根據(jù)路網(wǎng)中路段自身的物理特征和交通流變化特性以及路段與周圍鄰接路段交通流相互影響程度,提出了基于多決策變量和層次-熵權(quán)TOPSIS理論的路段重要度計算方法。首先在綜合考慮路段靜態(tài)物理屬性和動態(tài)交通需求的基礎(chǔ)上,結(jié)合時空相關(guān)系數(shù)量化路段與周邊鄰接路段交通流影響程度構(gòu)建了多屬性決策指標;其次利用層次-熵權(quán)法的主客觀賦權(quán)優(yōu)勢和TOPSIS模型的處理"小樣本"優(yōu)點,建立了基于層次-熵權(quán)TOPSIS多屬性決策的路段重要度測算模型,并提出了基于變異SI模型的交通路段影響力驗證方法;最后通過實例分析表明,考慮交通流變化及影響特性的層次-熵權(quán)TOPSIS法在平峰和高峰時段都能準確識別交通網(wǎng)絡(luò)路段重要程度,且與其他方法相比測算精度更高。 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學學報. 2020,48(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【文章目錄】：
1 路段重要性影響因素分析
    1.1 路段重要性的物理影響因素
    1.2 路段重要性的交通影響因素
2 基于多屬性決策的路段重要度評估指標構(gòu)建
    2.1 基于路段物理特征的重要度評估指標
    2.2 基于交通需求變化的重要度評估指標
    2.3 基于交通流時空特性的重要度評估指標
        2.3.1 路段鄰接矩陣和空間權(quán)重矩陣的建立
        2.3.2 路段時空相關(guān)性及影響屬性指標的計算
3 基于多屬性決策的路段重要度計算模型構(gòu)建
    3.1 基于層次-熵權(quán)法的多屬性指標權(quán)重計算
        3.1.1 層次分析法的指標權(quán)重確定
        3.1.2 熵權(quán)法的指標權(quán)重確定
        3.1.3 層次-熵權(quán)法的組合權(quán)重確定
    3.2 基于層次-熵權(quán)TOPSIS的路段重要度計算
4 基于變異SI模型的交通路段影響評估
5 算例分析
    5.1 路段時空相關(guān)性及其重要度評估指標計算
    5.2 基于多屬性TOPSIS決策的路段重要度計算
    5.3 基于變異SI模型的多屬性決策方法效果驗證
6 結(jié) 論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于有向含權(quán)復雜網(wǎng)絡(luò)的城市交通路網(wǎng)關(guān)鍵路段識別[J]. 尹小慶,莫宇迪,林云,胡攀峰,汪浩.  計算機應(yīng)用研究. 2019(12)
[2]城市道路交通網(wǎng)絡(luò)的雙維度脆弱性分析[J]. 劉新民,孫璐,孫秋霞.  公路. 2018(09)
[3]基于改進未確知測度模型的內(nèi)河客船夜航風險評價[J]. 趙洪帝,劉敬賢,劉奕,趙洪峰,徐周華.  交通信息與安全. 2018(01)
[4]基于時空權(quán)重相關(guān)性的交通流大數(shù)據(jù)預測方法[J]. 李欣,羅慶,孟德友.  北京大學學報(自然科學版). 2017(04)
[5]基于時空相關(guān)性的城市交通路網(wǎng)關(guān)鍵路段識別[J]. 蘇飛,董宏輝,賈利民,孫璇.  交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2017(03)
[6]基于復雜網(wǎng)絡(luò)的軌道交通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要度評價[J]. 馬丹.  交通科技與經(jīng)濟. 2017(02)
[7]基于局部路網(wǎng)交通流重分配的路段關(guān)鍵度計算[J]. 張建旭,蔣燕.  交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2016(01)
[8]基于K-短路徑的路網(wǎng)關(guān)鍵路段集合的辨識與分析[J]. 張紀升,賈利民,牛樹云,李宏海.  長安大學學報(自然科學版). 2015(03)
[9]基于GIS和熵權(quán)法的水廠原水水質(zhì)評價[J]. 劉俊萍,邵佳偉,董飛龍,馬曉雁.  浙江工業(yè)大學學報. 2014(05)
[10]基于固定檢測器的區(qū)域交通狀態(tài)判別方法[J]. 曲昭偉,魏強,別一鳴,朱慧,王殿海.  中南大學學報(自然科學版). 2013(01)



本文編號：3157747