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        鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評價研究

        2018-03-30 00:45:13朱倩倪少權(quán)
        關(guān)鍵詞:粗糙集網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)路網(wǎng)

        朱倩,倪少權(quán)

        (1. 西南交通大學(xué),交通運(yùn)輸與物流學(xué)院,成都 610031;2. 西南交通大學(xué),全國鐵路列車運(yùn)行圖編制研發(fā)培訓(xùn)中心 成都 610031;3. 綜合交通運(yùn)輸智能化國家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室,成都 610031)

        0 引 言

        2016年,國務(wù)院常務(wù)會議審議并通過了《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》,其發(fā)展目標(biāo)為至2020年,鐵路網(wǎng)規(guī)模達(dá)到15萬km,覆蓋80%以上的大城市,至2025年,鐵路網(wǎng)規(guī)模達(dá)到17.5萬km。隨著路網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大及自動化水平的提高,有必要對區(qū)域客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行科學(xué)合理的評價,針對評價結(jié)果對其進(jìn)行相應(yīng)地改善,進(jìn)而使客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)與地區(qū)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展及旅客交通需求相適應(yīng),對于提高社會資源利用率、推進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有舉足輕重的意義。

        目前針對路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的評價方法主要有兩類:一類是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法[1,2],一類是綜合評價法[3,4]。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)要求決策單元的“市場環(huán)境”相同,輸入和輸出也相同,當(dāng)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)無法定量計(jì)量時,該方法無法對其進(jìn)行優(yōu)劣性評價,超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(SE-DEA)[2]僅僅能夠解決傳統(tǒng)DEA法當(dāng)決策單元多個有效或全部有效時無法進(jìn)一步區(qū)分其優(yōu)劣性的問題,不能避免DEA法固有的缺陷。目前用于評判路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的綜合評價方法僅有AHP-Fuzzy模糊評判模型,該方法利用層次分析法確定評價體系中各評價指標(biāo)的權(quán)重,用模糊學(xué)理論對評價結(jié)果進(jìn)行定量計(jì)算,但是層次分析法確定權(quán)重的缺點(diǎn)是過于偏重決策專家的主觀判斷,獲得的評價指標(biāo)的權(quán)重具有較強(qiáng)的偏好性,說服力不強(qiáng)。

        國內(nèi)外關(guān)于路網(wǎng)結(jié)構(gòu)評價的研究多集中在城市道路網(wǎng)及軌道交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的問題上,在鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評價方面鮮有涉及。本文針對鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn),從路網(wǎng)規(guī)模、運(yùn)營效果及與區(qū)域的協(xié)調(diào)程度這三個方面系統(tǒng)地建立了鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評價指標(biāo)體系,提出了基于粗糙集、層次分析法(AHP)及模糊學(xué)理論(Fuzzy)的綜合評判模型。采用層次分析法確定客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評價指標(biāo)體系的主觀權(quán)重,粗糙集方法確定客觀權(quán)重,運(yùn)用優(yōu)化模型求解綜合權(quán)重,最后建立模糊評判關(guān)系矩陣對客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行綜合評價。

        1 鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評價指標(biāo)體系構(gòu)建

        我國鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的復(fù)雜性,其目標(biāo)是縮短時空距離、提高區(qū)域內(nèi)出行可達(dá)性、適應(yīng)和引導(dǎo)區(qū)域發(fā)展、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化并提高區(qū)域的整體競爭力。鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評價指標(biāo)體系的建立是結(jié)合路網(wǎng)內(nèi)各評價指標(biāo)的實(shí)際意義以及相互間的作用關(guān)系,按照完備性、獨(dú)立性、簡潔性、可比性和可操作性的原則,建立能夠全面、客觀評價鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及功能的指標(biāo)體系并構(gòu)成遞階層次體系。所建立的鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評價指標(biāo)體系包括路網(wǎng)規(guī)模、運(yùn)營效果及與區(qū)域的協(xié)調(diào)程度三個層面,如圖1所示。

