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文章编号:1001-8360(2001)05-0107-07基于灰色和模糊集理论的铁路方案多目标综合评价方法及模型研究吴小萍, 詹振炎(中南大学土木建筑学院,湖南长沙 410075)摘 要:分析并指出了铁路可行性研究中经济评价的局限性,提出在着手经济评价的同时,应辅之以多目标综合评价以克服经济评价局限性的思想。
根据铁路方案综合评价各类指标对评价方法的实用性的分析结果,将多种方法组合起来,在此基础上提出了一种新的方法——基于灰色和模糊集理论的铁路方案多目标综合评价方法,并建立其决策模型,编制了该模型的应用软件。
最后,以某快速客运通道方案评价为实例进行验证,结果表明本文建立的模型可以辅助经济评价法获得较为全面的综合评价结果,从而克服经济评价的局限性,为铁路方案综合评价和投资组合决策(pr o tfo lio decisio n ma king)提供了一种新的、有效的方法。
关键词:经济评价;方案决策;多目标决策;综合评价中图分类号:U212 文献标识码:AResearch on multiple-objective decision-making method and model for evaluating railway schemes based on Grey and Fuzzy Sets TheoryW U Xiao-ping, ZHAN Zhen-yan(Sch ool of Civil and Architecture Eng.,Central Sou th Univ ersity,Changsh a410075,China)Abstract:In this thesis,the limitatio ns of the economic ev alua tion in th e railway feasibility study are analyzed and proposed.B ased o n the analysis of the limitatio ns of the eco nomic ev alua tion,a new m ethod——the multi-ple-objective decisio n-making m ethod fo r evaluating railway schem es based o n the Grey and Fuzzy Sets Theory is put fo rw ard,w hich mea ns com bining v arious metho ds into o ne,and a co rrespo nding model is set up,accord-ing to the analy tical results from the applicatio n of v arious indexes to evaluatio n m ethods of railway schemes and by applying the principle o f multiple-objectiv e decisio n-making and rev olv ing around the solutio n o f such problem.Also its application softw are is intro duced.Finally,taking the synthetic ev alua tion of line schemes applied to o ne ex press railway passag e for ex ample,the results from such ex perim ent can prov e that the deci-sio n making model put fo rwa rd in this thesis can be a pplied to help eco nomic ev aluatio n to g et a rather compre-hensiv e assessment results so as to ov ercome the limitatio ns of the economic assessment,a nd it is a new and ef-fectiv e method fo r the railway synthetic ev aluatio n and protfo lio decision ma king.Keywords:eco nomic evaluatio n;schem es decision;multiple-objectiv e decisio n making;synthetic evaluatio n 铁路方案比选牵涉到投资决策问题,它是通过可行性研究解决的。
