城市交通拥堵影响因素的模糊评价.doc

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1、中国矿业大学ChinaUniversityofMiningandTechnology《交通运输系统工程》大作业姓名：刘姣班级：测绘12-02班学号：指导老师：王振军2015年11月11日城市交通拥堵影响因素的模糊评价——区间数层次分析法前言：城市道路交通拥堵是世界各国普遍面临的城市问题，它既是一个社会问题，同时也是一个世界性的难题。以北京为例，对于这样的一个国际大都市来说，严峻的城市交通及其所带来的一系列问题，已经严重地损害了北京作为一个国际化大都市的运行效率，及大地降低了北京市民的生活质量，甚至对北京市的投资环境和经济发展前景带来了相当不利的影响，这对

2、于社会的长远发展是非常不利的。因此上，进一步提高解决城市道路交通拥堵问题的方法和手段的有效性是刻不容缓的。对于城市交通拥堵问题,首先要考虑的是影响城市交通的各种因素，以及这些因素的影响程度。影响交通的因素可以通过大量的社会调查完成；每一种因素对城市交通的影响程度这类带有客观性指标的评价需要有一定的科学有效的办法。本文中采用的是区间数层次分析法,该方法是基于层次分析法的基本原理，应用区间数模糊评价方法。在整个评价过程中所涉及的要素均采用区间数的形式，从而全面反映评价者对交通拥堵各要素的偏好程度，充分利用了有效的模糊信息，同时能够很好地体现评价过程中偏差的摄

3、动程度。采用这种方法来评价影响交通的因素，可以对影响城市交通的各种因素进行有效排序，进而找到治理交通拥堵各方面问题的先后顺序，从而使交通拥堵问题得到迅速有效地解决。一、层次分析法概述层次分析法（AHP）是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂(T.L.Saaty)于上世纪70年代初，为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策方案的每个标准的权

4、数，利用权数求出各方案的优劣次序，比较有效地应用于那些难以用定量方法解决的课题。层次分析法(AHP)的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法，是对难于完全定量的复杂系统作出决策的模型和方法。人们在对社会、经济以及管理领域的问题进行系统分析时，面临的经常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂系统。层次分析法则为研究这类复杂的系统，提供了一种新的、简洁的、实用的决策方法。二、层次分析法的基本原理层次分析法根据

5、问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最低层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。三、区间数层次分析法区间数层次分析法是基于层次分析法的基本原理，在评价过程中将所涉及的要素均采用区间数的形式进行比较分析和计算，充分利用有效的模糊信息，得出相对准确的定量化结果。以北京东二环为例，进行城市交通拥堵问题的模糊评价。1、交通拥堵评价指标体系的构建造成交通拥堵的因素的评价是一个多因素的

6、系统评价问题，其涉及的评价指标和因素很多。本着全面性、代表性、和可行性等原则，从交通行为、交通工具、交通供给和交通理念4各方面选取了影响交通拥堵的因素作为评价指标，并建立了递阶层次模型。城市交通拥堵影响因素的指标体系交通拥堵等级评价指标因素A交通行为A1交通文明意识B1交通出行集中度B2交通工具A1主要交通工具的运输效率B3交通工具结构B4交通供给A3路网规划B5配套设施B6道路畅通能力B7交通理念A4交通社会化理念B82、区间数层次分析法的判断矩阵由于人们对于事物认识的多样性以及评判过程中存在的不确定性和模糊性，在构造判断矩阵时，比较的结果采用介于1/

7、9与9之间的1个区间数来加以量化，以此解决数值描述与实际状态不相符的问题。根据层次分析法1-9标度来定义区间数判断矩阵A=(aij)n×n,其中aij=[a-,a+]为区间数，aij=1/aji,且1/9≤a-≤a+≤9.判断矩阵标度定义标度含义1两个要素相比，具有同样重要性3两个要素相比，前者比后者稍微重要5两个要素相比，前者比后者明显重要7两个要素相比，前者比后者强烈重要9两个要素相比，前者比后者极端重要2，4，6，8上述相邻判断的中间值倒数两个要素相比，后者比前者的重要性标度交通行为各要素两两比较判断矩阵A1B1B2B1[1，1][4，6]B2[1

8、/6，1/4][1，1]交通工具各要素两两比较判断矩阵A2B3B4B3[1，1]