一种基于熵权-TOPSIS法的交通网络可靠性评价方法与流程

一种基于熵权
‑
topsis法的交通网络可靠性评价方法
技术领域
1.本发明涉及交通网络评价领域，主要针对交通网络的可靠性评价，提出一种基于熵权
‑
topsis法的交通网络可靠性评价方法，能够从运行效率、时间资源和空间资源三个维度定量描述交通网络可靠性。


背景技术：

2.随着我国进入新时代，各地区和城市的经济文化、公共服务和基础设施等都要求高质量发展，城市交通网络作为重要的居民出行载体也将放弃过去高速度、粗犷式的建设模式，进入优化存量、改善质量的新阶段。
3.我国很多城市都出现道路越修越长、路网越建越密但是交通问题却越来越突出的现象，归根结底是因为道路长度和路网密度在数量上得到了提升，但是质量上没有满足要求，现有的供给无法满足交通需求，从而出现供不应求、供需失衡的情况。
4.因此，只有从运行效率、时间资源和空间资源三个维度定量描述交通网络的可靠性才能精确评估现有路网运行质量，提出切实可行的路网优化方法，使其更好的满足交通需求。
5.目前，大部分交通网络可靠性评价是从复杂网络理论出发，通过对路网结构进行评判从而得到可靠性，但是道路一旦修建完成，路网结构就基本成型，很难发生根本性改变，若想提高网络可靠性只能通过新建或改建道路来达到目标，这不符合当前高质量发展的理念，而且新建道路往往耗资巨大、耗时较长，不是一种经济合理、便于操作的方式。因此，必须从其它角度出发选取合适的指标进行交通网络可靠性评价，从而提高交通网络质量、优化交通供给，提高交通网络运行效率。


技术实现要素：

6.本发明从交通流运行角度出发充分考虑运行效率的高效性、时间资源的富裕性和道路空间的通畅性，选择速度偏差率、高延时运行时间比和常发拥堵路段里程比作为评价指标进行交通网络可靠性评价。
7.评价指标的选取意义和计算方法如下：
8.(1)运行效率指标
9.路网的运行效率可以表示整个交通网络的运行情况，交通流理论认为道路上的车辆运行速度越平稳，道路运行越通畅，不易发生交通堵塞，此时路网具有较高的运行效率。因此本文用速度偏差率表示网络中道路的运行效率，也即研究区域路网范围内各路段车辆运行速度标准差与平均值的比值。
10.考虑到运行速度平稳有两种情况：
11.一是道路整体运行通畅，车速高且运行平稳，此时路网效率高；
12.二是道路发生拥堵，车速低但平稳，此时路网效率低。
13.这两种情况的运行速度偏差率都较小，但对应截然相反的两种情况。故路网效率
的计算也应分情况计算。按照惯例，道路拥堵与否并非车速降低到0，而是速度低于30km/h即认为道路处于拥堵状态，车速低于10km/h时道路处于严重拥堵，据此，本发明路网效率计算公式为：
[0014][0015]
式中：α为运行速度偏差率；σ
a
为路段a速度标准差；μ
a
为路段a平均速度。
[0016]
在非拥堵状态下，速度偏差率越小，交通网络上的车辆速度趋于一致的可能性越大，交通运行更加平稳有序，拥堵状态下效率为0；反之，车辆速度波动越大，发生冲突的可能性增加，从而降低路网运行效率。
[0017]
(2)时间资源指标
[0018]
时间是出行者的首要考虑因素，也是衡量路网质量的重要指标，本发明选取高延时运行时间占比衡量交通网络的时间资源，即研究区域路网范围内交通延时指数高于1.5的累积运行时间与全天时间的比值，计算公式为：
[0019][0020]
式中：β为路网高延时运行时间占比；t为一定时间内网络延时指数高于1.5的累积运行时间；t为一次研究周期。其中，路网延时指数是指交通网络实际运行时间与自由流时间的比值，计算公式为：
[0021][0022]
式中：τ为延时指数；为路段a实际运行时间；为路段a自由流时间。
[0023]
高延时运行时间占比越大，路网时间负荷越大，交通网络长时间处于忙碌状态，易于受到干扰事件的影响，鲁棒性下降，脆弱性提高，质量受损。
[0024]
(3)空间资源指标
[0025]
交通网络空间资源的利用情况可以反应道路拥堵状态，但偶尔的拥堵也并非就是道路空间资源枯竭，只有经常发生的、严重的拥堵才能够真正反映道路空间资源利用情况。因此路网空间资源用常发拥堵路段里程比计算，即道路网络中以一定频率出现严重拥堵(延时指数高于1.5)的路段里程比例，计算公式为：
[0026][0027]
式中：γ为常发拥堵路段里程比；l
a
为路段a常发拥堵路段长度；l
a
为路段a总长度。
[0028]
常发拥堵路段比例越大表示路网负荷越大，极易受到干扰而造成区域性交通拥堵或瘫痪。
[0029]
以上论述了本发明中评价指标的计算方法，但三个评价指标并非同等程度影响交通网络可靠性，因此需要进行评价指标权重计算，本发明选择熵权法计算指标权重。
[0030]
熵权法是一种计算指标权重的定量方法，相比于层次分析法、主成分法和因子分析法更侧重于描述指标间的差异程度，适宜于进行可靠性评价时计算指标权重。具体计算步骤如下：
[0031]
(1)各指标运用最大最小值归一处理，并对指标进行正反向调整
[0032]
(2)计算第j项指标下第i个样本值占该指标的比重
[0033][0034]
(3)计算第j项指标的熵值
[0035][0036]
(4)计算信息熵冗余度
[0037]
d
j
＝1
‑
e
j
,j＝1,2,3
…
,m
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0038]
(5)计算各项指标权重
[0039][0040]
以上完成了评价指标权重计算，接着需要选取合适的方法将指标权重和指标数值进行综合计算，从而得到交通网络可靠性。
[0041]
本文选取topsis法进行可靠计算，topsis法的基本思想是利用历史数据确定出研究目标的最优解和最劣解，分别称为正理想解和负理想解，然后再计算参与评价的各个对象与正负理想解之间的距离，从而得出各个评价对象与理想解之间的贴近度，故而得出方案的评价结果。计算流程如下：
[0042]
(1)确定指标正负理想解
[0043]
a

