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        GRAP和FUZZY集成城市軌道交通線網(wǎng)環(huán)境影響評(píng)價(jià)

        2010-08-19 10:06:52王俊冬陳建春
        山西建筑 2010年23期
        關(guān)鍵詞:綱化城市軌道評(píng)判

        王俊冬 陳建春

        近年來,我國(guó)城市軌道交通迅速發(fā)展,“綠色交通”的理念已經(jīng)在規(guī)劃階段被廣泛引入。建設(shè)一種適應(yīng)人居環(huán)境發(fā)展趨勢(shì)的“綠色”城市軌道交通系統(tǒng)對(duì)于大中型城市而言尤為重要?,F(xiàn)有的城市軌道交通線網(wǎng)規(guī)劃可行性研究報(bào)告和環(huán)境影響評(píng)價(jià)報(bào)告對(duì)環(huán)境因素的評(píng)價(jià)大多是對(duì)已實(shí)施方案或者規(guī)劃階段的推薦方案的環(huán)境影響進(jìn)行評(píng)價(jià),這在一定程度上忽視了環(huán)境因素在方案比選階段的指導(dǎo)作用,弱化了城市軌道交通設(shè)施與環(huán)境保護(hù)的協(xié)調(diào)性。另一方面,城市軌道交通線網(wǎng)環(huán)境影響是一個(gè)灰色系統(tǒng)的問題,在對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)若僅采用單一的評(píng)價(jià)方法,往往會(huì)更多的受到人為因素的影響,在一定程度上降低了整個(gè)評(píng)價(jià)的可靠性[1,2]。本文將采用GRAP和FUZZY集成的綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)城市軌道交通線網(wǎng)不同方案的環(huán)境影響進(jìn)行評(píng)價(jià),優(yōu)選出環(huán)境合理的方案。

        1 基于GRAP和FUZZY集成的綜合評(píng)價(jià)方法

        在模糊綜合評(píng)價(jià)中引入灰色關(guān)聯(lián)分析的方法,將被評(píng)判事物的數(shù)據(jù)序列作為母序列,將其影響因素的數(shù)據(jù)序列作為子序列,計(jì)算各子序列與母序列的關(guān)聯(lián)度,作為系統(tǒng)內(nèi)各因素之間關(guān)聯(lián)性計(jì)量的測(cè)度,其值愈大,表明相應(yīng)的子序列與母序列的關(guān)系愈緊密,因此這種關(guān)聯(lián)度在基本意義上與權(quán)重是相通的,可以對(duì)其做一定的處理來代替模糊評(píng)價(jià)中的權(quán)重,這樣既避免了定權(quán)過程中的主觀因素影響,又能很好的解決系統(tǒng)中的模糊性問題。

        1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的無量綱化處理

        本文采用極差規(guī)格化法對(duì)決策矩陣進(jìn)行規(guī)范化,將其變換到區(qū)間[0,1]上,最優(yōu)值為 1,最差值為0。記第 t個(gè)方案的第i項(xiàng)指標(biāo)為yti,第 i項(xiàng)指標(biāo)的最大值為ymaxi,最小值為ymini,規(guī)范化后的指標(biāo)值為eti[4]。

        對(duì)于定性指標(biāo)[5],可以采用將指標(biāo)進(jìn)行分等級(jí)后讓專家評(píng)定的專家咨詢法(Delphi法),也可以采用專家咨詢法與集值統(tǒng)計(jì)法相結(jié)合的方法進(jìn)行定量。

        1.2 基于灰色關(guān)聯(lián)度的權(quán)重確定[3]

        1.2.1 母序列與子序列的選定

        按照各個(gè)評(píng)價(jià)因素的最優(yōu)值選定一個(gè)理想方案作為母序列,記為{(0)},t=1,2,…,n。待評(píng)價(jià)的各個(gè)方案為子序列,考慮有 m個(gè)子因素(已經(jīng)經(jīng)過無量綱化的處理),記為(i)},t=1,2,…,n。