铁路货运站安全质量水平的多层次灰色综合评价陆岳嵘;秦进【摘要】针对铁路货运站安全质量水平的评价问题,根据系统工程理论的思想和原则,从人员、设备和环境的角度出发,建立了货运站安全质量水平的综合评价指标体系,并结合层次分析法与灰色系统理论,提出了多层次灰色综合评价模型.经实例计算,所得的综合评价值可用于描述评价对象的安全状况,且具有横向比较多个评价对象能力的作用.【期刊名称】《铁道货运》【年(卷),期】2010(000)001【总页数】4页(P33-36)【关键词】铁路货运站;货运安全;安全质量水平;灰色评价;层次分析法【作者】陆岳嵘;秦进【作者单位】太原铁路局,阳泉曲站,山西,介休,032000;清华大学深圳研究生院,广东,深圳,518055【正文语种】中文【中图分类】U298.3对货运站进行安全质量水平的评价，是货运站的安全管理工作实现决策科学化和提高综合效益的需要。
车站管理人员需要分析车站货运工作的现状及其满足总体安全管理要求的程度，并做出科学、客观的评估与判断，以便确定下一步工作的方向和重点。
1 评价指标体系的建立由于铁路货运站是一个典型的开放式系统，因此铁路货运站安全的影响因素错综复杂，涉及面也非常广。
现从系统论的观点出发，并考虑到构成生产系统的最基本要素和事故的最根本原因，可以将与铁路货运站安全有关的影响因素分为4类，即人员因素、设备因素、环境因素和管理因素。
（1）人员因素。
包括车站系统内部的运输生产人员和系统外部的相关人员（如货主、车站及铁路沿线周边人员等）。
在安全问题中，系统内部人员的素质、教育水平、劳动态度等，是保证货运站安全的最关键因素。
系统外部的相关人员是否具备一定的安全意识和安全技能，是否能遵循铁路有关规章制度，也是影响车站安全的一个重要因素。
（2）设备因素。
包括站内与运输有关的基础设备和安全技术设备的质量、维修管理制度等因素。
质量良好的设备既是进行运输生产的物质基础，也是运输安全的重要保证。
基于熵权模糊物元的轨道交通运营安全评价汪勇;吴丽霞;蔡明【摘要】为解决轨道交通运营安全评价过程中定性指标难以量化以及分级量值范围界定模糊等问题,在模糊物元分析的基础上,引入熵值法确定指标权重,并利用欧氏贴近度反映待评安全结果与标准安全结果互相接近的程度,建立了一种评价轨道交通运营安全指数的熵权模糊物元模型。
在总结前人研究成果的基础上,将城市轨道交通运营安全评价指标体系中的各指标划分成＂优＂、＂良＂、＂一般＂、＂差＂4个评判等级,并给出了各等级的适用范围。
以重庆市轨道交通3号线为例,对比可拓物元法进行分析,结果显示熵权模糊物元法评价指标值为0.588 9,可拓物元法评价风险等级为3级,评价安全程度均在良好以上,这表明熵权模糊物元模型能够有效地解决非定量化的评价问题,对比可拓物元模型,评价精度有进一步提高。
【期刊名称】《交通运输研究》【年(卷),期】2015(001)006【总页数】7页(P51-57)【关键词】轨道交通;安全评价;模糊物元模型;熵权;欧式贴近度【作者】汪勇;吴丽霞;蔡明【作者单位】重庆交通大学交通运输学院,重庆400074【正文语种】中文【中图分类】U491.5轨道交通作为城市客运公共交通的重要载体，承担着大量的客流运输任务，且客流封闭集中，一旦发生紧急情况，很难在第一时间得到响应。
轨道交通运营安全的影响因素复杂多样，因涉及的行业领域跨度大，评价指标也同样因人或因地而异，难以用数学量化的形式进行表达。
轨道交通安全研究一直是交通安全研究的重点领域，也是国内外专家学者研究的热点。
相比而言，国外相关研究内容丰富，诸多成果更贴近于实际；国内研究起步虽晚但发展较快，研究内容更加细化。
英国伦敦轨道安全评价是通过直观的伤亡事故与事故原因的定量数据来确定不同风险因素的伤害程度，此类方法对原始数据的依赖程度很高，适合经验丰富的发达国家[1]。
韩国铁道研究中心于2005年提出风险评估程序、风险分析模型以及风险管理架构，后来均实际运用于韩国城市轨道交通网络安全评估，并取得了可观的成效[2-3]。
基于模糊网络分析法（F-ANP）的高速铁路运营安全评价王迎晗，陆键，彭一川（同济大学交通运输工程学院，上海201804）摘要：高速铁路故障致因复杂，安全评价难以定量化精确描述。
为保障高速铁路运营安全，从人员、设备、环境、管理4个方面构建高速铁路运营安全评价指标体系，并分析各安全因素间耦合关系；在评价指标体系基础上，运用网络层次分析法（ANP）和模糊综合评判相结合的模糊网络分析法（F-ANP）建立高速铁路运营安全评价模型。
