本发明属于排水管网健康性评价领域，尤其是涉及基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法。
背景技术：
1、随着经济的快速发展，城市建设日新月异，配套设施逐步完善。排水管道作为城市建设的重要基础设施，由于其快速发展，其安全运行和维护面临着重大挑战。我国排水管网资产庞大，是市政设施必不可少的组成部分，其关系着城市工业建设和居民生活正常运转。排水管网包括雨水收集系统和污水收集系统，其整体效益受到建设、维护及外部环境等多种因素的影响。排水管网设施的改造、规划、设计、建设及工程验收过程进行管理是城市排水管理部门的重要业务内容之一。部分管道出现的管龄时间长、管网老化等现象，导致我国管网管理水平低下，排水管网安全运行面临严峻挑战，排水管网风险评价受到越来越多的关注。
2、由于排水管道埋在地下，损坏不易被发现，极易引发安全事故。随着排水管道的老化，事故也越来越频繁。目前排水管网修复和维护较为随意，评估过程也较简单，甚至不评估而直接根据管龄来替换，导致资源浪费。要改变这一现象，在对管网修复或维护之前需要对管网进行系统性的健康性评价。
3、为保证指标评价方法的准确性，各风险指标之间的权重是关键。常见的权重方法分为主观权重与客观权重。对于主观权重，权重很大程度上取决于专家的经验。常见的方法有层次分析法、德尔菲法、模糊理论等。对于客观权重，它根据现有数据集提供量化权重，权重是稳定且可验证的，但输入数据质量较低时，说服力较差，常见的方法有熵理论、多目标规划模型等。因此，本发明公开了一种基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法，考虑多因素间的相互影响，提高排水管网健康性评价结果的可靠性。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法，解决现有技术存在的排水管网修复和维护较为随意，且排水管网健康性评价结果准确性低、评价指标过多、指标间数据冗余的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法，包括以下步骤：
3、步骤1、分析影响排水管网健康性的因素，根据地区实际排水条件，参考文献进行分析并结合国家标准要求，明确指标体系构建原则，具体包括结合完备性原则、代表性原则和可操作量化原则，构建排水管网健康性评价指标体系，制定排水管网健康性评价分级标准；
4、步骤2、构建层次分析法结合随机森林模型ahp-rf，计算基于层次分析法ahp的主观权重与基于随机森林法rf的客观权重，使用加权组合法对权重进行组合赋权，获得排水管网健康性评价体系各指标权重；
5、步骤3、根据模糊评价对排水管网健康性进行评价，将排水管道健康性分为五个等级，确定排水管网运维修护的优先级。
6、优选的，影响排水管网健康性的因素包括管道属性因素、外部因素和环境因素；其中管道属性因素指管道本身的缺陷，属于内部因素的范畴；外部因素指管道中非自身因素带来的影响；环境因素包括地形、天气的自然因素，也包括人口、建筑的社会环境因素。
7、优选的，排水管网健康性评价指标体系包括三层，分别为：
8、第一层为指标层，包括排水管网风险评估u；
9、第二层为准则层，包括管网的本体因素u1、外部因素u2和环境因素u3三个方面的影响；
10、第三层为指标层，为准则层中本体因素u1、外部因素u2和环境因素u3的子影响因素，共包含12个指标。
11、优选的，准则层中本体因素u1、外部因素u2和环境因素u3的子影响因素具体为：
12、本体因素u1的子影响因素包括管龄、管材、管径、管道长度和接口类型五个指标；
13、外部因素u2的子影响因素包括管道埋深、管道流速和运行压力三个指标；
14、环境因素u3的子影响因素包括道路类别、天气温度、人口密度和管道周边建设程度四个指标。
15、优选的，步骤2中通过层次分析法计算主观权重的过程如下：
16、s21a、收集排水管网健康性评价体系中相应的指标数据，对数据进行标准化处理，消除各指标量纲上的差异，指标数据包括正向指标和负向指标，标准化数值rij计算公式如下：
17、正向指标：
18、
19、负向指标：
20、