        圖1 鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評價指標(biāo)體系Fig.1 Evaluation index system of railway passenger transport network

        各評價指標(biāo)的含義及計(jì)算方法如下所示:

        (1)路網(wǎng)密度a

        路網(wǎng)密度是指區(qū)域內(nèi)鐵路干線總長與區(qū)域面積之比。對區(qū)域而言,區(qū)域內(nèi)部對外部交通聯(lián)系的便捷程度與路網(wǎng)密度成正比,但路網(wǎng)密度過大,會增加工程投資,使行車組織復(fù)雜化,并造成線路通行能力以及能源資源的浪費(fèi)。因此,合理均衡的鐵路路網(wǎng)密度能夠體現(xiàn)一個區(qū)域內(nèi)鐵路建設(shè)的質(zhì)量和水平,是評價鐵路路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的理想指標(biāo):

        式中,L為區(qū)域內(nèi)所有鐵路線的總長度,km;F為區(qū)域面積,km2。

        (2)路網(wǎng)人口密度b(km/萬人)

        路網(wǎng)人口密度是指區(qū)域內(nèi)鐵路干線總長與總?cè)丝诘谋戎?,表示每萬人占有的鐵路干線長度。在對不同區(qū)域的鐵路路網(wǎng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行評價時,由于區(qū)域總?cè)丝跀?shù)不同,因此出行需求量也不同,進(jìn)而對于線路長度的要求也存在差異。因此,合理的人均線路里程能夠滿足區(qū)域內(nèi)人口的交通需求又不會造成鐵路運(yùn)能的浪費(fèi),能夠?qū)β肪W(wǎng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行科學(xué)的評判:

        式中,N為區(qū)域內(nèi)總?cè)丝跀?shù),萬人。

        (3)路網(wǎng)面積覆蓋率c

        路網(wǎng)面積覆蓋率表示路網(wǎng)在規(guī)劃區(qū)域內(nèi)吸引客流的能力,也在一定程度上反映客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的可達(dá)性。該指標(biāo)為定量指標(biāo),可以表示為:

        式中,Q為客流吸引區(qū)域面積,km2。

        (4)區(qū)域主要城市覆蓋率d

        區(qū)域主要城市覆蓋率是指在線網(wǎng)連通區(qū)域內(nèi),主要城市的換算個數(shù)與規(guī)劃區(qū)內(nèi)主要城市換算個數(shù)的比值。可按照重要程度對區(qū)域網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的城市進(jìn)行分類,計(jì)算城市個數(shù)并通過加權(quán)折算為當(dāng)量值。作為定量的效益型指標(biāo),其值越大越好,可以表示為:

        式中,H為連通主要城市換算個數(shù);S為規(guī)劃區(qū)主要城市換算個數(shù)。

        (5)乘客平均出行最短時間e

        乘客平均出行最短時間是指乘客以鐵路方式出行的平均最短時間,用以評價鐵路線網(wǎng)的修建對居民出行花費(fèi)時間的改善程度,同時也反映了整個區(qū)域鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率。該指標(biāo)為定量指標(biāo),可以表示為:

        式中,tij為第i區(qū)域到第j區(qū)域的干線鐵路最小出行時間;Qij為第i區(qū)到第j區(qū)的鐵路出行分布量。

        (6)換乘系數(shù)f

        換乘系數(shù)是指干線鐵路線網(wǎng)出行人次與換乘人次之和除以線網(wǎng)總出行人次。該指標(biāo)用來衡量乘客出行便捷程度及鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)布線布站的合理性。換乘系數(shù)越小,表明直達(dá)程度越好。該指標(biāo)為定量指標(biāo),可以表示為:

        式中,C為出行人數(shù);B為換乘人數(shù);D為出行人次。

        (7)線網(wǎng)負(fù)荷強(qiáng)度g(萬人次/日km)