首先通过调研考察和参考相关研究，建立安全评价因素集和评语集；然后运用网络层次分析法确定各安全因素权重，其中工作人员管理制度和列车信号与控制系统对高速铁路运营安全的贡献度最大；最后根据专家问卷调查统计结果建立评价矩阵，并通过模糊变换得出综合评价结果。
关键词：高速铁路；影响因素；安全评价；模糊网络分析法；网络层次分析法；模糊综合评判中图分类号：U298；X951文献标识码：A文章编号：1001-683X（2020）02-0057-09 DOI：10.19549/j.issn.1001-683x.2020.02.0571概述截至2018年底，我国已建成并投入运营的高速铁路里程达2.9万km以上，占全世界高速铁路运营里程的66%以上。
虽然我国高速铁路建设取得了举世瞩目的成就，但在运营管理和安全保障方面仍有待提高，高速铁路运营安全评估和风险管理更是受到越来越多的重视和关注。
安全评价作为系统工程的重要组成部分，其目的是对系统或工程在运行中可能遭受的损害或潜在的风险源做出定量的估计或定性的描述。
高速铁路系统构成复杂，其供电系统、信号与通信系统、轮轨系统和控制系统等的正常工作均关系着列车的安全运行。
此外，高速铁路在运营过程中，还容易受到天气情况、人为干扰等因素的影响。
目前，国内外有众多安全领域的专家学者运用不同方法和模型对高速铁路运营安全进行研究和分析：Guo等［1］研究高铁列车驾驶员的人格特征对行车安全的影响，采用NEO人格量表的方式，对原北京铁路局221名高铁列车驾驶员进行问卷调查，并建模分析调查结果。
铁路车辆运行安全监测设备综合监控管理系统关键技术研究摘要：目前，我国铁路客运客站逐渐向空间形态多样化、结构立体化、层次化和多功能性方向发展，其中大跨度、大柱网空间结构体系在站房及无站台柱雨棚开始广泛应用。
大型铁路站房结构人流密集，属于整个交通系统网络的关键节点，受社会关注度高，一旦结构发生破坏将会引起极其严重的后果，造成严重损失的同时，还可能引发严重的社会舆论影响。
因此，铁路客站作为铁路运输的重要组成部分和城市综合交通枢纽，其建设质量和运营安全备受关注。
有必要在大体量和结构复杂的铁路客站前期施工和后期运营过程进行深入研究，运用现代传感技术、振动测试理论、数据传输技术、计算机软硬件技术、信号分析与处理技术等专门学科建立结构健康监测系统，在长期运营过程中实时监测客站的工作运行情况，在结构出现异常受力状态或处于危险时及时发出报警，以便采取相应的应急措施降低人员和财产损失。
关键词：铁路车辆；安全监测设备；监控管理技术引言铁路基础设施检测监测是实现基础设施故障诊断、状态评价、趋势预警，提高维修效率、降低维修成本的重要技防手段。
我国铁路基础设施检测监测技术在近些年得到了长足发展，已形成了一套行之有效的检测监测数据分析、结果应用体系、方法和措施，有效保障了列车安全运营。
但对照基础设施智能运维需求还存在一定差距，尤其在检测监测数据采集、传输、处理和分析的过程中时效性和准确性方面依然存在显著不足。
一体化视频系统在现有综合视频监控系统的基础上进一步扩大了覆盖范围，将目前分散的、自成系统的各类专用视频统一管理，有利于资源集中管理及共享；通过将接入节点集中部署在机房条件和维护条件较好的车站，有利于提升运营维护效率；采用云计算、云存储等技术提高了系统容错纠错能力，提高了系统的安全性、可扩展性、可维护性，有利于提升系统性能；采用H.265等成熟技术，大幅降低了资源占用，有利于节约工程投资。
1.重载铁路健康管理（PHM）平台重载运输在提高运输效率、增加经济效益和降低物流运输成本方面起着至关重要的作用，这也是我国大力发展铁路货运的主要原因。
经营与管理路作为国民经济大动脉，是国家重要的基础设施、大众化交通工具。
在我国11.2万km的铁路线上，每天运行着1 200多列动车组、4万多辆客车和80多万辆货车。
铁路车辆的安全运行是铁路车辆工作的根本目标。
经过十多年的研发、建设和运用实践，采用光学、声学、力学和图像等多种传感检测技术研发的各类车辆运行安全检测监控设备已经在我国铁路广泛应用。
基于研发阶段的技术水平、阶段目标和安全突出问题的现状，车辆安全监控检测设备技术性能针对性强，但检测对象单一，设备技术性能有待提升，缺乏客、货、动车综合应用的系统性研究，应用效能不高。
因此，充分利用铁路网络资源优势，加强车辆安全监控设备综合应用研究；推进新技术在安全上的应用，提高既有设备的安全防范功能；建立高效基金项目：中国铁路总公司科技研究开发计划项目（2013J005-F）。
铁路车辆运行安全监控体系建设分析张志建：中国铁路总公司运输局车辆部，高级工程师，北京，100844摘 要：通过对全路既有车辆运行安全监控设备运用情况进行分析，结合车辆装备发展和运用，提出车辆安全监控设备基准的建议和车辆运用安全监控体系的建设思路、方法和具体措施。
