基于熵值法-云理論的高鐵客運站交通協(xié)調(diào)評價模型

張 榮

(蘭州交通大學(xué)，甘肅 蘭州 730070)

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基于熵值法-云理論的高鐵客運站交通協(xié)調(diào)評價模型

張 榮

(蘭州交通大學(xué)，甘肅 蘭州 730070)

文章針對高鐵客運站交通協(xié)調(diào)評價因子的特殊性，提出了基于熵值法-云理論高鐵客運站交通協(xié)調(diào)的綜合評價方法，介紹了模型建立與應(yīng)用的具體過程，并結(jié)合北京南站客運站進行了實例分析，論證了該模型的效用，為大型高鐵客運樞紐站的交通協(xié)調(diào)性的綜合評估研究提供參考。

高鐵客運站；交通協(xié)調(diào)性；評價因子；熵值法；云理論

0 引言

我國高鐵建設(shè)正處于蓬勃發(fā)展的高峰期，相對應(yīng)配備的客運樞紐站也相繼增多，大多數(shù)的高鐵客運站都是匯集鐵路、軌道交通、常規(guī)公交、出租車等多種交通方式于一體的大型交通樞紐綜合體，該綜合體的交通協(xié)調(diào)能力的好壞將直接影響整個樞紐的運營能力。一個交通協(xié)調(diào)性好的客運站能夠在較短的時間內(nèi)疏散到達客流，減少站內(nèi)旅客聚集人數(shù)，從而為旅客提供一個舒適、安全、順暢的環(huán)境。由于多種交通運輸方式下的交通協(xié)調(diào)問題比較復(fù)雜、影響因素較多

且存在的不確定性較多，考慮起來相對比較復(fù)雜，同時國內(nèi)對該領(lǐng)域的研究比較少，大多數(shù)集中在利用傳統(tǒng)的評價方法。

文獻[1]中通過AHP確定評價指標的確定后結(jié)果模糊綜合評價理論對北京南站交通協(xié)調(diào)性進行分析。文獻[2]中雖然運用熵值法將評價指標權(quán)重的可變性考慮在內(nèi)，并運用廣義效用函數(shù)法和集對分析法分別進行宏觀布局和微觀換乘系統(tǒng)評價，但沒有綜合考慮到評價指標的亦此亦彼性。文獻[3]通過數(shù)據(jù)挖掘分析和處理多方式協(xié)調(diào)調(diào)度海量信息從而優(yōu)化協(xié)調(diào)調(diào)度策略。探索基于云服務(wù)模式下的公共交通協(xié)調(diào)調(diào)度模式，達到提高交通運輸組織的效率。本文針對大高鐵客運站交通協(xié)調(diào)評價因子的特殊性，提出了基于熵值法-云理論高鐵客運站交通協(xié)調(diào)的綜合評價方法。

1 大型高鐵客運樞紐站評價體系指標的建立

表1 大型高鐵客運樞紐站評價因素指標表

大型高鐵客運樞紐是乘客集散、換乘其他交通工具方式和線路的重要場所，我們在評價其交通協(xié)調(diào)性的時候不能用“較好”“很差”等類似模糊性較強的定性概念進行定義，我們在實際中需更多關(guān)注的是客運站點的設(shè)計服務(wù)能力能否滿足實際交通擁有量即高鐵客運站交通協(xié)調(diào)程度的能力大小。在建立較為完善的評價體系之前，首先要做的就是如何確定評價體系的指標。本文將交通協(xié)調(diào)評估指標分為6個因素，并在每個指標下又細分3個因子，具體如表1所示。

2 權(quán)重的確定

大型高鐵客運樞紐站的交通協(xié)調(diào)性評價是一個受多因素影響的過程，對于不同高鐵客運樞紐站以及同一樞紐站在不同的時期對其交通協(xié)調(diào)評價的側(cè)重點不同，其評價指標權(quán)重合理與否直接關(guān)系到評價的準確性和科學(xué)性，以往我們使用的方法主要有專家評定、AHP、主觀經(jīng)驗、德爾菲法等[1]，這些方法得到的權(quán)值存在著相對穩(wěn)定性，不能隨實際指標的變化而變化。本文采用的熵值法可以很好地解決此問題，其方法可以對初步給定的權(quán)重進行微調(diào)，做到靜態(tài)賦權(quán)和動態(tài)賦權(quán)相結(jié)合，從而使得結(jié)果更貼近實際情況且具有較高的可信度。

首先利用專家打分法可以獲取各個指標的原始評分數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)的處理后可以分到指標的數(shù)據(jù)矩陣X=(xij)m×n(其中m為專家人數(shù)，n為評價因子)，對于指標j，此方法通過各位專家評定的指標值間的差距量反映指標在評價中所起的作用大小，指標間的差距量越大則說明其在評價體系中作用越大；相反則越小。權(quán)重的具體確定步驟[4][5][6]如下：