21、式中，xij为第i个评价单元中第j个评价指标的数值；min(xj)表示原始数据中第j个指标的最小值，max(xj)表示原始数据中第j个指标的最大值；
22、s22a、构建判断矩阵，采用1-9标度法，比较指标数值化，数值大小代表指标重要程度大小，假定指标层有n个方案i个指标，指标i与指标j进行重要性对比，再通过相关专家打分得到判断矩阵p，判断矩阵p的表示如下：
23、
24、式中，aij表示ai相对于aj的重要性，其中i＝1,2,3,…,n，j＝1,2,3,…,n；
25、s23a、层次单排序求权：准则层b有m个影响因素，对目标层a的排序为b1，b2，b3，…，bm，指标层c层有n个影响因素，对上层b的因素为bj的单层次排序为c1j，c2j，c3j，…，cnj(i＝1，2，3...n；j＝1，2，3…m)，设其特征向量为w，wi为对层次c中各个指标权重的分配，将wi进行归一化处理，计算表达式如下：
26、
27、s24a、计算判断矩阵的最大特征值λmax，计算表达式如下：
28、
29、式中，b为某一层指标判断矩阵，w为对应特征向量，i为向量第i个指标；
30、s25a、矩阵一致性检验判断：引入一个一致性判定指标ci，计算表达式如下：
31、
32、当ci＝0，则判定该矩阵此时达到完全一致；当ci值越大，则矩阵一致性越低，引入一个随机一致性指标ri来减弱阶数n的负面影响，一致性比率cr为：
33、
34、当一致性比率cr<0.1时，矩阵的不一致程度在允许的范围内，矩阵通过一致性检验。
35、优选的，步骤2中基于随机森林法计算客观权重的过程如下：
36、s21b、采用gini算法从m个特征中选取gini指数最小的特征作为分类点进行分裂，形成单棵分类树，计算表达式如下：
37、
38、式中，t表示决策树的数目，pj表示t在类别j中出现的频率；
39、s22b、计算特征xj在分类节点m处的重要性，计算表达式如下：
40、vij(gini)＝gim-gif-gig
41、式中，vij(gini)表示每个特征xj的gini指数评分表达式；gim表示节点m的gini指数，gif和gig表示节点m分类后所得到的两个新节点的gini指数；
42、s23b、计算每个指标在分类树上的gini系数确定指标重要度，计算表达式如下：
43、
44、vm表示最终的特征重要性评分值，数值越高重要性就越大；d'n,m表示分类树为n的训练集，(n,ν)为系数参数，m为分类树数量，ν为随机指标个数。
45、优选的，步骤2中使用加权组合法对权重进行组合赋权的表达式如下：
46、
47、式中，ηk表示为对第k个加权方法的偏好程度，且∑η＝1，βk表示满足∑βk＝1的第k种方法的一致性程度，w(k)是第k个加权方法的权重向量，θ表示中偏好的重要性系数，1-θ为一致性重要性系数，其中βk通过spearman方法获得，对于两个权重向量和对应的秩向量表示和两种加权方法之间的一致性ρkh的计算表达式如下：
48、
49、在q个权重方法中，第k个方法与其他q-1方法之间的平均一致性ρk表达式如下：
50、
51、对ρk进行归一化得到βk，计算表达式如下：
52、
53、优选的，步骤3中根据模糊评价对排水管网健康性进行评价的过程如下：
54、s31、确定综合评价因素集：根据评价指标，将影响总体评价对象的n种因素建立一个集合u，n种因素下的m种因素为二级指标，具体为：
55、u1＝[u12，u13，u14，…u1m]
56、s32、创建注释集：对建立的评估结果进行评估形成注释集v，建立的注释集中的注释越多，评估结果越准确，但所需的计算量也会增加，a为评价等级数，评估风险由低到高，注释集v的表达式如下：
57、v＝[v1，v2，v3，…va]
58、式中，a为评价等级数；
59、s33、确定隶属度矩阵：在因素集u和注释集v确定之后，构建模糊矩阵r，从单因素角度确定被评价目标对评价子集的隶属程度，因素集u中第i个因素对注释集v第j个元素隶属度为rij，则对第i个元素评价模糊集合为
60、r＝(ri1，ri2，ri3，…，rin)(i＝1，2，3，…，n)(j＝1，2，3，…，m)；
61、对m个元素进行综合分析评价，得到模糊关系矩阵r，具体为：
62、