运用系统工程理论阐述系统建设、检测设备研发、技术管理的方法要点，对提高设备运用效率、保证车辆运用安全具有指导作用。
关键词：铁路车辆；车辆安全；监控系统；检测设备；建设管理中图分类号：U279.2 文献标识码：A 文章编号：1001-683X（2015）06-0005-05铁铁路车辆运行安全监控体系建设分析 张志建可靠的安全监控管理平台，形成我国铁路可靠的车辆运行安全监控体系非常必要。
1 铁路车辆运行安全监控设备现状1.1 既有车辆运行安全监控设备目前在用的安全监控设备有：红外线轴温智能探测设备（THDS）5 388套、车辆运行品质轨边动态监测设备（TPDS）120套、车辆滚动轴承轨边声学诊断设备（TADS）86套（含动车组专用检测设备6套）、车辆故障轨边图像检测设备494套（货车用TFDS设备423套、动车用TEDS设备49套、客车用TVDS设备22套）、客车运行动态安全监控设备（TCDS）300套，以及货车轮对尺寸动态监测系统（TWDS）、动车组车载信息动态监测系统、动车组车轮故障在线检测系统、客车列尾安全防护系统（KLW）、客车集中轴温报警系统等车辆运行安全监控设备。
灰色关联在城市轨道交通线网规划方案评价中的应用
任乐
【期刊名称】《城市轨道交通研究》
【年(卷),期】2010(013)006
【摘要】用AHP-Grey模型对城市轨道交通线网规划方案进行评价选优.建立线网规划方案评价的分层指标体系,采用灰色关联分析方法按灰色关联度大小对方案进行排序.通过在实际项目方案评价中的应用,证明灰色关联分析法的实用性和合理性.AHP-Grey法既充分体现了多指标对总目标的重要性程度,又充分利用并挖掘了决策矩阵中的有效信息,是一种简便而适用的方法.
【总页数】5页(P24-27,31)
【作者】任乐
【作者单位】上海海事大学交通运输学院,200135,上海
【正文语种】中文
【中图分类】TU984.191
【相关文献】
1.灰色关联投影法在冬小麦控制排水方案评价中的应用研究 [J], 蓝晶晶;冯庆刚;邵光成;俞双恩;陈立娜
2.基于熵权的灰色关联模型在水电工程方案评价中的应用 [J], 李毅
3.交通走廊共享在城市轨道交通线网规划中的应用 [J], 赵月
4.模糊综合评价在河谷型城市城轨线网规划方案评价中的应用 [J], 刘婷婷;陈翠利
5.层次分析法在城市轨道交通线网规划评价中的应用 [J], 吴嘉
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系统工程理论与方法基于DEA 和灰色关联分析的区域公路网综合评价方法聂伟,邵春福,杨励雅,牛学军(北京交通大学交通运输学院,北京100044)摘要: 提出了一种基于数据包络分析(DE A) 和灰色关联分析的区域公路网评价方法.该方法综合了DE A 和灰色关联分析两种方法的优势,以灰色关联分析为中心模型,通过复合DE A 模型来确定每一个被评价对象(决策变量) 中各点关联系数的权重向量,从而计算出相对最优的关联度,实现对评价对象客观的优先排序.该方法不但能克服确定权重时的主观性,而且通过对各指标的“非均一”赋权,有利于达到优先序评价的“最优性”. 最后通过对我国部分省区公路网的评价实例说明了方法的有效性.关键词: 数据包络分析;灰色关联分析;区域公路网;综合评价中图分类号: U461文献标志码: AA M ethod of R egional R oa d N et w ork Evalu ationB ased onD E A and G ray Correlation AnalysisNIE Wei , SH AO Chun2fu , Y AN G Li2ya , NI U Xue2j un( S chool of Traffic and Transpor tation , Beijing Jiaotong University , Beijing 100044 , China)Abstract : A new method called g ray correlation analysis method b ased on DE A (Data Envelopment Analysis) ispresented to evalu ate the reg ional hig hw ay netw ork. I t integ rates fav orab le aspects of b oth DE A and g ray correlationanalysis , and takes the latter as a central m od el . DE A d