＝{max x
ij
|i＝1,2,3，
…
}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0044]
a
‑
＝{min x
ij
|i＝1,2,3，
…
}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0045]
(2)用最优最劣值进行数据归一化处理，并考虑指标的正反向调整
[0046][0047][0048]
(3)利用欧氏距离计算与最优最劣目标的距离，并乘以权重
[0049][0050][0051]
(4)计算各评价对象的相对贴近程度，即本文可靠性。
[0052][0053]
到此，已经计算出交通网络可靠性。下面选用合适的方法进行精度检验，用数值解说明本方法的适用性。
[0054]
为检验该方法评价路网可靠性的准确度，本文以行程时间为标准选取最小误差平方和法(sse)检验评价结果和标准值之间的接近性。sse是评价结果与标准值间误差的平方和，误差越小越好，因此最小误差平方和越小，说明该方法计算结果越接近道路真实情况，计算公式为：
[0055][0056]
式中：sse为最小误差平方和；a表示路段；r(t
a
)为路段a行程时间可靠性，计算公式为：
[0057][0058]
v(t
a
)为路段a的标准速度，指对平均速度进行归一化处理后的速度，可以将其映射到0
‑
1之间。计算公式为：
[0059][0060]
式中：为路段a平均速度；为路段a最小速度；为为路段a最大速度。
[0061]
标准值的计算方法为：由bpr函数计算出路网行程时间t
a
，再根据实地交通调查得到各个路段的平均行程时间，以小于1.1t
a
的车辆比例作为实测路段行程时间可靠性的标准值。
[0062]
为了进一步说明本发明中可靠性计算方法的适用性，选取现有方法作为对照，分别计算本发明方法和现有方法的交通网络可靠性，并计算两种方法与标准值之间的最小误差平方和(sse)，利用数值解对比说明本发明方法的适用性。现有可靠性计算方法如下：
[0063][0064]
式中：r
n
为路段n的可靠性；r
st
为od对s和t间路段可靠性；q
st
为od对s和t间交通量。
附图说明
[0065]
图1为本发明的基于熵权
‑
topsis法的交通网络可靠性评价流程图。
[0066]
图2为本发明的常发拥堵路段判断流程图。
[0067]
图3为本发明方法计算结果、现有方法计算结果及可靠性标准值间的数值差异。
具体实施方式
[0068]
下面将结合实例，对本发明的技术方案进行完整描述，本发明方法的基于熵权
‑
topsis法的交通网络可靠性评价流程图如图1所示。
[0069]
本发明目的是从路段的角度出发评价交通网络可靠性，评价指标并非基于复杂网络的结构指标，而是交通流运行指标，力求从管理的角度改善交通网络可靠性。
[0070]
评价过程的具体实施步骤如下：
[0071]
首先，获取道路基础数据及交通流运行数据。该发明的评价指标计算需要运行速度、平均速度、速度标准差、行驶时间、道路长度等数据。
[0072]
其次，计算评价指标。分别从效率、时间和空间三个角度出发计算交通网络可靠性评价指标。指标计算方法如下：
[0073]
(1)路网效率计算
[0074][0075]
式中：α为运行速度偏差率；σ
a
为路段a速度标准差；μ
a
为路段a平均速度。
[0076]
(2)时间资源计算
[0077][0078]
式中：β为路网高延时运行时间占比；t为一定时间内网络延时指数高于1.5的累积运行时间；t为一次研究周期。其中，路网延时指数是指交通网络实际运行时间与自由流时间的比值，计算公式为：
[0079][0080]
式中：τ为延时指数；为路段a实际运行时间；为路段a自由流时间。
[0081]
(3)空间资源计算
[0082][0083]
式中：γ为常发拥堵路段里程比；l
a
为路段a常发拥堵路段长度；l
a
为路段a路段总长度。
[0084]
接着，利用熵权
‑
topsis法计算评价指标权重和交通网络可靠性。步骤如下：
[0085]
(1)各指标运用最大最小值归一处理，并对指标进行正反向调整
[0086]
(2)计算第j项指标下第i个样本值占该指标的比重
[0087][0088]
(3)计算第j项指标的熵值
[0089][0090]
(4)计算信息熵冗余度
[0091]
d
j
＝1
‑
e
j
,j＝1,2,3
…
,m
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0092]
(5)计算各项指标权重
[0093][0094]
(6)确定指标正负理想解
[0095]
a