63、s34、进行模糊综合评价运算：分析评价体系中会对每个指标产生影响的因素，经过加权组合法后的权重为w，模糊关系矩阵为r，则最终评价结果a为：
64、
65、优选的，排水管道健康性的五个等级具体为：v级＝(v1，v2，v3，v4，v5)＝(低风险、较低风险、中等风险、较高风险、高风险)；其中，v1低风险：指满足预期功能要求，管道处于良好状态，基本不用管理；v2较低风险：管网基本处于良好状态，有少数劣化现象，但不影响其正常运行，需要偶尔进行检测；v3中风险：指管网处于一般正常状态，已有一般劣化迹象，需要对管网进行定期监测；v4较高风险：指管网处于不可靠状态并低于设计标准，将会直接影响其功能和安全，需要对管网进行维护计划定制；v5高风险：指管网无法满足预期功能，需要马上更新，具有明显恶化迹象，损坏的可能性极高，需要马上进行维护。
66、因此，本发明采用上述基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法，具有以下有益效果：
67、(1)从管道本体因素、外部因素和环境因素多方面考虑，构建排水管网健康性评价体系，考虑了多因素间的相互影响；
68、(2)构建层次分析法结合随机森林模型(ahp-rf)，将客观权重与主观权重充分融合，克服了传统主观评价方法的局限性，提高了权重的有效性，保证了评价结果的的可靠性，确定了管网检测优先级，有助于排水管网设施安全运维和灾害风险主动管理。
69、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
1.一种基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法，其特征在于：影响排水管网健康性的因素包括管道属性因素、外部因素和环境因素；其中管道属性因素指管道本身的缺陷，属于内部因素的范畴；外部因素指管道中非自身因素带来的影响；环境因素包括地形、天气的自然因素，也包括人口、建筑的社会环境因素。
3.根据权利要求2所述的基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法，其特征在于：排水管网健康性评价指标体系包括三层，分别为：
4.根据权利要求3所述的基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法，其特征在于：准则层中本体因素u1、外部因素u2和环境因素u3的子影响因素具体为：
5.根据权利要求4所述的基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法，其特征在于，步骤2中通过层次分析法计算主观权重的过程如下：
6.根据权利要求5所述的基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法，其特征在于，步骤2中基于随机森林法计算客观权重的过程如下：
7.根据权利要求6所述的基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法，其特征在于，步骤2中使用加权组合法对权重进行组合赋权的表达式如下：
8.根据权利要求7所述的基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法，其特征在于，步骤3中根据模糊评价对排水管网健康性进行评价的过程如下：
9.根据权利要求8所述的基于层次分析法结合随机森林法的排水管网健康性评价方法，其特征在于：排水管道健康性的五个等级具体为：v级＝(v1，v2，v3，v4，v5)＝(低风险、较低风险、中等风险、较高风险、高风险)；其中，v1低风险：指满足预期功能要求，管道处于良好状态，基本不用管理；v2较低风险：管网基本处于良好状态，有少数劣化现象，但不影响其正常运行，需要偶尔进行检测；v3中风险：指管网处于一般正常状态，已有一般劣化迹象，需要对管网进行定期监测；v4较高风险：指管网处于不可靠状态并低于设计标准，将会直接影响其功能和安全，需要对管网进行维护计划定制；v5高风险：指管网无法满足预期功能，需要马上更新，具有明显恶化迹象，损坏的可能性极高，需要马上进行维护。
