【技术实现步骤摘要】
本申请涉及贮运装备维修保障，具体涉及一种贮运系统装备维修保障能力评估方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、贮运系统装备的维修保障任务繁重，涉及大量维修器材的消耗，且系统整体关联性强，装备效能高度依赖于维修保障能力。因此，建立科学的评估体系对优化资源配置、提升保障效率至关重要。
2、现有技术主要通过静态模型或机器学习算法解决维修保障能力评估问题。例如，采用层次分析法（ahp）构建多级指标体系，结合隶属度函数实现定性与定量指标的综合评判；或基于神经网络算法训练历史维修数据，生成实时评估指数；另有方法利用主元分析法结合理想点法对指标权重进行静态优化，提供维修决策支持。
3、然而，现有基于静态模型或机器学习算法的维修保障能力评估方法存在明显缺陷：静态评估机制无法根据贮运场景动态调整指标权重，缺乏对指标权重的实时修正机制，难以反映不同场景下人力资源、物质资源等要素的实际影响差异，导致评估结果与实际需求脱节；神经网络模型高度依赖样本质量和数量，样本不足时评估可靠性低且结果不可解释。
技术实现思路
【技术保护点】
1.一种贮运系统装备维修保障能力评估方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的贮运系统装备维修保障能力评估方法，其特征在于，贮运系统装备维修保障能力的评估指标体系的层级包括：
3.如权利要求1所述的贮运系统装备维修保障能力评估方法，其特征在于，步骤S2中，两两比较矩阵为阶矩阵，n为对应同源指标组中包括的指标数；中的每个元素表示指标相对于指标的重要性标度值，为大于0的实数，和互为倒数，；
4.如权利要求1所述的贮运系统装备维修保障能力评估方法，其特征在于，步骤S3中，对全部场景适配判断矩阵执行层次分析法权重计算包括：
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