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(yùn)站交通協(xié)調(diào)評(píng)價(jià)模型

張 榮

(蘭州交通大學(xué)，甘肅 蘭州 730070)

文章針對(duì)高鐵客運(yùn)站交通協(xié)調(diào)評(píng)價(jià)因子的特殊性，提出了基于熵值法-云理論高鐵客運(yùn)站交通協(xié)調(diào)的綜合評(píng)價(jià)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(yùn)站進(jìn)行了實(shí)例分析，論證了該模型的效用，為大型高鐵客運(yùn)樞紐站的交通協(xié)調(diào)性的綜合評(píng)估研究提供參考。

高鐵客運(yùn)站；交通協(xié)調(diào)性；評(píng)價(jià)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(duì)應(yīng)配備的客運(yùn)樞紐站也相繼增多，大多數(shù)的高鐵客運(yùn)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(gè)樞紐的運(yùn)營能力。一個(gè)交通協(xié)調(diào)性好的客運(yùn)站能夠在較短的時(shí)間內(nèi)疏散到達(dá)客流，減少站內(nèi)旅客聚集人數(shù)，從而為旅客提供一個(gè)舒適、安全、順暢的環(huán)境。由于多種交通運(yùn)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(duì)比較復(fù)雜，同時(shí)國內(nèi)對(duì)該領(lǐng)域的研究比較少，大多數(shù)集中在利用傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法。

文獻(xiàn)[1]中通過AHP確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定后結(jié)果模糊綜合評(píng)價(jià)理論對(duì)北京南站交通協(xié)調(diào)性進(jìn)行分析。文獻(xiàn)[2]中雖然運(yùn)用熵值法將評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的可變性考慮在內(nèi)，并運(yùn)用廣義效用函數(shù)法和集對(duì)分析法分別進(jìn)行宏觀布局和微觀換乘系統(tǒng)評(píng)價(jià)，但沒有綜合考慮到評(píng)價(jià)指標(biāo)的亦此亦彼性。文獻(xiàn)[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(dá)到提高交通運(yùn)輸組織的效率。本文針對(duì)大高鐵客運(yùn)站交通協(xié)調(diào)評(píng)價(jià)因子的特殊性，提出了基于熵值法-云理論高鐵客運(yùn)站交通協(xié)調(diào)的綜合評(píng)價(jià)方法。

1 大型高鐵客運(yùn)樞紐站評(píng)價(jià)體系指標(biāo)的建立

表1 大型高鐵客運(yùn)樞紐站評(píng)價(jià)因素指標(biāo)表

大型高鐵客運(yùn)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?cè)谠u(píng)價(jià)其交通協(xié)調(diào)性的時(shí)候不能用“較好”“很差”等類似模糊性較強(qiáng)的定性概念進(jìn)行定義，我們?cè)趯?shí)際中需更多關(guān)注的是客運(yùn)站點(diǎn)的設(shè)計(jì)服務(wù)能力能否滿足實(shí)際交通擁有量即高鐵客運(yùn)站交通協(xié)調(diào)程度的能力大小。在建立較為完善的評(píng)價(jià)體系之前，首先要做的就是如何確定評(píng)價(jià)體系的指標(biāo)。本文將交通協(xié)調(diào)評(píng)估指標(biāo)分為6個(gè)因素，并在每個(gè)指標(biāo)下又細(xì)分3個(gè)因子，具體如表1所示。