etermines the w eig ht vector of correlation c oefficients foreach Decision2Making Unit (D MU) to calcu late the relativ ely optim al correlation d eg rees and then realizes the pri2ority ord er of the ob jects. This method can av oid the sub jectivity w hen the w eig ht vector is d etermined and g et theoptim ality of the prior ord er evalu ation b y non2uniform w eig ht . Finally , an example of hig hw ay netw ork assessmentof some pr ovinces in China is g iven to prove the valid ity of the method.K ey w ords : d ata envelopment analysis (DE A) ; g ray correlation analysis ; reg ional hig hw ay netw ork ; compre2hensive evalu ationCLC numb er : U461 Document code : A0 引言. 这络分析(DE A) 等是常用的公路网评价方法 1 ,2些方法可以分为参数方法和非参数方法两类,其中层次分析、模糊评价、主成分分析以及数据包收稿日期:2006211215作者简介:聂伟(1978 - ) ,男,湖南常德人,北京交通大学交通运输学院博士生,主要研究方向为综合交通网络设计.E2mail : n iew**************97第4 期基于DE A 和灰色关联分析的区域公路网综合评价方法层次分析、模糊评价和主成分分析等方法属于参数方法,DE A 属于非参数方法. 参数评价方法与非参数评价方法各有优缺点, 参数方法结果易于比较,但权重难以确定; 非参数方法( 以DE A 为例) 不必事先确定权重、客观性较强, 但是当评价指标较多时, 该方法常常会有多个单元有效,不利于单元间中,不同因素的数据常具有不同的量纲,为对它们进行比较、分析,首先应对数据通过均值化过程消除量纲的影响.同样,对母因素Y 的n 个数据也需要均值化,可得一个序列,记为(0)(0)(0)X0 = { x0 (1) , x0 (2) , , x0 ( n) }比较 3 ,4(0)x ( k) = y / ¯Y, ( k = 1 ,2 , . 本文采用参数方法与非参数方法相结合式中, n) , ¯Y为母0 k的方式,提出基于DE A 和灰色关联分析的公路网综合评价方法,并以我国部分省区公路网进行实证研究.因素的n 个点的数据的平均值.令记Δ1M = {1 ,2 , , m} ; N = {1 ,2 , , n}(0)(0)x0 ( k)x i ( k) | }= min{min |i ∈M k ∈N-1 灰色关联分析灰色关联系统分析方法是非常典型的系统分析方法. 自20 世纪80 年代初由邓聚龙教授提出以来,已成功地应用于许多领域,而且形成了自己的理论体系. 灰色关联系统分析方法的基本原理是先计算各点(评价指标) 的关联系数,然后采用算术平均的手段得到各子因素( 评价对象或方案) 相对于母因素(标准对象或方案) 的关联度 5 .假设一个评价系统由m 个子因素、母因素Y以及n 个点构成,其中, m 个子因素记为X i( i = 1 ,(0)(0)Δx( k) - xi( k) | }= m ax{m ax |i ∈M k ∈N2(0)(0)Δ3= | x0 ( k) - x i( k) |Δ1+λΔ2d0 i ( k) = ΔλΔ( k, n)= 1 ,2 ,+3 2式中d0 i( k) ———第k 个点的子因素X i 与母因素X0 的相对差值;λi———分辨系数,一般在0 与1 之间选取,常取λ= 0 . 5 .从上式可以看出, 绝对差值Δ3 越大, d0 i ( k)越小; 反之则d0 i( k) 越大. 因此d0 i ( k) 的大小描述了X i 对X0 的影响程度,称之为X i 与X0 在k 处的点关联度., m) . 