一种跨境交通基础设施运营期风险评估的五维模型

技术领域

本发明涉及跨境交通基础设施技术领域，具体是一种跨境交通基础设施运营期风险评估的五维模型。

背景技术

由于连接了不同国家或地区，跨境交通基础设施(Cross-Border TransportInfrastructure，以下简称CBTI)在运营期面临着不同的政治制度、法律体系、文化宗教等多方面的差异，从而造成一系列独特的、难以忽略的运营期风险。此外，由于“跨境”的影响，CBTI面对着更加复杂的自然和社会环境，使得其面临的运营期风险不仅更多，而且还存在依赖效应，即风险因素间相互影响和相互传播的作用。进一步地，CBTI在运营期不可忽视的各类型运营期风险及其依赖效应，也使得风险管理人员对此类工程风险评估的难度大大增加。因此，针对这一特殊类型的工程，进行运营期风险依赖效应分析及风险综合评估的系统性研究，对于全面识别、合理评估、有效防范其风险，并实现可持续运营，具有重要意义。

发明内容

本发明提出了一个全新的考虑风险依赖效应的跨境交通基础设施工程运营期“四阶段——五维度”风险评估模型，并介绍了该模型的四个实施阶段和具体计算公式。

本发明所采用的技术方案为：

一种跨境交通基础设施运营期风险评估的五维模型，其特征在于：包括风险综合评估的五维模型设计，针对跨境交通基础设施运营期风险，提出了包含四个阶段的五维评价模型；四个阶段具体如下：

第一阶段：风险因子的识别，包括；两个部分：(1)对风险因子进行预识别，通过文献分析法初步识别出可能的风险因子；(2)对风险因子进行最终确定，并构建风险因子指标体系。这一部分需建立专家团队，基于专家的长期经验和积累，最终确定。

第二阶段：风险因子的依赖效应分析，基于第一阶段收集的调查问卷中专家对风险间相互关系的打分，计算风险的依赖效应，包括对风险依赖效应强度的排序和风险传播因果关系的分类。

首先考虑一个风险评估模型，其中包含n个风险因子，F＝{F

第三阶段：风险评价五维指标的客观权重计算,

对五维指标客观权重的计算方法如下：

令

第四阶段：风险因子在五维指标下的综合评估，将对跨境交通基础设施运营期风险因子在五个指标下的综合表现进行评分和排序计算。这五个指标包括：可能性，损失，可控性，可测性，依赖性。

所述五维是指用于评价风险因子的指标分为五个维度，分别是：风险发生的可能性、风险发生的损失、风险因子之间的相互依赖性、对风险的可控性、对风险的可测性，简称：可能性、损失、依赖性、可控性、可测性。

所述四个阶段分别是指：

第一阶段，风险因子的识别；通过对现有相关研究的文献分析，建立初步的风险因素清单。之后专家团队结合工程具体情况和自身经验，构建最终的风险因素清单。同时，通过对专家发放调查问卷，收集专家对于每一风险因子在依赖效应和在其他四个评价指标下的打分，以作为后续风险评估的基础数据。

第二阶段，风险因子的依赖效应分析。将采用模糊环境下的DEMATEL方法来计算风险因子之间的相互依赖效应，这将包含两部分计算结果：(1)计算出不同风险因子的因果分类；(2)计算出不同风险因子的依赖性强弱，并生成排序。其中，第(2)部分的结果，将作为“五维”评价指标中“风险依赖性”的初始数据，代入后续对风险因子综合评价的计算中。

第三阶段，风险评价五维指标的客观权重计算。通过采用熵权值法，计算得出五维指标的客观权重。

第四阶段，风险因子在五维指标下的综合评估。这一阶段将采用模糊环境下的VIKOR方法，将各大风险因子在五个维度指标下的得分进行综合，并得出最终的综合排名。同时，这一阶段，也将给出基于这一结果的管理建议，并进行敏感性分析，以证实所提出的模型的有效性和优越性。