2 權(quán)重的確定

大型高鐵客運(yùn)樞紐站的交通協(xié)調(diào)性評(píng)價(jià)是一個(gè)受多因素影響的過程，對(duì)于不同高鐵客運(yùn)樞紐站以及同一樞紐站在不同的時(shí)期對(duì)其交通協(xié)調(diào)評(píng)價(jià)的側(cè)重點(diǎn)不同，其評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重合理與否直接關(guān)系到評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和科學(xué)性，以往我們使用的方法主要有專家評(píng)定、AHP、主觀經(jīng)驗(yàn)、德爾菲法等[1]，這些方法得到的權(quán)值存在著相對(duì)穩(wěn)定性，不能隨實(shí)際指標(biāo)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(duì)初步給定的權(quán)重進(jìn)行微調(diào)，做到靜態(tài)賦權(quán)和動(dòng)態(tài)賦權(quán)相結(jié)合，從而使得結(jié)果更貼近實(shí)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(gè)指標(biāo)的原始評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，通過對(duì)數(shù)據(jù)的處理后可以分到指標(biāo)的數(shù)據(jù)矩陣X=(xij)m×n(其中m為專家人數(shù)，n為評(píng)價(jià)因子)，對(duì)于指標(biāo)j，此方法通過各位專家評(píng)定的指標(biāo)值間的差距量反映指標(biāo)在評(píng)價(jià)中所起的作用大小，指標(biāo)間的差距量越大則說明其在評(píng)價(jià)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(jìn)行評(píng)價(jià)分析并給出實(shí)例驗(yàn)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(gè)以精確數(shù)值表示的定量論域U={x}，T是與論域U相對(duì)應(yīng)的定性概念，若元素x∈U，是T的一次隨機(jī)實(shí)現(xiàn)，y=μT(x)，稱為x對(duì)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(jī)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(duì)一的關(guān)系，而是一對(duì)多的轉(zhuǎn)換。每一個(gè)y稱為一個(gè)云滴。每一個(gè)云滴代表T映射到數(shù)域空間的一個(gè)點(diǎn)，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(jì)的云滴形成云，云是通過自然語言表達(dá)的某個(gè)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(gè)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(jī)性關(guān)聯(lián)在一起。這三個(gè)數(shù)值可以描繪出云的大致輪廓，體現(xiàn)出定性知識(shí)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(gè)定性概念在U的坐標(biāo)。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(shí)也體現(xiàn)出在U中的這些點(diǎn)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(jī)性越大，從而呈現(xiàn)出云霧狀。

(2)云模型

云模型的類型有對(duì)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(jìn)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(jìn)而得到云的三個(gè)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(jī)性的隸屬云上的點(diǎn)服從隸屬云期望曲線上的相應(yīng)點(diǎn)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(gè)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(gè)期望值為Ex、標(biāo)準(zhǔn)差為En的正態(tài)隨機(jī)數(shù)xi；

(2)Eni=G(En，He)。生成m個(gè)期望值為En、標(biāo)準(zhǔn)差為He的正態(tài)隨機(jī)數(shù)Eni；

(4)重復(fù)(1)～(3)，生成N個(gè)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(gè)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(jī)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(gè)數(shù)字特征值足以描述整個(gè)云的形態(tài)。

逆向云算法[8]：

指標(biāo)評(píng)價(jià)集一般取奇數(shù)個(gè)云，如3個(gè)或5個(gè)，評(píng)語總是“好、一般、差”之類的模糊概念。各位專家給出的指標(biāo)評(píng)語構(gòu)成的評(píng)語集對(duì)應(yīng)區(qū)間為[0，1]連續(xù)數(shù)值區(qū)域，每個(gè)評(píng)語與其中一個(gè)區(qū)間相對(duì)應(yīng)。針對(duì)存在雙邊約束[Bmin，Bmax]的評(píng)語，可利用下式計(jì)算云的數(shù)字特征，具體計(jì)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(píng)語本身的模糊程度來具體調(diào)整。

對(duì)于只有單邊約束的評(píng)語，可以先確定缺省期望值，再按照上式計(jì)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(duì)應(yīng)對(duì)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(píng)語集都是5級(jí)，為了計(jì)算方便，將各個(gè)因子的評(píng)語[9]綜合表示為{差、較差、一般、較好、好}，并將5個(gè)協(xié)調(diào)性評(píng)語置于論域區(qū)間[0，1]上，利用上面描述的對(duì)稱云或半對(duì)稱云模型計(jì)算Ex和En，結(jié)果見表2。

表2 專家評(píng)語對(duì)應(yīng)的Ex和En數(shù)值表

3.2 基于云理論評(píng)價(jià)模型的建立及實(shí)例分析

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

(1)建立高鐵客運(yùn)站協(xié)調(diào)性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

上文中已經(jīng)根據(jù)文獻(xiàn)[1]中北京南站的實(shí)例分析在表格1中給出了整個(gè)評(píng)價(jià)體系的指標(biāo)。

(2)指標(biāo)權(quán)重的確定

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

表3 高鐵客運(yùn)站協(xié)調(diào)性評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重值表