假设已经得到了子因素和母因素的观2 ,测数据如下:x1x21x12x22x1 nx2 n2 DE A 方法DE A 是以相对效率概念为基础发展起来的一种新的评价方法,第一个DE A 模型是由著名的运x m1y1x m2y2x mny n6筹学家A. C harnes 等人于1978 年提出的. DE A对每一个评价单元建立数学规划,通过其最优解来确定指标间的权重和优先顺序,不同的评价单元可能拥有不同的权重向量, 而且都相对最优, 因此DE A 评价属于“非均一”评价, 从而具有客观性和最优性7 .最常用的DE A 模型是C2 R 模型. 其基本原理为:假定有m 个决策单元( 即灰色关联分析中的“子因素”) ,它们有n 种评价指标( 即灰色关联分析中的“点”) ,其中, l 种类型的输入, s 种类型的输出, X j 和Y j 分别表示第j 个决策单元的输入和将以上数据重新处理,并引入新的记号为(0)x1 ( k)= x1 k / ¯x1 , ( k= x2 k / ¯x2 , ( k= 1 ,2 , , n)= 1 ,2 , , n)(0)x2 ( k)(0)x m ( k)= x mk / ¯x m, ( k, n)= 1 ,2 ,式中¯xi为第i 个子因素的n 个观测数据的平均值,于是得到m 个序列:(0)(0)(0)X1 = { x1 (1) , x1 (2) , , x1 ( n) }(0)(0)(0)X2 = { x2 (1) , x2 (2) , , x2 ( n) }(0)(0)(0)X m = { x m (1) , x m (2) , , x m ( n) } 输出向量, j = 1 ,2 ,, m , 则评价决策单元具有非阿基米德无穷小的C2 R 的模型表示如下: 这一过程称为数据的均值化.由于实际数据98交通运输系统工程与信息 2007 年 8 月min [θ - ε( ^e T s - + e T s +) ] =由于评价对象集合不变 ,而 θ( D ) 和 θ( D ) 表 V Di -示了去掉指标 i 之前和之后决策单元在评价对象 集合中相对有效性系数的变化情况 ,因此 ,可以利6 λj X j6 λjYj+ s = θX j 0+- s = Y js. t .用 θ( D ) 和 θ( D ) 的比值来描述点的权重系数.i λj≥0 , j = 1 ,2 ,, mu i ( j ) = θj ( D ) / θj ( D i )令+-s ≥0 , s ≥0则 决策单元 X j 中点 i 的权重 w i ( j ) 可以表示为n其中 θ ———该决策单元 DMU 0 投入相对于产出 的有效性系数 ;λj ———相对于 DMU 0 重新构造一个有效 DMU 组合时 ,其中的 j 个 DMU 决策单元的组合比例 ; 6 w i ( j ) = u i ( j ) /ui( j )i = 1子因素 X j 对母因素 X 0 的总关联度可以表示为n6 =w i( j ) d0 i( j ) , ( j ∈ M )r 0 j - +s , s ———松弛变量.i = 14 评价实例随着我国公路建设投资的持续增长 ,评价公路 交通体系的建设规模和网络布局问题显得越发重 要 ,下面本文将采用灰色关联分析与 DE A 相结合的 方法 ,选取我国 15 个省 、自治区直辖市的公路网进 行综合评价 ,并给出各地区公路网评价的排序结果.4. 1 评价指标体系为了应用灰色关联分析与 DE A 相结合的方法科 学 、客观地评价公路网效率 ,评价指标应综合考虑公 路网的结构特征 、交通特征 、服务水平和通达深度四 个方面9. 结合指标选取的综合性和可操作性原则 , 本文选取交通固定资产投资占固定资产总投资的比重 ( X 1 ) 、高 等 级 公 路 里 程 占 公 路 总 里 程 的 比 重( X 2 ) 、路段交通量 ( X 3 ) 、路段交通拥挤量 ( Y 1 ) 、路网折算等级 ( Y 2 ) 、路网面积密度 ( Y 3 ) 等 6 项指标来 对公路网进行评价. 具体指标体系如图 1 所示.3 基于 DE A 的加权灰色关联分析为求子因素对母因素的总的关联度 ,除了计算 出各点的关联度 以 外 , 还 需 要 考 虑 不 同 的 观 测 点(指标) 在总体观测中的重要性程度 ,从而提出了加权灰色关联分析方法 ,即给各点赋予一个表征其重 要程度的权重 ,然后进行加权求和得到各子因素相 对于母因素的总关联度 .假定已经给出各点的权重系数向量 w = ( w 1 ,n, w n ) ,满足 w k ≥0 , k ∈ N ,6 wk= 1 . 则w 2 , k = 1n6 令 : =wkd 0 i ( k ) , ( i ∈ M ) 即为子因素 X i 对r 0 i k = 1X 0 的总关联度 ,它反映了因素之间的关系的密切程度. 将总关联度按大小排列就可以看出子因素对母因素的影响程度 .由上述表达式可知 ,各点的权重系数对最终计 算得到的总关联度值影响较大 . 