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基于熵值法-云理论的高铁客运站交通协调评价模型张荣【摘要】文章针对高铁客运站交通协调评价因子的特殊性,提出了基于熵值法-云理论高铁客运站交通协调的综合评价方法,介绍了模型建立与应用的具体过程,并结合北京南站客运站进行了实例分析,论证了该模型的效用,为大型高铁客运枢纽站的交通协调性的综合评估研究提供参考.【期刊名称】《西部交通科技》【年(卷),期】2015(000)011【总页数】5页(P94-98)【关键词】高铁客运站;交通协调性;评价因子;熵值法;云理论【作者】张荣【作者单位】兰州交通大学,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】U238我国高铁建设正处于蓬勃发展的高峰期，相对应配备的客运枢纽站也相继增多，大多数的高铁客运站都是汇集铁路、轨道交通、常规公交、出租车等多种交通方式于一体的大型交通枢纽综合体，该综合体的交通协调能力的好坏将直接影响整个枢纽的运营能力。
一个交通协调性好的客运站能够在较短的时间内疏散到达客流，减少站内旅客聚集人数，从而为旅客提供一个舒适、安全、顺畅的环境。
由于多种交通运输方式下的交通协调问题比较复杂、影响因素较多且存在的不确定性较多，考虑起来相对比较复杂，同时国内对该领域的研究比较少，大多数集中在利用传统的评价方法。
文献[1]中通过AHP确定评价指标的确定后结果模糊综合评价理论对北京南站交通协调性进行分析。
文献[2]中虽然运用熵值法将评价指标权重的可变性考虑在内，并运用广义效用函数法和集对分析法分别进行宏观布局和微观换乘系统评价，但没有综合考虑到评价指标的亦此亦彼性。
文献[3]通过数据挖掘分析和处理多方式协调调度海量信息从而优化协调调度策略。
探索基于云服务模式下的公共交通协调调度模式，达到提高交通运输组织的效率。
本文针对大高铁客运站交通协调评价因子的特殊性，提出了基于熵值法-云理论高铁客运站交通协调的综合评价方法。
大型高铁客运枢纽是乘客集散、换乘其他交通工具方式和线路的重要场所，我们在评价其交通协调性的时候不能用“较好”“很差”等类似模糊性较强的定性概念进行定义，我们在实际中需更多关注的是客运站点的设计服务能力能否满足实际交通拥有量即高铁客运站交通协调程度的能力大小。
DOI：10.15913/ki.kjycx.2024.03.010基于熵权TOPSIS法的中部地区道路交通安全评价王坤1，程书波1，韩宗霖2（1.河南理工大学应急管理学院，河南焦作454000；2.新乡职业技术学院，河南新乡453003）摘要：道路交通安全评价是各级单位进行交通管理和事故预防的基础。
为评价中部地区6个省份道路交通安全状况，并客观反映道路交通安全的实际情况，选取万车事故率、万车死亡率、万人事故死亡率、百公里道路死亡率、居民安全意识、道路设施水平、不良气候天数和交通管控能力8个指标，运用熵权TOPSIS模型对中部地区6省份道路交通安全进行综合评估。
结果表明，中部地区6个省份的道路交通安全水平与不良气候天数、民用车保有量、人口数量等因素具有较强的相关性，不同省份间道路交通安全水平存在明显差异。
关键词：交通安全评价；道路交通；熵权TOPSIS法；中部地区中图分类号：U491.3 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）03-0038-04道路交通安全关乎各大城市的健康可持续发展。
在全国各类事故中，道路交通事故已成为各类安全事故的“头号杀手”。
道路交通安全状况引发的事故已经在全世界范围内引起高度重视。
《中国统计年鉴2021》显示，2020年中国交通事故死亡人数为61 703人，同比下降1.7%；中国交通事故受伤人数为250 723人，同比下降2.1%。
其中2020年中国交通事故中死亡人数最多的地区为广东，为4 678人；交通事故中受伤人数最多的地区为湖北，为25 322人。
2021年中国机动车交通事故发生数量为211 074起，同比下降1.8%；非机动车交通事故发生数量为29 969起，同比增长3.2%[1]。
通过道路安全评价的科学预测和评估，可以对道路交通系统可能产生的损失和伤害进行预测和评价，然后采取有效手段实现道路交通系统安全。