所述第二阶段的具体步骤为：

步骤1.构建个人初始模糊直接影响矩阵

根据专家对各风险因子直接影响的评分，得到个人初始模糊直接影响矩阵，如下：

在本文中，梯形模糊数用以在数学形式上表示语言术语的含义。即，可以将

步骤2.构建群体模糊直接影响矩阵

为了得到每位专家的综合评价，将个人初始模糊直接影响矩阵进行算术平均，得到群体模糊直接影响矩阵

步骤3.得到标准群体模糊直接影响矩阵

接着，对群体模糊直接影响矩阵

其中，

步骤4.得到清晰值矩阵X

分解标准群体模糊直接影响矩阵，可以得到四个清晰值矩阵X

步骤5.计算模糊综合依赖效应矩阵

风险依赖效应包括风险因子间的直接影响和间接影响，其中间接影响的产生是由于风险因子之间的级联传播。直接影响由专家直接打分得出，间接影响可由模糊DEMATEL方法计算得到。根据FDEMATEL方法，模糊综合依赖效应矩阵

并且可表示为

其中

步骤6.计算风险因子的影响系数、中心度、原因度

令

令

令

令

为了得出各个风险因子在依赖效应上的强弱程度排序，以及他们的因果分类，模糊中心度

风险因子F

所述第三阶段对于跨境交通基础设施运营期风险评价指标的权重计算步骤为，步骤序号接步骤6：

步骤7.计算模糊群体风险评价矩阵

对模糊个人风险评估矩阵

步骤8.去模糊化和归一化

接着，对模糊群体风险评价矩阵

再进一步对其进行归一化，得到标准群体风险评价矩阵。Y＝[y

步骤9.计算五维指标的客观权重

五维指标的客观权重由熵权值法计算得到。“熵”可以用来度量某一指标下数据信息的效用，“熵”值ed越大，则说明数据越混乱；则效用值越hd小，因此这一指标的权重值wd就越小。特别的，当“熵”值e＝1时，效用即为0。其具体计算式如下：

h

所述第四阶段的具体步骤为，步骤序号接步骤9：

步骤10.计算单一维度下风险因子的最值

在五个单一维度下风险因子的最优值和最差值的计算方式如下：

其中i＝1,2,...,n，d＝1,2,3,4,5

步骤11.计算S,Q,R值

其中i＝1,2,...,n，d＝1,2,3,4,5，S

步骤12.计算风险因子的排序

风险因子在五维指标下的综合排序可以通过上式得出的Q、S、R值计算得到。由于五维指标间存在相互冲突，某一个风险因子满足在所有指标下均为最优解的情况概率较低，因此获得唯一一个妥协解需满足以下两个条件：

条件1：可接受优势

其中F′是在以Q值为标准的风险因子排序中的第一位风险因子，F″是第二位。

条件2：可接受的决策稳定性

风险因子F′也同时必须在以S或/和R为标准排序时，也处于第一位。

只有当同时满足上述两个条件时，才能获得唯一的妥协解。但在许多情况下，由于风险因子之间的差异不够大，因此上述两个条件不能被同时满足。这种情况下，将产生一组妥协解，作为结果输出。其计算方式如下：

如果只有条件2不能被满足，则该妥协解的集合为{F′,F″}；

如果条件1也不能被满足，则该集合为{F′,F″,...F(

本发明的有益效果：

本发明弥补了目前跨境交通基础设施运营期风险评估领域的系统研究空白，具体来说，具有以下面的研究意义：(一)理论贡献(二)方法创新。FDEMATEL法、熵权值法和FVIKOR法三大方法进行结合，形成了用于本文五维指标下全新风险评估框架的创新混合方法，使之能有效地进行跨境交通基础设施运营期风险综合评估的计算，契合本文提出的创新框架。

附图说明

图1为本发明一种跨境交通基础设施运营期风险评估的五维模型的框架示意图。

图2为本发明一种跨境交通基础设施运营期风险评估的五维模型的风险因子的因果图。

图3为本发明一种跨境交通基础设施运营期风险评估的五维模型的每个风险因子的S、R、Q值雷达图。

具体实施方式

下面对本发明作进一步说明。

一种跨境交通基础设施运营期风险评估的五维模型，其特征在于：包括风险综合评估的五维模型设计，针对跨境交通基础设施运营期风险，提出了包含四个阶段的五维评价模型；四个阶段具体如下：

第一阶段：风险因子的识别，包括；两个部分：(1)对风险因子进行预识别，通过文献分析法初步识别出可能的风险因子；(2)对风险因子进行最终确定，并构建风险因子指标体系。这一部分需建立专家团队，基于专家的长期经验和积累，最终确定。

第二阶段：风险因子的依赖效应分析，基于第一阶段收集的调查问卷中专家对风险间相互关系的打分，计算风险的依赖效应，包括对风险依赖效应强度的排序和风险传播因果关系的分类。