        線網(wǎng)負(fù)荷強(qiáng)度用來衡量運(yùn)量與運(yùn)能是否相適應(yīng),它反映了鐵路線網(wǎng)單位長度承擔(dān)的客流量,用以評價鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營和經(jīng)濟(jì)效益。該指標(biāo)為定量指標(biāo),用鐵路線網(wǎng)日均客流量R(萬人次/日)與客運(yùn)線網(wǎng)總長度L(km)的比值來計(jì)算,表達(dá)式為:

        (8)客流不均衡系數(shù)h

        客流不均衡系數(shù)指鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)各區(qū)間各線全日客流斷面的最大值與平均值之比。反映干線鐵路路網(wǎng)承擔(dān)客流的均衡程度,用以評價客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營效率。作為定量指標(biāo),在客流預(yù)測結(jié)果的基礎(chǔ)上,利用下列公式計(jì)算:

        式中,Q1~Qn為各線全日雙向最大斷面流量之和;K1~Kn為各線客流量的平均值,為各全日斷面客流量之和除以斷面數(shù)量。

        (9)與區(qū)域城鎮(zhèn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃的協(xié)調(diào)i

        區(qū)域內(nèi)鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)應(yīng)該與城鎮(zhèn)布局、經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng),同時進(jìn)一步推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)合作,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)聯(lián)合發(fā)展,提高區(qū)域內(nèi)的綜合競爭力。該指標(biāo)為定性指標(biāo)。

        (10)與區(qū)域內(nèi)其他交通方式的協(xié)調(diào)j

        鐵路客運(yùn)線路應(yīng)注重與其他交通方式的換乘銜接,與區(qū)域內(nèi)城市軌道交通及空中交通網(wǎng)、道路交通網(wǎng)、水運(yùn)交通網(wǎng)等交通方式之間能夠有良好的協(xié)調(diào)。該指標(biāo)為定性指標(biāo)。

        (11)與區(qū)域環(huán)境的協(xié)調(diào)k

        我國人均資源占有量少,生態(tài)環(huán)境比較脆弱,區(qū)域內(nèi)的鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該注意資源節(jié)約、環(huán)境保護(hù),體現(xiàn)科學(xué)發(fā)展觀,“兩型社會”的建設(shè)要求。該指標(biāo)為定性指標(biāo)。

        2 粗糙集-AHP-FUZZY綜合評判模型

        評價指標(biāo)體系中的每一種指標(biāo)只能從反映鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)在某一方面的優(yōu)劣,各網(wǎng)絡(luò)中不同指標(biāo)的優(yōu)劣排序也不同,因此需要對客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行綜合評價,將評價指標(biāo)及評價結(jié)果用同一個標(biāo)準(zhǔn)尺度來衡量。鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的綜合評價包括權(quán)重的確定及指標(biāo)的綜合評價兩部分。

        2.1 評價指標(biāo)綜合權(quán)重

        (1)AHP確定主觀偏好權(quán)重

        ①構(gòu)造判斷矩陣A

        采用1~9比率標(biāo)度法,對不同指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較構(gòu)造判斷矩陣,能夠?qū)⒅饔^判斷數(shù)量化,如表1所示。

        表1 要素比較標(biāo)度法Tab.1 Scales of element comparion

        判斷矩陣表達(dá)式為:

        ②采用“方根法”來求解判斷矩陣A的特征向量及其對應(yīng)的特征值。先計(jì)算每一行元素的乘積Mi,即

        再計(jì)算Mi的n次方根Wi*將Wi*歸一化,可得權(quán)值向量ωsi及最大特征向量λmax,即:

        ③對A進(jìn)行一致性檢驗(yàn)

        確認(rèn)A是否為最終權(quán)值向量。CI=(λmax-n) /(n-1),CR=(CI)/(RI),RI為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)如表2所示,當(dāng)CR<0.1時,認(rèn)為矩陣具有滿意的一致性。

        表2 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)Tab.2 Average random consistency index

        (2)粗糙集確定客觀權(quán)重

        應(yīng)用粗糙集理論確定鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)評價指標(biāo)客觀權(quán)重的過程如下:

        ①信息系統(tǒng)