        1.2.2 計(jì)算子序列與母序列之間的關(guān)聯(lián)度

        計(jì)算出各子因素與母因素之間的絕對(duì)差值及其極值:

        其中,i=1,2,…,m;t=1,2,…,n。利用下式計(jì)算出各子序列與母序列之間的關(guān)聯(lián)度:

        其中,i=1,2,…,m;k∈(0.1,1),一般取0.5。由此可見,關(guān)聯(lián)度是一個(gè)有界的數(shù)值,其取值范圍在0.1~1之間,愈接近于1表明子因素對(duì)主因素的影響愈大,反之亦然。

        1.2.3 由關(guān)聯(lián)度向權(quán)重的轉(zhuǎn)換

        1.3 確定模糊關(guān)系矩陣,進(jìn)行模糊綜合評(píng)判

        1)確定評(píng)語集。對(duì)各因素的無量綱化指標(biāo)值的區(qū)間進(jìn)行模糊語言變量劃分 V={v1,v2,…,vl},模糊劃分的語言變量個(gè)數(shù)決定了最大可能的規(guī)則個(gè)數(shù)。

        2)進(jìn)行單因素評(píng)判,得到單因素評(píng)判集 R。對(duì)各個(gè)語言變量建立各自的模糊隸屬度函數(shù),分別對(duì)評(píng)判對(duì)象的全體因素計(jì)算隸屬度函數(shù)值rml,由此構(gòu)成單因素評(píng)判集合R,即一個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的模糊關(guān)系矩陣R。其中隸屬度值的確定在模糊綜合評(píng)價(jià)中非常關(guān)鍵,確定隸屬度值通常采用的是專家咨詢法或主觀評(píng)測(cè)法,但這兩種方法都不可避免的會(huì)給整個(gè)評(píng)價(jià)結(jié)果帶來人為色彩,在一定程度上影響了評(píng)價(jià)的精度。本文將對(duì)0~1的區(qū)間上劃分為5個(gè)變量,構(gòu)成評(píng)語集:V={很差,差,一般,好,很好},采用三角形隸屬度函數(shù),計(jì)算出每個(gè)方案各個(gè)指標(biāo)值隸屬于模糊語言變量的程度。

        3)進(jìn)行模糊合成,做出決策。選擇合適的模糊算子,將各方案的模糊關(guān)系矩陣R與指標(biāo)權(quán)重集A合成得到各被評(píng)對(duì)象的模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果向量B,即模糊綜合評(píng)價(jià)向量B=A?R={b1,b2,…,bl}。其中,運(yùn)算“?”在因素個(gè)數(shù)大于4個(gè)時(shí),通常采用普通矩陣乘法運(yùn)算。對(duì)得到的每一個(gè)方案的模糊綜合評(píng)價(jià)向量B,均可以通過最大隸屬度原則、加權(quán)平均原則或模糊向量單值化原則來確定被評(píng)方案的優(yōu)劣等級(jí),最終優(yōu)選出最佳方案。

        2 實(shí)例分析

        本文選取文獻(xiàn)[2]中西安市城市軌道交通線網(wǎng)規(guī)劃的實(shí)例,并對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整,采用基于灰色和模糊理論集成的方法進(jìn)行環(huán)境影響綜合評(píng)價(jià)。

        2.1 各方案指標(biāo)值的無量綱化處理

        按照上述方法,將各個(gè)方案的指標(biāo)值分別進(jìn)行無量綱化處理,處理結(jié)果見表1。

        表1 各方案指標(biāo)值的無量綱化數(shù)值

        2.2 基于灰色關(guān)聯(lián)度的指標(biāo)權(quán)重確定

        由上述無量綱化數(shù)據(jù),理想方案的指標(biāo)集取:

        由此得到關(guān)聯(lián)度矩陣為:

        ~ξ16×1={0.510 0.524 0.628 0.74 0.671 0.538 0.703 0.5 0.525 0.647 0.68 0.708 0.706 0.535 0.645 0.645},對(duì)關(guān)聯(lián)度矩陣進(jìn)行歸一化處理后,各因素的權(quán)重集為:

        ~A=[0.052 0.053 0.063 0.075 0.068 0.054 0.071 0.05 0.053 0.065 0.069 0.071 0.071 0.054 0.065 0.065],由上述三角形隸屬度函數(shù)可以得到每個(gè)方案對(duì)應(yīng)的單因素隸屬度矩陣R,如Ⅰ方案的隸屬度矩陣為:

        同理可得到另外三個(gè)方案的隸屬度值矩陣。

        2.3 模糊合成

        選擇普通矩陣的乘法為模糊算子,進(jìn)行模糊矩陣的合成運(yùn)算,得到各方案的模糊綜合評(píng)價(jià)向量 B。如,B1=A·R(1)T={0.281 0.049 0.122 0.280 0.269},同理可得到其他方案的模糊綜合評(píng)價(jià)向量,B2={0.500 0.110 0.087 0.122 0.180};B3={0.584 0.064 0.164 0.029 0.158};B4={0.158 0 0.043 0.100 0.699}。對(duì)于模糊合成的各方案的評(píng)價(jià)向量,采用模糊向量單值化處理,即給很差、差、一般、好、很好5個(gè)語言變量分別賦以分值1,2,3,4,5,組成矩陣 V={1 2 3 4 5},由綜合評(píng)判值Z=B·VT,可以分別得到四個(gè)方案的綜合評(píng)判值:Z1=3.207;Z2=2.371;Z3=2.114;Z4=4.182,因此方案排序的結(jié)果為:Ⅳ>Ⅰ>Ⅱ>Ⅲ。

        3 結(jié)語

        1)與文獻(xiàn)[2]中采用單一灰色評(píng)價(jià)模型的計(jì)算結(jié)果相比,本文的計(jì)算結(jié)果包含的信息量更為豐富,各方案的綜合評(píng)判值之間差異性更明顯,更易于優(yōu)選出合理方案。2)本文采用的綜合評(píng)價(jià)模型在模糊綜合評(píng)價(jià)中引入灰色關(guān)聯(lián)度模型,指標(biāo)定權(quán)時(shí)充分利用了已有的定量化數(shù)據(jù),盡可能的降低了評(píng)價(jià)過程中的主觀因素的影響,提高了整個(gè)評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠程度。計(jì)算結(jié)果表明,這種集成模型在評(píng)價(jià)城市軌道交通線網(wǎng)環(huán)境影響這類同時(shí)具有灰色性和模糊性的問題時(shí),能夠充分發(fā)揮兩種評(píng)價(jià)方法的優(yōu)勢(shì),各取所長(zhǎng),且定量化程度高,計(jì)算簡(jiǎn)單,具有更強(qiáng)的實(shí)用性。

        [1]白 雁,魏慶朝,邱青云.基于綠色交通的城市交通發(fā)展探討[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2006,5(2):10-14.

        [2]覃路燕.城市軌道交通線網(wǎng)規(guī)劃環(huán)境影響評(píng)價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)用研究[D].西安:長(zhǎng)安大學(xué),2009.

        [3]杜 棟,龐慶華,吳 炎.現(xiàn)代綜合評(píng)價(jià)方法與案例精選[M].北京:清華大學(xué)出版社,2008:198-203.

        [4]冉茂平,吳小萍.基于灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)法的鐵路建設(shè)項(xiàng)目社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響評(píng)價(jià)[J].水土保持研究,2006,13(1):173-175.

        [5]吳小萍,詹振炎.基于灰色和模糊集理論的鐵路方案多目標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法及模型研究[J].鐵道學(xué)報(bào),2001,23(5):107-113.

        [6]黃 衛(wèi),劉新旺.基于模糊推理的公路工程質(zhì)量評(píng)定模型[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2001(9):109-113.

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