在众多研究依赖效应的方法中，DEMATEL法只要求专家对要素间的直接影响关系进行评估，并通过矩阵自乘求和以计算间接和综合影响关系，这使风险依赖效应的初始评估更加直观，避免了错综复杂的相互关系影响了专家的判断，从而可能使得最终结果出错的情况。DEMATEL法通常被应用于数据来源为专家经验的模糊背景、要素关系不确定的复杂系统中要素间的相互关系计算，因而适用于风险相互依赖性研究，并且已被广泛用于各种因素之间的相关性研究。

同时，由于跨境交通基础设施工程风险的评估较为困难，专家给出的评价通常是模糊、不明确的，因此本文将采用Suo等提出的模糊环境下的FDEMATEL方法来计算并分析跨境交通基础设施运营期风险因子的依赖效应。

首先考虑一个风险评估模型，其中包含n个风险因子，F＝{F

第三阶段：风险评价五维指标的客观权重计算,

由专家直接对“可能性-损失-依赖性-可控性-可测性”这五个评价指标赋予权重，是传统风险评估中的常见方法。而基于风险评估问卷中数据分布的离散程度来计算不同指标的权重，相比专家直接赋权，则更加贴近现实。

最早由C.E.Shannon提出将热力学中判断物质离散程度的“熵”概念引入信息论，以计算信息的权重，并发展为熵权值法(EWM)。因此本文采用熵权值法计算五个指标的权重，以更加客观地反映各个指标实际的重要性。在熵权值法中，根据专家在五个指标下对各个风险因子的评价打分，计算出各个指标的权重值。其中，“风险依赖性”这一指标下各个风险因子的得分，由上一阶段中得出的结果中心度p

对五维指标客观权重的计算方法如下：

令

第四阶段：风险因子在五维指标下的综合评估，将对跨境交通基础设施运营期风险因子在五个指标下的综合表现进行评分和排序计算。这五个指标包括：可能性，损失，可控性，可测性，依赖性。

由于风险评估的五个指标之间不具有可比性；同时，某一个风险因子能够在五维指标下均呈现最强风险特性的情况出现概率也很低，即很难获得一个最优(差)解，因此采用由Opricovic提出的VIKOR方法，以确定所有风险因素的综合排名顺序，并找到一组风险最高的因素。VIKOR方法能够在各指标间相互冲突、无法获得最优解的情况下获得妥协解，并且同时反映了专家的群体效用和个人后悔值，在综合评估方面具有优越性。同时，由于跨境交通基础设施面临模糊和复杂多变的环境，因此本文最终将选取模糊VIKOR方法(即FVIKOR方法)来对风险因子在五维指标下进行综合评估，并得出最终风险整体表现强弱的排序。

所述五维是指用于评价风险因子的指标分为五个维度，分别是：风险发生的可能性、风险发生的损失、风险因子之间的相互依赖性、对风险的可控性、对风险的可测性，简称：可能性、损失、依赖性、可控性、可测性。

所述四个阶段分别是指：

第一阶段，风险因子的识别；通过对现有相关研究的文献分析，建立初步的风险因素清单。之后专家团队结合工程具体情况和自身经验，构建最终的风险因素清单。同时，通过对专家发放调查问卷，收集专家对于每一风险因子在依赖效应和在其他四个评价指标下的打分，以作为后续风险评估的基础数据。

第二阶段，风险因子的依赖效应分析。将采用模糊环境下的DEMATEL方法来计算风险因子之间的相互依赖效应，这将包含两部分计算结果：(1)计算出不同风险因子的因果分类；(2)计算出不同风险因子的依赖性强弱，并生成排序。其中，第(2)部分的结果，将作为“五维”评价指标中“风险依赖性”的初始数据，代入后续对风险因子综合评价的计算中。

第三阶段，风险评价五维指标的客观权重计算。通过采用熵权值法，计算得出五维指标的客观权重。

第四阶段，风险因子在五维指标下的综合评估。这一阶段将采用模糊环境下的VIKOR方法，将各大风险因子在五个维度指标下的得分进行综合，并得出最终的综合排名。同时，这一阶段，也将给出基于这一结果的管理建议，并进行敏感性分析，以证实所提出的模型的有效性和优越性。