随着道路安全研究的推进，人们越来越认识到道路安全评价的重要性。
熵权法和模糊综合评价法熵权法和模糊综合评价法是两种常用的多标准决策方法，用于解决复杂的决策问题。
本文将介绍这两种方法的基本原理和应用领域，并对它们的优缺点进行比较。
一、熵权法熵权法是一种基于信息熵理论的权重确定方法。
信息熵是信息论中用来衡量信息量的指标，熵越大表示信息量越大，反之越小表示信息量越小。
在熵权法中，先计算出各个指标的熵值，然后根据熵值的大小确定各个指标的权重，进而进行综合评价。
具体步骤如下：1. 收集决策指标：首先确定与决策问题相关的指标，这些指标应能够客观反映问题的各个方面。
2. 数据标准化：将指标的原始数据进行标准化处理，使其具有可比性。
3. 计算信息熵：根据标准化后的数据，计算每个指标的熵值，熵的计算公式是通过对每个指标的各个取值进行概率计算得到的。
4. 确定权重：根据各个指标的熵值，计算出每个指标的权重，权重的计算公式是通过每个指标的熵值与所有指标熵值之和的比值得到的。
5. 综合评价：根据指标的权重，对各个方案进行综合评价，选择权重最大的方案作为最佳决策。
熵权法的优点是简单易行，不需要事先确定权重的取值范围，能够充分考虑各个指标之间的相互影响。
然而，熵权法在处理存在主观因素的问题时，可能存在权重过于集中或者过于分散的问题。
二、模糊综合评价法模糊综合评价法是一种基于模糊数学的决策方法，适用于处理评价指标具有模糊性的问题。
模糊数学是一种用来处理模糊信息的数学理论，它允许对象的属性具有模糊的边界，能够更好地反映人类的认知和判断过程。
具体步骤如下：1. 收集决策指标：确定与决策问题相关的指标，并将其划分为不同的模糊集合。
2. 确定隶属度函数：为每个模糊集合确定隶属度函数，隶属度函数描述了指标在不同取值下的隶属程度。
3. 进行模糊综合评价：根据指标的隶属度函数，对各个方案进行模糊综合评价，得到各个方案的模糊评价值。
4. 确定最佳决策：根据模糊评价值，确定最佳决策。
模糊综合评价法的优点是能够较好地处理模糊性问题，考虑到了各个指标的不确定性。
熵值法和模糊综合评价法熵值法和模糊综合评价法是两种常见的多指标决策方法。
这两种方法都能够在决策中处理多个指标的复杂关系，提升决策的准确性和可信度。
对于不同的决策问题，选择适合的方法可以提升决策的效果，降低决策的风险。
下面具体介绍熵值法和模糊综合评价法的基本原理和应用。
1.熵值法熵值法是一种基于信息熵的多指标决策方法。
在熵值法中，对于每个指标，计算其相对熵值和权重。
相对熵值反映了不确定性和信息量的大小，权重则决定了不同指标对于决策结果的重要性。
具体的步骤如下：（1）计算指标的归一化值将每个指标的取值范围映射到0到1的区间，得到指标的归一化值。
（2）计算信息熵根据每个指标的归一化值，计算信息熵。
信息熵越小表示指标的价值越大，即越符合决策目标。
（3）计算相对熵值相对熵值是指标的信息熵除以参考熵值。
参考熵值可以是所有指标的信息熵之和，也可以是已知最优值对应的信息熵。
（4）计算权重根据相对熵值，计算每个指标的权重。
权重越大表示指标对于决策结果的影响越大。
熵值法的优势在于能够处理多个指标之间的复杂关系，充分利用了每个指标的信息量。
但是熵值法有些局限性，比如需要设定参考值或最优值，且对于不同的问题可能需要不同的参考值或最优值。
同时，熵值法只考虑了指标之间的线性关系，并不能完全反映指标之间的非线性关系。
2.模糊综合评价法模糊综合评价法是一种基于模糊数学的多指标决策方法。
在模糊综合评价法中，对于每个指标，定义其模糊隶属函数和权重系数。
模糊隶属函数可以反映指标之间的非线性关系，权重系数则体现了不同指标的重要性。
具体的步骤如下：（1）确定决策问题和指标确定决策问题和需要考虑的指标。
对于每个指标，设定指标的隶属函数和权重系数。
（2）模糊化将每个指标的取值映射到[0,1]的模糊集上，得到模糊化后的指标。
（3）解模糊对于每个指标，应用模糊化的结果，得到其对应的隶属程度值。
（4）计算综合评价值综合评价值是每个指标的隶属度加权求和，反映了决策对于各个指标的整体考虑。
熵权值模糊综合评判法是一种常用的决策分析方法，常被应用于物流选址中。
在物流选址中，通常需要考虑多个因素，如交通便利程度、物流成本、劳动力成本、市场需求、政策环境等等。