3 采用云理論進行評價分析并給出實例驗證

3.1 云理論的相關(guān)理論

(1)云的定義及其數(shù)字特征[7]

設(shè)U是一個以精確數(shù)值表示的定量論域U={x}，T是與論域U相對應(yīng)的定性概念，若元素x∈U，是T的一次隨機實現(xiàn)，y=μT(x)，稱為x對T的隸屬度，那么隸屬度y在論域U上的分布稱作隸屬云，簡稱云。用來反映自然語言中概念的不確定性，反映隨機性和模糊性的關(guān)聯(lián)性，構(gòu)成定量與定性的映射。云是從論域U到區(qū)間[0，1]的映射，即：

(1)

從上面定義可以看出，論域U中元素x與它的隸屬度y間的映射并不是一對一的關(guān)系，而是一對多的轉(zhuǎn)換。每一個y稱為一個云滴。每一個云滴代表T映射到數(shù)域空間的一個點，云滴的產(chǎn)生過程反映了定性與定量之間的不確定性相互映射。數(shù)以萬計的云滴形成云，云是通過自然語言表達的某個定性概念與定量數(shù)值之間的相互轉(zhuǎn)換模型，云通常由三個數(shù)字特征期望值Ex、熵En和超熵He來表示，它把語言值中的模糊性和隨機性關(guān)聯(lián)在一起。這三個數(shù)值可以描繪出云的大致輪廓，體現(xiàn)出定性知識的定量特性，其中Ex是概念在U中的重心位置，它最能代表這個定性概念在U的坐標。En是定性概念模糊度的度量，它反映了在U中可被語言值所接納的數(shù)值范圍，同時也體現(xiàn)出在U中的這些點所代表語言值的概率，En越大，概念所接受的數(shù)值范圍相應(yīng)也越大，概念越模糊。He是En的熵，體現(xiàn)的云滴的離散程度，He越大，相應(yīng)的隸屬度的隨機性越大，從而呈現(xiàn)出云霧狀。

(2)云模型

云模型的類型有對稱云、組合云、半云(半降云、半升云)、正態(tài)云、二維云等。正向云發(fā)生器是定性到定量概念表示的轉(zhuǎn)換，通過(Ex，En，He)產(chǎn)生滿足條件的云滴進而構(gòu)成云的過程，反之稱之為逆向云發(fā)生器，是由云滴進而得到云的三個數(shù)字特征(Ex，En，He)的過程。隸屬云中的三次正態(tài)分布規(guī)律是指：反映模糊概念模糊性的隸屬云的期望曲線服從正態(tài)分布；反映隸屬度隨機性的隸屬云上的點服從隸屬云期望曲線上的相應(yīng)點為期望值的正態(tài)分布；反映隸屬云厚度變化規(guī)律的方差服從兩個半正態(tài)分布。正態(tài)云模型數(shù)學(xué)期望曲線MEμ為：

(2)

正態(tài)云的生成算法如下：

(1)xi=G(Ex，En)。生成m個期望值為Ex、標準差為En的正態(tài)隨機數(shù)xi；

(2)Eni=G(En，He)。生成m個期望值為En、標準差為He的正態(tài)隨機數(shù)Eni；

(4)重復(fù)(1)～(3)，生成N個云滴。

用上面算法生成所需要數(shù)量的云滴，即構(gòu)成具有三個數(shù)字特征的正態(tài)云。云的形態(tài)能夠直觀地理解語言值和定量數(shù)值之前轉(zhuǎn)換的隨機性和不確定性，該算法生成的云自然地具有不均勻厚度的特性，云的腰部、頂部、底部等不需要精確地定義，3個數(shù)字特征值足以描述整個云的形態(tài)。

逆向云算法[8]：

指標評價集一般取奇數(shù)個云，如3個或5個，評語總是“好、一般、差”之類的模糊概念。各位專家給出的指標評語構(gòu)成的評語集對應(yīng)區(qū)間為[0，1]連續(xù)數(shù)值區(qū)域，每個評語與其中一個區(qū)間相對應(yīng)。針對存在雙邊約束[Bmin，Bmax]的評語，可利用下式計算云的數(shù)字特征，具體計算方法如下：

Ex=(Bmax+Bmin)/2

En=(Bmax-Bmin)/6

He=k，其中k為常數(shù)，可根據(jù)評語本身的模糊程度來具體調(diào)整。

對于只有單邊約束的評語，可以先確定缺省期望值，再按照上式計算云參數(shù)，用半升半降云來描述，期望值取其單邊約束，熵值則取其相對應(yīng)對稱云模型熵值的一半。由表1可知本文中交通協(xié)調(diào)性各因子的評語集都是5級，為了計算方便，將各個因子的評語[9]綜合表示為{差、較差、一般、較好、好}，并將5個協(xié)調(diào)性評語置于論域區(qū)間[0，1]上，利用上面描述的對稱云或半對稱云模型計算Ex和En，結(jié)果見表2。