＝{max x
ij
|i＝1,2,3,
…
}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0096]
a
‑
＝{min x
ij
|i＝1,2,3，
…
}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0097]
(7)用最优最劣值进行数据归一化处理，并考虑指标的正反向调整
[0098][0099][0100]
(8)利用欧氏距离计算与最优最劣目标的距离，并乘以权重
[0101][0102][0103]
(9)计算各评价对象的相对贴近程度，即本文可靠性。
[0104][0105]
最后，计算结果检验。本发明以行程时间可靠性为标准利用最小误差平方和法(sse)进行评价结果的精度检验。sse计算方法如下:
[0106][0107]
式中：sse为最小误差平方和；a表示路段；r(t
a
)为路段a行程时间可靠性，计算公式为：
[0108][0109]
v(t
a
)为路段a的标准速度，指对平均速度进行归一化处理后的速度，可以将其映射到0
‑
1之间。计算公式为：
[0110][0111]
式中：为路段a平均速度；为路段a最小速度；为为路段a最大速度
[0112]
为进一步说明本方法计算结果的准确性，本发明选择一种现有的可靠性计算方法作为对照，对比两种方法的可靠性计算结果以及两种结果与标准值之间的sse。
[0113]
可靠性标准值计算方法如下：
[0114]
由bpr函数计算出路网行程时间t
a
，再根据实地交通调查得到各个路段的平均行程时间，以小于1.1t
a
的车辆比例作为实测路段行程时间可靠性的标准值。
[0115]
现有可靠性计算计算法如下：
[0116][0117]
式中：r
n
为路段n的可靠性；r
st
为od对s和t间路段可靠性；q
st
为od对s和t间交通量。
[0118]
上面是本发明的具体实施步骤，下面结合案例利用数据进行说明。
[0119]
已知某市30条路段的道路属性数据和交通流运行数据，如表1所示：
[0120]
表1交通网络属性数据
[0121]
[0122]
基于表1的交通网络属性数据，利用式(1)计算各路段运行速度偏差率、利用式(2)计算高延时运行时间占比，其中延时指数利用式(3)计算得到，延时指数大于等于1.5被认为是高延时。利用式(4)计算常发拥堵路段里程比，常发拥堵路段的判断流程如图2所示。评价指标计算结果如表2所示：
[0123]
表2交通网络评价指标
[0124][0125]
在表2的基础上，利用式(5)～式(8)计算评价指标权重，结果如表3所示：
[0126]
表3可靠性评价指标权重
[0127][0128]
表3表明，三个评价指标中常发拥堵路段里程比(γ)所占权重最高，达0.412；高延时运行时间占比(β)最低，为0.210。
[0129]
接着，利用式(9)～式(15)计算本发明方法的交通网络可靠性，利用式(19)计算现有方法的交通网络可靠性，结果如表4所示：
[0130]
表4交通网络可靠性
[0131][0132]
表4说明，本发明方法计算的交通网络可靠性和现有方法的计算结果相一致，验证了本方法的适用性，即能够利用本发明进行交通网络可靠性计算。此外，为了进一步说明本方法的准确度，本发明采用sse进行检验。
[0133]
利用式(16)计算两种方法的sse，结果如表5所示：
[0134]
表5计算结果sse检验
[0135]
[0134]
由表5可知，本发明方法的sse小于现有方法的sse，sse表征的是计算值和标准值之间的最小误差平方和，误差越小计算结果越准确，因此本发明方法的精度更高、误差更小、计算结果更为可信。两种方法的计算结果和标准值间的数值差异如图3所示。图3中，误差1是传统方法与标准值间的误差，其平均绝对值误差为0.1，极大值为0.28，极小值为0.01；误差2是本发明方法与标准值间的误差，其平均绝对值误差为0.04，极大值为0.1，极小值为0。对比误差1和误差2可知，本发明方法的计算计算更为准确。
[0135]
本发明基于熵权
‑
topsis法计算交通网络可靠性，从交通流运行角度出发，考虑运行效率、时间资源和空间资源三个方面，选取速度偏差率、高延时运行时间比和常发拥堵道路里程比构建评价指标，对北京市通州区某市镇进行实例分析，结果表明本发明的计算结果和现有方法的计算结果一致，且最小误差平方和(sse)小于现有方法，验证了本发明的先进性和适用性。本发明有利于对交通网络进行精细化管理，改善交通网络可靠性。
[0136]
上述实施实例仅是为清楚说明本发明所选取的一个实例，并非是对本发明的实施方法做任何形式上的限定。对本发明的技术实质在形式和细节上做出各种改变均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。