本文采用 DE A 方 法确定各点的权重 ,除了能够避免赋权过程中的主 观性之外 ,DE A 能根据 评 价 单 元 的 不 同 赋 予 不 同 的点权重向量 ,而且都相对最优 ,从而使评价结果 更客观8 .如果对于任意一个决策单元 ,都利用 C 2 R 模 型求得它的有效性系数 ,则可以得到一个以各单元 的有效性系数为分量的向量 Tθ( D ) = (θ1 ( D ) ,θ2 ( D ) ,,θj ( D ) ,,θm ( D ) )用 E i 表示去掉第 i 种指标后的指标集 ,则在 D i 指标 集上求出各决策单元的有效性系数 ,则可获得向量图 1 公路网综合评价指标体系示意图Fig. 1 Ind icators system f or com prehensive evalu ationon hig h w ay netw orkθ( D i ) = (θ1 ( D i ) ,θ2 ( D i ) , , V j ( D i ) ,, Tθm ( D i ) ) , i = (1 ,2 ,, n ) .99 第4 期基于DE A 和灰色关联分析的区域公路网综合评价方法应注意, 个别指标划归投入指标还是产出指标,应取决于其物理意义. 如路段交通拥挤度( V / C) 指标在经济意义上虽然属于产出类指标, 但是在物理意义上,由于其取值越小越好,所以在带入模型计算时仍然将其归为投入类指标,分析时采用其经济意义. 4. 2 评价结果本文以2003 年我国省级区域公路网为决策单元,首先应用具有非阿基米德无穷小的C2 R 模型, 求出各指标的权重系数; 然后利用灰色关联分析, 求出各点的关联度;最后加权求和得到各决策单元的综合评价值. 所用数据源于《全国交通简明统计资料》(2001 年- 2003 年) ,评价结果如表1 所示.表1 我国部分省级公路网综合评价结果T a b le 1 R esult o f comprehensiv e ev aluatio n on some provincial high w a y net w orks in China地区系数X1X2X3Y1Y2Y3r0 jd0 i ( j) w i( j)0 . 9830 . 1670 . 9780 . 1670. 8220. 1670 . 8890 . 1670. 9510. 1670 . 9680 . 167上海0 . 932d0 i ( j) w i( j)0 . 8840 . 1750 . 9090 . 1650. 8270. 1650 . 9500 . 1650. 9080. 1650 . 9320 . 165北京0 . 901d0 i ( j)0 . 989 0 . 959 0. 842 0 . 926 0. 871 0 . 817江苏0 . 900 w i ( j) 0 . 156 0 . 192 0 . 156 0 . 156 0 . 156 0 . 185d0 i ( j)0 . 917 0 . 935 0. 828 0 . 936 0. 949 0 . 803天津0 . 894 w i ( j) 0 . 166 0 . 166 0 . 166 0 . 166 0 . 166 0 . 172d0 i ( j)0 . 973 0 . 881 0. 967 0 . 593 0. 898 0 . 740重庆0 . 842 w i( j) 0 . 155 0 . 213 0 . 153 0 . 159 0 . 160 0 . 162d0 i ( j)0 . 905 0 . 766 0. 924 0 . 826 0. 880 0 . 689广东0 . 829 w i ( j) 0 . 163 0 . 163 0 . 163 0 . 163 0 . 163 0 . 183d0 i ( j)0 . 902 0 . 793 0. 843 0 . 982 0. 713 0 . 705浙江0 . 820 w i ( j) 0 . 172 0 . 159 0 . 159 0 . 159 0 . 159 0 . 190d0 i ( j)0 . 911 0 . 954 0. 830 0 . 609 0. 728 0 . 907山东0 . 819 w i( j) 0 . 161 0 . 161 0 . 173 0 . 182 0 . 161 0 . 161d0 i ( j)0 . 946 0 . 870 0. 919 0 . 653 0. 767 0 . 744河南0 . 815 w i( j) 0 . 166 0 . 186 0 . 158 0 . 183 0 . 152 0 . 155d0 i ( j)0 . 931 0 . 938 0. 954 0 . 