所述第二阶段的具体步骤为：

步骤1.构建个人初始模糊直接影响矩阵

根据专家对各风险因子直接影响的评分，得到个人初始模糊直接影响矩阵，如下：

在本文中，梯形模糊数用以在数学形式上表示语言术语的含义。即，可以将

步骤2.构建群体模糊直接影响矩阵

为了得到每位专家的综合评价，将个人初始模糊直接影响矩阵进行算术平均，得到群体模糊直接影响矩阵

步骤3.得到标准群体模糊直接影响矩阵

接着，对群体模糊直接影响矩阵

其中，

步骤4.得到清晰值矩阵X

分解标准群体模糊直接影响矩阵，可以得到四个清晰值矩阵X

步骤5.计算模糊综合依赖效应矩阵

风险依赖效应包括风险因子间的直接影响和间接影响，其中间接影响的产生是由于风险因子之间的级联传播。直接影响由专家直接打分得出，间接影响可由模糊DEMATEL方法计算得到。根据FDEMATEL方法，模糊综合依赖效应矩阵

并且可表示为

其中

步骤6.计算风险因子的影响系数、中心度、原因度

令

令

令

令

为了得出各个风险因子在依赖效应上的强弱程度排序，以及他们的因果分类，模糊中心度

风险因子F

所述第三阶段对于跨境交通基础设施运营期风险评价指标的权重计算步骤为，步骤序号接步骤6：

步骤7.计算模糊群体风险评价矩阵

对模糊个人风险评估矩阵

步骤8.去模糊化和归一化

接着，对模糊群体风险评价矩阵

再进一步对其进行归一化，得到标准群体风险评价矩阵。Y＝[y

步骤9.计算五维指标的客观权重

五维指标的客观权重由熵权值法计算得到。“熵”可以用来度量某一指标下数据信息的效用，“熵”值ed越大，则说明数据越混乱；则效用值越hd小，因此这一指标的权重值wd就越小。特别的，当“熵”值e＝1时，效用即为0。其具体计算式如下：

h

所述第四阶段的具体步骤为，步骤序号接步骤9：

步骤10.计算单一维度下风险因子的最值

在五个单一维度下风险因子的最优值和最差值的计算方式如下：

其中i＝1,2,...,n，d＝1,2,3,4,5

步骤11.计算S,Q,R值

其中i＝1,2,...,n，d＝1,2,3,4,5，S

步骤12.计算风险因子的排序

风险因子在五维指标下的综合排序可以通过上式得出的Q、S、R值计算得到。由于五维指标间存在相互冲突，某一个风险因子满足在所有指标下均为最优解的情况概率较低，因此获得唯一一个妥协解需满足以下两个条件：

条件1：可接受优势

其中F′是在以Q值为标准的风险因子排序中的第一位风险因子，F″是第二位。

条件2：可接受的决策稳定性

风险因子F′也同时必须在以S或/和R为标准排序时，也处于第一位。

只有当同时满足上述两个条件时，才能获得唯一的妥协解。但在许多情况下，由于风险因子之间的差异不够大，因此上述两个条件不能被同时满足。这种情况下，将产生一组妥协解，作为结果输出。其计算方式如下：

如果只有条件2不能被满足，则该妥协解的集合为{F′,F″}；

如果条件1也不能被满足，则该集合为{F′,F″,...F

针对上述结合跨境交通进行了运营期风险评估分析：

一、跨境交通运营期风险识别与指标体系建立：

对应于跨境交通基础设施运营期风险评估五维模型中的第一阶段，并加以应用。对跨境交通的运营期风险指标体系建立，同样分为两步骤：基于文献分析法，对风险因子进行预识别；基于专家访谈法，对风险因子进行最终确定。

基于文献分析和专家讨论，将风险因素重新归整为5个风险大类(一级风险)和15个风险因子(二级风险)，即跨界通行风险(包含风险因子F

建立运营期风险清单的同时，专家团队成员需填写问卷1(风险依赖效应评估问卷)和问卷2(风险综合评估问卷)：

在风险依赖效应评估问卷(问卷1)中，要求专家给出对于某两个风险因子F

表1语言术语集和梯形模糊数的对应关系

回收问卷后，应对问卷结果进行信度检验(α系数一致性检验)，若α系数值大于0.7，说明问卷结果满足一致性检验。

在问卷2中，专家对运营期风险在五个指标下进行评估，五维指标分别是：可能性、损失、依赖性、可控性、可测性。本问卷中使用的语言术语集，在各指标下分别有5个等级，具体的语言术语见表2，其中，风险在依赖性指标下的表现排序由上述的风险依赖效应分析得到，不由专家直接打分。问卷2中得到的数据用于运营期风险综合评估的计算分析。