表2 專家評語對應(yīng)的Ex和En數(shù)值表

3.2 基于云理論評價模型的建立及實例分析

基于熵值法-云理論的高鐵客運站評價模型是在云理論的基礎(chǔ)上提出的，通過熵值法確定指標因素的權(quán)重，使得權(quán)重數(shù)值更加貼近實際的情況，此評價模型的具體步驟如下：

(1)建立高鐵客運站協(xié)調(diào)性評價指標體系

上文中已經(jīng)根據(jù)文獻[1]中北京南站的實例分析在表格1中給出了整個評價體系的指標。

(2)指標權(quán)重的確定

指標權(quán)重的確定是熵值法的算法進行求解的，得到的結(jié)果見表3。

表3 高鐵客運站協(xié)調(diào)性評價指標權(quán)重值表

利用云理論中的逆向云生成各個因子指標的云模型特征值，結(jié)合該層指標的權(quán)重系數(shù)值及文獻[4]中的相關(guān)公式，就可以得到一級指標層各指標的評價結(jié)果，同理可以求解出大型高鐵客運樞紐站交通協(xié)調(diào)性最終的整體評價云模型，求解出此時的(Ex，En，He)，然后結(jié)合正態(tài)云算法在matlab中繪制云圖像，分析結(jié)果。

本文采用文獻[1]中的案例，利用基于熵值法-云理論的評價方法對北京南站進行分析，根據(jù)上述求解過程可以得到最終的評價云的特征值(0.530 8，0.027 4，0.005)，具有1 000個云滴的正態(tài)隸屬云如圖1所示。

圖1 北京南站交通協(xié)調(diào)評價云圖

從圖中可以看出北京南站交通協(xié)調(diào)的評價指標值相對比較集中，這與該指標值具有較小的熵值一一對應(yīng)，上述建立的模型和實例分析過程兼顧了高鐵客運站交通協(xié)調(diào)性的隨機性和定性語言描述的模糊性，并結(jié)合了熵值法的動靜結(jié)合的賦權(quán)方法，使其具有較好的客觀性，并且通過云理論的定性與定量的靈活轉(zhuǎn)換的特點對評價的最終結(jié)果進行描述，對于大型高鐵客運樞紐站的交通協(xié)調(diào)性的綜合評估研究很有意義。

4 結(jié)語

基于熵值法和云模型的大型高鐵客運站交通協(xié)調(diào)評價方法首先用熵值法對已給定的靜態(tài)權(quán)重做出動態(tài)賦權(quán)，從而使得到的權(quán)重結(jié)果更加順應(yīng)實際情況的變化，然后再將各個指標的評價結(jié)果用云模型來表示，全面考慮客運站協(xié)調(diào)能力指標的模糊性和隨機性，實現(xiàn)了定性語言值與定量數(shù)值之間的不確定性轉(zhuǎn)換的優(yōu)點，與傳統(tǒng)的評價方法[10]相比，更加準確地反映出了北京南站客運樞紐交通協(xié)調(diào)狀況。

通過對北京南站的實例分析，客運樞紐規(guī)劃部門也可以根據(jù)評價的結(jié)果有針對性地改進站內(nèi)設(shè)施及進行客運站的整改和擴建，提高北京南站客運樞紐的客運能力以及與其他交通方式銜接的協(xié)調(diào)水平，因此該評價方法具有一定的實踐意義。該模型不僅能夠得到滿意的綜合評估結(jié)果，而且可以給出評估結(jié)果的可信度信息，結(jié)果更加具體和直觀，模型適應(yīng)性較強，為高速鐵路客運站協(xié)調(diào)性評估提供了一種新方法。

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Traffic Coordination Evaluation Model of High-speed Rail Passenger Station Based on Entropy Method-Cloud Theory

ZHANG Rong

(School of Traffic and Transportation，Lanzhou Jiaotong University，Lanzhou，Gansu，730070)

Aiming at the particularity of traffic coordination evaluation factor of high-speed rail passenger station，this article proposed the comprehensive evaluation method for traffic coordination of high-speed rail passenger station based on entropy method-cloud theory，introduced the specific process of model establishment and application，and combined with the case analysis of Beijing South Railway Station，it demonstrated the utility of this model，thereby providing the reference for the comprehensive evaluation study of traffic coordination of large high-speed rail passenger hub station.

High-speed rail passenger station；Traffic coordination；Evaluation factor；Entropy method；Cloud theory

張 榮(1990—)，在讀研究生，主要研究方向：交通運輸規(guī)劃與管理。

U238

A

10.13282/j.cnki.wccst.2015.11.021

1673-4874(2015)11-0094-05

2015-10-12