517 0. 739 0 . 662四川0 . 781 w i ( j) 0 . 187 0 . 162 0 . 147 0 . 212 0 . 149 0 . 144d0 i ( j)0 . 894 0 . 777 0. 987 0 . 498 0. 658 0 . 613陕西0 . 727 w i ( j) 0 . 216 0 . 138 0 . 142 0 . 243 0 . 130 0 . 132d0 i ( j)0 . 891 0 . 623 0. 998 0 . 552 0. 530 0 . 709甘肃0 . 725 w i( j) 0 . 237 0 . 136 0 . 142 0 . 208 0 . 131 0 . 147d0 i ( j)0 . 901 0 . 967 0. 900 0 . 372 0. 524 0 . 552内蒙古0 . 659 w i ( j) 0 . 192 0 . 136 0 . 121 0 . 309 0 . 121 0 . 121d0 i ( j)0 . 891 0 . 760 0. 897 0 . 382 0. 571 0 . 517黑龙江0 . 602 w i( j) 0 . 161 0 . 108 0 . 122 0 . 393 0 . 108 0 . 108d0 i ( j)0 . 999 0 . 663 0. 663 0 . 335 0. 502 0 . 503青海0 . 587 w i ( j) 0 . 132 0 . 232 0 . 132 0 . 238 0 . 132 0 . 132策10从表1 中的评价结果可以看出,我国沿海地区公路网综合评价值相对较高,西部和东北地区评价值较低,反映了我国区域公路网水平与区域经济分布基本一致. 中部地区由于处在各大经济圈之间,路网密度和折算等级方面具有一定的优势,公路网发展水平也相对较高. 除对区域公路网进行综合水平排序外,还可以通过各决策单元的有效性系数分析,来研究各地区公路网存在的问题以及主要对.5 结束语本文提出了将DE A 方法与灰色关联分析结合的区域公路网综合评价方法. 这种方法综合了DE A和灰色关联分析两种方法的优点, 对每一个评价对象都去寻求最有利的指标权重系数分配,使得每一个评价对象对于标准对象的关联度都是相对最优的,从而得到客观公正的评价结果.对我国100 交通运输系统工程与信息2007 年8 月部分省级公路网综合评价的实例证明,该方法能够得到比较满意的评价结果.M . 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1. 基于组合赋权方法的城轨线路运营安全评价---王艳辉安全评价指标体系包括5大类：车站指标、列车载客指标、设备指标、环境指标、管理指标。
安全综合评价方法：层次分析法AHP 和熵值法组合赋权综合评价。
层次分析法是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法;熵值法是一种客观赋权方法，它通过计算指标的信息熵，根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重。
层次分析法考虑了专家的经验和知识，但主观随意性较大;熵值法充分挖掘指标的原始数据蕴含的信息，结果客观，却不能反映专家及决策者的意见。
由于评价的指标在综合评价时的作用是不均等的，因此，各个指标的贡献大小可以通过层次分析法和熵值法综合确定权重来表示。
本文参考了《城市轨道交通安全运营管理办法》和《城市轨道交通安全验收评价细则》，对北京市轨道交通指挥中心提供的数据进行了大量的分析，依据本文建立的城市轨道交通线路运营安全评价指标体系，将城市轨道交通线路运营安全分为5个不同的等级，采用线性加权综合法，得到线路运营安全综合评价值。
2. 高速公路交通安全风险评价方法研究---钟锐一般评价方法：灰色评价法，层次分析法，模糊综合评价法，径向基小波神经网络。
利用径向基小波神经网络进行风险评价（1） 建立网络利用matlab 进行网络的建立。
首先设定本次评价的径向基小波神经网络为四层，学习效率（设为函数eta ）定位0.1。
总共有18个评价指标，将18个指标列为矩阵1，所以网络输入层有18个输入节点。
评价集是对高速公路安全性评价可能做出的评价结果所组成的集合，可表示为矩阵1:（V1，V2，V3……Vn ）T ，本例中根据安全性的可能描述，可确定评价集为:V={很安全，比较安全，安全，不安全，很不安全}，因此将神经网络的输出层设为5个节点，对应于5种评价结果矩阵，每种矩阵对应着不同的结果。
具体的评价集设定在训练过程中确定。
根据公式3.3.2中的经验公式2，可以初步设定隐含节点数数为8。