利用云理論中的逆向云生成各個(gè)因子指標(biāo)的云模型特征值，結(jié)合該層指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)值及文獻(xiàn)[4]中的相關(guān)公式，就可以得到一級(jí)指標(biāo)層各指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果，同理可以求解出大型高鐵客運(yùn)樞紐站交通協(xié)調(diào)性最終的整體評(píng)價(jià)云模型，求解出此時(shí)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(xiàn)[1]中的案例，利用基于熵值法-云理論的評(píng)價(jià)方法對(duì)北京南站進(jìn)行分析，根據(jù)上述求解過程可以得到最終的評(píng)價(jià)云的特征值(0.530 8，0.027 4，0.005)，具有1 000個(gè)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(píng)價(jià)云圖

從圖中可以看出北京南站交通協(xié)調(diào)的評(píng)價(jià)指標(biāo)值相對(duì)比較集中，這與該指標(biāo)值具有較小的熵值一一對(duì)應(yīng)，上述建立的模型和實(shí)例分析過程兼顧了高鐵客運(yùn)站交通協(xié)調(diào)性的隨機(jī)性和定性語言描述的模糊性，并結(jié)合了熵值法的動(dòng)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(diǎn)對(duì)評(píng)價(jià)的最終結(jié)果進(jìn)行描述，對(duì)于大型高鐵客運(yùn)樞紐站的交通協(xié)調(diào)性的綜合評(píng)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(yùn)站交通協(xié)調(diào)評(píng)價(jià)方法首先用熵值法對(duì)已給定的靜態(tài)權(quán)重做出動(dòng)態(tài)賦權(quán)，從而使得到的權(quán)重結(jié)果更加順應(yīng)實(shí)際情況的變化，然后再將各個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果用云模型來表示，全面考慮客運(yùn)站協(xié)調(diào)能力指標(biāo)的模糊性和隨機(jī)性，實(shí)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(diǎn)，與傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法[10]相比，更加準(zhǔn)確地反映出了北京南站客運(yùn)樞紐交通協(xié)調(diào)狀況。

通過對(duì)北京南站的實(shí)例分析，客運(yùn)樞紐規(guī)劃部門也可以根據(jù)評(píng)價(jià)的結(jié)果有針對(duì)性地改進(jìn)站內(nèi)設(shè)施及進(jìn)行客運(yùn)站的整改和擴(kuò)建，提高北京南站客運(yùn)樞紐的客運(yùn)能力以及與其他交通方式銜接的協(xié)調(diào)水平，因此該評(píng)價(jià)方法具有一定的實(shí)踐意義。該模型不僅能夠得到滿意的綜合評(píng)估結(jié)果，而且可以給出評(píng)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(qiáng)，為高速鐵路客運(yùn)站協(xié)調(diào)性評(píng)估提供了一種新方法。

[1]王 夢，張 喜.北京南站交通協(xié)調(diào)綜合模糊評(píng)價(jià)分析[J].鐵路計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2009，18(12)：13-16.

[2]付 斌，李道國，王慕快.云模型研究的回顧與展望[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2011，28(2)：420-426.

[3]張曉利，陸化普.城市公共交通協(xié)調(diào)調(diào)度現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].工程研究：跨學(xué)科視野中的工程，2014(1)：81-85.

[4]肖艷玲，劉曉晶，劉劍波.基于熵值法的員工績效指標(biāo)權(quán)重確定方法[J].東北石油大學(xué)學(xué)報(bào)，2005，29(1)：107-109.

[5]楊志偉.基于熵值法的物流公司倉儲(chǔ)績效評(píng)價(jià)[J].物流技術(shù)，2011，30(5)：89-90.

[6]張衛(wèi)民.基于熵值法的城市可持續(xù)發(fā)展評(píng)價(jià)模型[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，2004(2)：109-115.

[7]苗 鑫，西 寶.基于云理論的路網(wǎng)可靠性評(píng)估方法[J].公路交通科技，2008，25(8)：132-136.

[8]冉燕輝，唐萬梅.基于云-灰關(guān)聯(lián)分析的教學(xué)評(píng)價(jià)研究[J].重慶師范大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2015(1)：142-146.

[9]左 巍.基于云模型和熵權(quán)的高校課堂教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型[J].經(jīng)濟(jì)師，2012(8)：116-117.

[10]歐陽展.大型綜合客運(yùn)樞紐交通協(xié)調(diào)模型與評(píng)價(jià)方法研究[D].北京交通大學(xué)，2008.

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(yùn)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