表2问卷2中使用的语言术语集

对于得到的专家个人评分原始矩阵，应进行信度检验，若得到的一致性指标α系数大于0.7，证明原始数据符合一致性检验。

二、跨境交通运营期风险依赖效应分析：

对应于跨境交通基础设施运营期风险评估五维模型中的第二阶段：风险依赖效应分析，并应用于案例。

(1)风险依赖效应的强弱分析

根据公式(2)～(5)计算所有风险因子之间的间接影响，并建立模糊综合影响矩阵。根据公式(6)～(10)计算出15个风险因子中心度和原因度，并将模糊值转换成清晰值，以方便结果分析。中心度和原因度的计算结果见表3。

表3各风险因子的中心度、原因度计算结果及其风险依赖性排序

同时，本文根据中心度和原因度的计算结果，对15个风险因子进行了因果分类，并绘制出了风险因子的因果图，见图2。

风险因子F

(2)风险依赖效应的因果分析

风险因子F

由原因度可以判断所有的风险因子分类。

原因风险因子：由表3和图2所示，F2、F4、F5、F8、F13、F14的原因度大于0，可以被划分为原因风险因子，在图2中它们用蓝色菱形标识标出，这类风险更容易引发其他的风险，应当注意风险间的级联传播。

结果风险因子：F1、F3、F6、F7、F9、F10、F11、F12、F15的原因度小于0，可以被划分为结果风险因子，在图2中用灰色正方形标识标出，这类风险容易由其他风险引发，应当注意避免风险源，尽量减少这类风险的发生。

三、结果与结论：

(1)五维指标的客观权重计算

1、五个单一指标下风险综合评估结果：

将上一节中风险依赖效应分析得到的中心度值作为度量风险因子“依赖性”的依据，形成如公式(12)所示的5*15的个人原始评价矩阵。按照公式(13)～(16)对矩阵进行综合、归一化、去模糊化等，得到如图所示的风险综合评估表。

表4风险综合评估表

2、基于风险综合评估结果，计算五维指标的客观权重：

按照公式(17)～(18)，并根据评价矩阵对五个指标进行客观赋权。首先计算每个指标的信息熵，接着计算其信息效用，最终得到五个指标的权重分别为：

(1)风险发生的可能性：0.2697

(2)风险发生的后果严重程度：0.1977

(3)对风险的可控性：0.1259

(4)对风险的可测性：0.1561

(5)风险因子之间的相互依赖性：0.2505

由上述计算结果可知，在五个风险评价指标中，最重要的评价指标是“可能性”，其次是“依赖性”，接着是“后果”，最后是“可测性”和“可控性”。

这一结果表明，每一项指标都占据一定的权重，这说明本文提出的五个风险评估指标具有意义和价值；其次，“依赖性”作为第二重要的评价指标，其重要程度甚至大于“后果”，这充分证明跨境交通基础设施运营期风险评估中对风险依赖效应的研究不可忽视。

(2)运营期风险评估结果

五维指标的客观权重计算出后，即可计算风险在五维指标下的综合表现评价。

根据本文第三章提出的方法，对运营期的15个风险因子表现进行重要程度排序，并得到妥协解。根据公式(19)，可以求得在每个指标下的理想解和负理想解。接着，根据公式(20)～(22)，可以计算得出每个风险因子的S、R、Q值，见表5。一般而言，得到的数值越低，证明该风险因子的风险程度越高；值越接近1，证明风险程度越低。

表5每个风险因子的S、R、Q值

接下来根据表5对每个风险因子的S、R、Q值绘制雷达图，以更清晰地展示每个风险因子的风险表现，如图3所示。

根据图3和表5，我们发现风险因素最高的分别是：F8、F10、F7。

F8其Q值为0.098；风险程度第二高的是F10，其Q值为0.105；第三高的是F7，其Q值为0.157。根据FVIKOR方法，这三个风险因子是最终获得的妥协解，也就是说这三大风险因子的风险程度最严重，应当重点关注。值得注意的是，F10和F7不仅综合的风险程度高，其依赖效应也是最强的两个，应当对其采取一定的措施。

除此以外，其余的一些风险因子也相对很重要，不可忽视，如：F11、F3、F9。相比之下，F15、F13、F14、F2、F4、F12等风险因子较为严重，需要给予一定的关注，而F6、F5、F1具有最高的Q值，他们的严重程度尚在可接受范围内，应当给予一般关注。