        信息系統(tǒng)S是一個系統(tǒng)(U,A),其中是有限非空集,稱為論域或?qū)ο罂臻g,U中的元素稱為對象;也是一個非空有限集,A中的元素稱為屬性,對于每個a∈A,有一個映射a:U→a(U),且稱為屬性a的值域[5]。

        知識庫中知識(屬性)并不是同等重要的,甚至其中某些知識是冗余的,知識約簡就是在保持知識庫分類能力不變的條件下刪除其中不相關(guān)或不重要的知識[6]。

        定義1 令R為一族等價關(guān)系,r∈R,若則稱r為R中不必要的;否則稱r為R中必要的。如果每一個r∈R都是R中必要的,則稱R為獨(dú)立的;否則稱R為依賴的[7]。

        則全部決策類的近似質(zhì)量為:

        式中,αc(U/d)表示用條件屬性集合C中的信息來近似U/d的近似質(zhì)量。如果屬性子集P?C是C的約簡,則用屬性集合P的信息來近似U/d的近似質(zhì)量與用屬性集合C中的信息來近似U/d的近似質(zhì)量應(yīng)該是相同的[7]。

        ②確定評價指標(biāo)重要性

        首先建立關(guān)系數(shù)據(jù)模型,然后利用粗糙集理論確定每個評價指標(biāo)的權(quán)值。

        從最低一層指標(biāo)開始,建立其對父指標(biāo)的制式表達(dá)系統(tǒng)(KRS),各子指標(biāo)即構(gòu)成條件屬性集合C,設(shè)C={C1,C2,…,Cn},父指標(biāo)即為決策屬性D,設(shè)D={y}。對知識表達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行量化處理,刪除重復(fù)行。計(jì)算知識RD對知識RC的依賴程度,即評價指標(biāo)集合C對決策屬性指標(biāo)y的依賴性:

        對每個評價指標(biāo)ct,計(jì)算知識RD對知識RC-(Ct)的依賴性:

        計(jì)算第i種評價指標(biāo)的重要程度:

        計(jì)算第i種指標(biāo)的權(quán)系數(shù)為:

        ③指標(biāo)客觀權(quán)重計(jì)算

        利用上述方法分別求出各指標(biāo)對上一級指標(biāo)的權(quán)重后,然后從上一級開始,自上而下的求出各級指標(biāo)關(guān)于評價目標(biāo)的客觀權(quán)重,計(jì)算公式為:

        式中,aj是一級指標(biāo)相對于評價目標(biāo)的權(quán)重,bij是二級指標(biāo)相對于一級指標(biāo)的權(quán)重。

        (3)綜合權(quán)重求解

        ① 建立最優(yōu)化模型

        設(shè)S=(U,A,V,f)是一個信息系統(tǒng),ωsi、ωoi分別為屬性ai的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重,ωi為兩者的綜合權(quán)重,0≤ωoi≤1,0≤ωi≤1,i=(1,2,…,m),建立最優(yōu)化模型:

        其中,0≤μ≤1。

        ② 最優(yōu)化模型求解

        作Lagrange函數(shù):

        解此方程組得:

        2.2 隸屬函數(shù)構(gòu)建

        建立鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)評價的因素集和評語集,令因素集和為U={U1,U2,…,Um},其中Um表示第m個評價指標(biāo)的取值。令評語集V={v1,v2,…,vm},其評價等級={較好,好,一般,較差,差},并對其賦值為V={0.1,0.3,0.5,0.7,0.9}。確定因素論域U和評語論域V之間的模糊關(guān)系,用模糊矩陣R表示。模糊關(guān)系矩陣R表示每一個評價指標(biāo)對鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)不同評價等級的隸屬程度,本研究采用線性隸屬函數(shù):

        式中:x為評價因子的實(shí)際值;e為分級評級值;r為評價因子的隸屬度。

        2.3 模糊綜合評判

        將模糊向量ω和模糊關(guān)系矩陣R進(jìn)行復(fù)合運(yùn)算,得到綜合評價模糊子集B,最終確定鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)綜合評價結(jié)果:

        式中,運(yùn)算符號“?”為合成算子,通常采用普通矩陣的算法或模糊矩陣合成算法,模糊矩陣合成算法按照最大最小運(yùn)算法則進(jìn)行,能夠突出隸屬度的很大或者很小。

        3 實(shí)例分析

        對10個區(qū)域的鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行評價,前文已經(jīng)建立了鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評價體系如圖1所示。令條件屬性集合A={a,b,…,k}表示圖1中所有的評價指標(biāo),令對象集合U={u1,u2,…,u10}表示待評價的10個區(qū)域的鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò),令F表示決策屬性對每個評價指標(biāo)的屬性值用“差”、“一般”、“良”和“優(yōu)”四個等級衡量,分別用數(shù)值1、2、3、4來表示,構(gòu)建如表3所示的初始信息系統(tǒng)S。

        表3 知識表達(dá)系統(tǒng)STab.3 Knowledge expression systemS

        對知識表達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算得到各評價指標(biāo)的重要性σD(ci),并對其進(jìn)行歸一化處理,計(jì)算第i種評價指標(biāo)的權(quán)系數(shù)λi如表4所示:

        表4 評價指標(biāo)重要性及權(quán)系數(shù)Tab.4 Importance and weight of each evaluation index

        以上海鐵路局管轄的鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為例,根據(jù)評價指標(biāo)確定綜合權(quán)重的計(jì)算方法,利用層次分析法計(jì)算得到的主觀權(quán)重ωsi、利用粗糙集方法計(jì)算得到的客觀權(quán)重ωoi及利用最優(yōu)化模型得到的綜合權(quán)重ωi(取主、客觀權(quán)重系數(shù)之比為黃金分割數(shù),即μ=0.382)如表5所示:

        表5 評價指標(biāo)主、客觀權(quán)重及綜合權(quán)重列表Tab.5 The weights of subjective, objective and comprehensive evaluation indexes

        計(jì)算得到各評價因子對評價標(biāo)準(zhǔn)的隸屬度為:

        得到評價結(jié)果:

        該鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以59.47%的可信度隸屬于“很好”,以29.94%的可信度隸屬于“好”。因此上海鐵路局的鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)處于較好的水平,尤其在各路網(wǎng)人口密度、路網(wǎng)面積覆蓋率、乘車系數(shù)及城鎮(zhèn)發(fā)展規(guī)劃協(xié)調(diào)這四個指標(biāo)上表現(xiàn)優(yōu)異。鐵路局的客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評價結(jié)果如表6所示:

        表6 各鐵路局管轄范圍內(nèi)的客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評價結(jié)果Tab. 6 Evaluation results of passenger network structure of each railway bureau

        由此可以看出,位于華東、華中、華北地區(qū)的鐵路局管轄的鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)均處于一般及以上水平,位于華南、西南、西北及東北地區(qū)的鐵路局(除廣鐵公司外)管轄的客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)均處于一般及以下水平。

        4 結(jié) 論

        本文基于鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)及運(yùn)營目標(biāo),建立了系統(tǒng)全面的評價指標(biāo)體系,結(jié)合層次分析法、粗糙集理論與模糊學(xué)原理構(gòu)造基于粗糙集-AHP-Fuzzy的鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)綜合評判模型。該方法在確定權(quán)重時將主、客觀權(quán)重相結(jié)合,具有較強(qiáng)的說服力,利用模糊學(xué)方法能夠通過精確的數(shù)字對具有模糊信息的評價對象進(jìn)行科學(xué)、合理的量化評價。鐵路網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)性比較強(qiáng),對客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的評價能夠?qū)扔芯W(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行質(zhì)量進(jìn)行客觀合理的判斷,針對相關(guān)問題采取有效的措施提高路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的運(yùn)輸能力和運(yùn)行效率,并對未來客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行合理地規(guī)劃,從而充分利用現(xiàn)有交通資源,切實(shí)提高整個路網(wǎng)承載能力,優(yōu)化完善服務(wù)方式與運(yùn)營水平。

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