这些因素有些是定量的，有些是难以量化的，通过熵权值模糊综合评判法，可以对这些因素进行有效的综合评价和比较。
具体来说，在物流选址中，可以采用以下步骤使用熵权值模糊综合评判法：
确定评价因素：确定评价物流选址的各种因素，包括交通便利程度、物流成本、劳动力成本、市场需求、政策环境等等。
建立评价指标体系：对于每个评价因素，建立相应的评价指标体系，并确定各个指标的权重。
数据收集和处理：收集各项指标的数据，并进行归一化处理，以确保不同指标之间具有可比性。
计算熵值和权重：利用熵权法计算各个指标的熵值和权重，以得出每个指标在评价中所占的比重。
模糊综合评判：利用模糊综合评判法，将各个指标的权重和得分进行加权求和，得出每个选址方案的评分，从而进行比较和评价。
选址决策：根据评价结果，选取评分最高的物流选址方案作为最终决策。
需要注意的是，熵权值模糊综合评判法在物流选址中的应用需要根据具体情况进行调整和优化，以确保评价结果的准确性和可靠性。
基于熵理论的城市交通流量优化模型构建与应用城市交通流量一直是一个复杂而严峻的问题，如何优化城市交通流量，提高交通效率一直是城市规划与管理中的重要课题。
针对这个问题，本文将基于熵理论构建一个城市交通流量优化模型，并探讨其应用。
首先，我们来了解一下熵理论。
熵是信息论中的一个重要概念，也被广泛应用于各个领域。
在城市交通中，熵可以理解为交通流量分布的不确定性程度。
交通熵可以描述交通流量的均衡程度和流动性，熵越大表示交通流量越分散，熵越小表示交通流量越集中。
基于熵理论的城市交通流量优化模型的构建，可以分为以下几个步骤：1. 数据采集和预处理：通过交通地图、GPS数据、传感器数据等方式，收集城市交通流量数据。
对数据进行预处理，包括清洗、去重、归一化等，以确保数据的准确性和一致性。
2. 熵计算：利用采集到的交通流量数据，计算交通熵。
熵的计算可以采用不同的方法，如基于特征值分解的算法、基于Kullback-Leibler散度的方法等。
通过计算交通熵，可以量化城市交通流量的分布特征。
3. 交通流量优化模型构建：基于熵计算结果，构建交通流量优化模型。
模型可以采用传统的优化算法，如线性规划、整数规划等，也可以采用机器学习方法，如神经网络、遗传算法等。
优化模型的目标是最小化交通熵，以实现交通流量的均衡化和集中化。
4. 模型应用与评估：将构建的交通流量优化模型应用于实际城市交通管理中。
通过模型的应用，可以实现交通信号配时优化、交通拥堵预测等应用场景。
同时，还需要对模型进行评估，包括模型的准确性、稳定性、可解释性等方面进行评估，以确保模型的可靠性和实用性。
基于熵理论的城市交通流量优化模型的应用主要体现在以下几个方面：1. 交通信号配时优化：通过交通流量优化模型，可以确定最优的交通信号配时方案，以最大程度地减少交通拥堵、提高交通效率。
优化结果可以根据实时交通数据进行调整和更新，以保持交通信号配时的准确性和实时性。
2. 交通拥堵预测与调度：基于交通流量优化模型，可以进行交通拥堵的预测和调度。
熵权法和模糊综合评价法
熵权法和模糊综合评价法是两种常用的多指标决策方法，它们在不同领域中都有广泛的应用。
熵权法是一种基于信息熵理论的权重分配方法，它通过计算指标之间的信息熵来确定各指标的权重。
具体来说，对于一个包含n个指标的决策问题，假设第i个指标的信息熵为Hi，则该指标的权重为Wi=1-Hi/ln(n)。
这种方法的优点在于能够考虑指标之间的相关性，避免了传统的主观赋权方法的缺陷。
模糊综合评价法则是一种基于模糊数学理论的多指标决策方法，它将各指标的评价结果转化为模糊数，然后通过模糊综合运算得到最终的评价结果。
具体来说，对于一个包含n个指标的决策问题，假设第i个指标的评价结果为Ai，则该指标的模糊数为μi(x)，其中x 表示评价结果的取值范围。
然后，通过模糊综合运算得到最终的评价结果μ(x)，并将其转化为确定性的评价结果。
这两种方法各有优缺点，应根据具体情况选择。
熵权法适用于指标之间相关性较强的情况，能够较为准确地反映各指标的重要性；而模糊综合评价法则适用于指标之间相关性较弱的情况，能够较好地处理不确定性和模糊性。
熵权法和模糊综合评价法是两种常用的多指标决策方法，它们在不同领域中都有广泛的应用。
在实际应用中，应根据具体情况选择合
适的方法，并结合专业知识和经验进行综合评价。
