傅荣林.主成分综合评价模型的探讨［J］.系统工程理论与实践，2000，（11）：68－74.

［11］张文彤.SPSS统计分析高级教程［M］.北京：高等教育出版社，2013.

（责任编校：晴川）

Safety Evaluation of Road Transportation Enterprises Based on PCA

CHEN Mingxian
（Fujian Chuanzheng Communications College，Fuzhou Fujian 350007，China）

The study analyzes the feasibility of using PCA in the safety evaluation of road transportation enterprises.The safety evaluation indicator system for road transportation enterprises is created.The safety evaluation PCA model for road transport enterprises is established and calculated by SPSS.The evaluation for5 road transportenterprises is done，which shows the details of themodel application.The examples verify the designed model and the algorithm.

PCA；road transportation；safety evaluation

X951

A

1008－4681（2014）05－0078－04

2014－08－27

陈明仙（1983－），男，福建莆田人，福建船政交通职业学院安全技术与环境工程系讲师，硕士.研究方向：安全工程.