由于跨境交通基础设施的自身特性，导致其面临多重不可忽视的运营期风险、风险间的依赖效应、更加困难和复杂的风险评估流程。在此背景下，本文构建了考虑依赖效应的跨境交通基础设施工程运营期风险的五维模型和评估框架，首次尝试在风险评估框架中引入了依赖效应的分析，并创新性地提出了风险评估的五维指标。本文首先识别并建立了跨境交通基础设施运营期风险双层指标体系，接着独立编写MATLAB程序以实现风险因子间依赖效应的分析，以及对所有的风险因子在五维指标下的综合排序和整体评估，获得其整体的风险表现结果。

这一五维评估框架的提出，弥补了目前跨境交通基础设施运营期风险评估领域的系统研究空白，具体来说，具有以下面的研究意义：(一)理论贡献(二)方法创新。

(一)理论贡献

第一，通过提出一个适用于跨境交通基础设施特定情境的运营期风险评估框架，补充和完善了对基础设施工程风险评估的理论研究。国内外现有风险评估的研究对象主要集中在一个国家或地区之内的交通基础设施，在建设期的风险或在运营期的技术风险、灾害风险等单一风险类别，专门针对跨境的交通基础设施在运营期所面临的各类别风险进行综合评估的研究较少，且大多忽略了风险因素之间的相互传播作用(即风险依赖效应)。因此，本文的研究一定程度上弥补了这些不足之处，为更加复杂情境下的交通工程提供具有稳健性和优越性的风险评估框架，推动了交通基础设施风险领域的研究，也为后续学者的研究提供更多的参考。

第二，将依赖效应分析引入了跨境交通基础设施运营期风险评估，本文不仅提出了在评估框架中进行依赖效应分析的实现方法，而且首次尝试将其分析结果代入最终的综合评估模型进行整合，这是依赖效应分析在风险评估框架中的全新应用模式。通过跨境交通的实际案例验证，跨境交通工程中风险依赖效应的研究具有显著重要性；和单一的风险评估相比，考虑依赖效应分析的风险综合评价得到的结果更加深入，重要风险点的识别也更加可靠。这种新的风险评估方式为后续学者的研究提供了新的方向和模型参考，也开拓了基础设施风险评估的研究思路。

第三，首次尝试在常规评估指标(发生可能性、损失)的基础上，增加了可控制性、可度量性和相互依赖性等三个新的评估指标，形成对风险因素五个维度的全面综合评估，是对风险评估多维指标研究的创新。基于五维指标的风险评估模型，有效地评估了跨境交通基础设施运营期的各大风险因素在多类型指标下的全面表现。三个新的评价指标的提出，弥补了以往风险评估研究中二维评价矩阵对风险信息把控不全面、无法充分分析风险规避和预防措施的可行性和预期效果等不足，提高了整体评估的合理性和可信度，对风险评估多维指标模型构建的研究进行了扩展。

(二)方法创新

第一，本文基于提出的全新风险评估框架，采用了FDEMATEL和FVIKOR两种方法形成的混合方法，以契合考虑了风险依赖效应的风险综合评估模式。本文首先通过FDEMATEL法进行了风险依赖效应的研究，并在此基础之上，将对“风险依赖性”的研究结果带入后续的FVIKOR法，进行五维指标下风险因素综合表现的排序计算，从而实现跨境交通基础设施运营期风险的系统研究。

第二，基于熵权值法的客观权重的计算。现有的基于专家经验的调研研究，对于各大评价指标的权重，通常由专家直接给定，或采用层次分析法等对评价指标进行主观权重计算。本文为进一步贴近真实情况和实际工程背景，采用熵权值法，对五大风险评估维度的权重进行客观计算。“熵”，原本是热力学中判断物质离散程度的概念，后由C.E.Shannon引入信息论以计算信息的权重，并逐渐发展为熵权值法。在本文中，该方法基于专家对五大评估指标下全部风险因子的打分，计算数据中包含的信息有效性，从而计算出指标之间的权重值。该方法避免了人为对于指标权重的倾向性和误差性，是对传统专家主观赋权法的改进。

因此，FDEMATEL法、熵权值法和FVIKOR法三大方法进行结合，形成了用于本文五维指标下全新风险评估框架的创新混合方法，使之能有效地进行跨境交通基础设施运营期风险综合评估的计算，契合本文提出的创新框架。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。