一种高速公路服务区饱和度分析方法与流程

技术特征：
1.一种高速公路服务区饱和度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，采集服务区当前的车位使用数量、充电桩使用数量、商业大楼客流总数、卫生间使用数量、超市客流总数、餐饮区客流总数、客房使用数量、加油站汽油使用总数、维修车辆数和服务区广场客流总数,并根据采集的数据计算影响服务区饱和度的影响因子，所述影响因子包括：vu，vu为车位使用率，车位使用率＝当前车位使用数量/服务区车位总数，cu，cu为充电桩使用率，充电桩使用率＝当前充电桩使用数量/服务区充电桩总数，bs，bs为商业大楼容积率，商业大楼容积率＝当前商业大楼客流总数/商业大楼可用面积，wu，wu为卫生间使用率，卫生间使用率＝当前卫生间使用数量/卫生间厕位总数，ss，ss为超市容积率，超市容积率＝当前超市客流总数/超市可用面积，rs，rs为餐饮区容积率，餐饮区容积率＝当前餐饮区客流总数/餐饮区可用面积，ru，ru为客房使用率，客房使用率＝当前客房使用数量/服务区客房总数，gr，gr为油量使用率，油量使用率＝当前加油站汽油使用总数/加油站汽油储，res，res为汽修场所容积率，汽修场所容积率＝当前维修车辆数/汽修场所可用面积，sbs，sbs为服务区广场容积率，服务区广场容积率＝当前服务区广场客流总数/服务区广场可用面积；步骤二，基于层次分析法计算步骤一所述影响因子的权重，基于熵权法计算步骤一所述影响因子的权重，组合两类权重得到基于层次分析法和熵权法的各影响因子的主客观组合权重；步骤三，将步骤二计算得到的各影响因子的组合权重与步骤一各影响因子的值相乘后，求和得到服务区的饱和度e(t)；步骤四，建立服务区饱和度分析模型如下：当e(t)≤0.17，则判定当前服务区空闲；当0.17<e(t)≤0.33，则判定当前服务区畅通；当0.33<e(t)≤0.5，则判定当前服务区较畅通；当0.5<e(t)≤0.67，则判定当前服务区较饱和；当0.67<e(t)≤0.83，则判定当前服务区饱和；当0.83<e(t)≤1.0，则判定当前服务区严重饱和；根据步骤三得到的饱和度e(t)分析判定当前服务区的状态。2.根据权利要求1所述的高速公路服务区饱和度分析方法，其特征在于：所述步骤二中基于层次分析法计算步骤一所述影响因子的权重包括步骤：1)基于层次分析法，将各影响因子对服务区饱和度的影响大小进行两两比对，且各因子评价指标相对重要性表示为：标度1，表示两个元素相比，具有同样重要性；标度3，表示两个元素相比，前者比后者稍重要；标度5，表示两个元素相比，前者比后者明显重要；标度7，表示两个元素相比，前者比后者极其重要；标度9，表示两个元素相比，前者比后者强烈重要；
标度2、标度4、标度6和标度8，分别表示上述相邻判断的中间值；2)构造层次分析法各影响因子的比较判断矩阵，具体方法为：设元素i和元素j的重要性相比的标度值为a
ij
，则元素j和元素i的重要性相比的标度值为a
ji
＝1/a
ij
；基于上述规则，构造比较判断矩阵a为：其中，有n个服务区饱和度影响因子；3)将矩阵a中的各个重要性相比标度值除以该标度值所在列的列和，即得到归一化矩阵a
norm
表示为：4)计算矩阵a
norm
每一行的均值，得到特征向量α，即为比较判断矩阵a中各个因子的权重值：α＝[α1,α2,
…
,α
n
]
t
其中，α1为车位使用率的权重值，α2为充电桩使用率的权重值，依次类推，α
n
为服务区广场容积率的权重值。3.根据权利要求2所述的高速公路服务区饱和度分析方法，其特征在于：所述步骤二中基于熵权法计算步骤一所述影响因子的权重包括步骤：1)原始数据采样统计，以每t小时为1个统计周期，收集1天的数据样本，则每个影响因子有总共m＝24/t个数据样本，影响服务区饱和度的影响因子共有n种，由此形成原始影响因子数据矩阵x表示为：其中，x
1vu
表示第一个统计周期中车位使用率的数值，x
2vu
表示第二个统计周期中车位使用率的数值，x
mvu
表示第m个统计周期中车位使用率的数值，x
1cu
表示第一个统计周期中充电桩使用率的数值，依次类推，计为x
ij
，其中，i＝[1,
…
,m]，j＝[1,
…
,n]；2)对各影响因子进行数据归一化处理以消除因量纲不同对计算结果的影响，将矩阵x内所有数值加1后，针对每列x
j
，运用以下公式进行归一化处理：
x
*
＝log
10
(x)/log
10
(max)归一化处理后的矩阵表示为：3)计算各影响因子各时段占该样本的比重，即计算矩阵x
*
第j项因子下第i个样本值占该影响因子的比重p
ij
为：其中，i＝[1,
…
,m]，j＝[1,
…
,n]，m表示为以每t小时为统计周期，收集1天共m个数据样本，n表示为影响服务区饱和度的因子共有n种；4)计算第j项影响因子的熵值：其中，k＝1/ln(m)>0；5)计算信息熵冗余度，即根据各个影响因子标志值的差异程度来进行赋权，从而得出各个影响因子相应的权重：其中，ω
j
表示为基于熵权法得到的各个影响因子相应的权重，d
j
＝1
‑
e
j
表示为信息熵冗余度。4.根据权利要求3所述的高速公路服务区饱和度分析方法，其特征在于：所述步骤二中组合两类权重得到主客观组合权重的方法如下：其中，α
j
为层次分析法计算所得的权重，ω
j
为熵值法计算所得权重。5.根据权利要求4所述的高速公路服务区饱和度分析方法，其特征在于：所述步骤三中服务区的饱和度的计算方法为：e(t)＝vu(t)
×
f1 cu(t)
×
f2
…
sbs(t)
×
f
n
。

技术总结
本发明公开了一种高速公路服务区饱和度分析方法，包括步骤一，采集影响高速公路服务区饱和度的数据，并计算影响因子的值；步骤二，分别基于层次分析法和基于熵权法计算影响因子的权重，并组合两类权重得到各影响因子的主客观组合权重；步骤三，计算服务区的饱和度；步骤四，建立服务区饱和度分析模型，根据饱和度分析判定当前服务区的状态。本发明通过实时采集服务区各项服务运行状态数据，采用主观赋权法和客观赋权法相结合的方式，能够克服单一方法确定权重指标的局限性，消除了主观偏差和客观片面，从而能够真实评判服务区的饱和度，实现了客观且准确地反映当前服务区的运行状态，能为服务区管理人员提供及时、直接、有效的管理决策依据。理决策依据。理决策依据。


技术研发人员：王卫平 吴霄 赵书丽 沈翔 唐毅 向光华 庹永丽 陈力云 王世森 代振 蒋陈虎 张伟 袁帅 王璟婷 涂春华
受保护的技术使用者：重庆首讯科技股份有限公司
技术研发日：2021.09.26
技术公布日：2021/11/17