基于Vague复合物元的运输枢纽无缝衔接综合评价研究

韩 直,罗 超,陈鹏宇,肖邱瑞,杨 云

(1. 招商局 重庆交通科研设计院有限公司 交通工程所，重庆 400067；2. 中机中联工程有限公司 城市与交通规划研究所，重庆 400039；3. 重庆交通大学 交通运输学院，重庆400074)



基于Vague复合物元的运输枢纽无缝衔接综合评价研究

韩 直1,罗 超2,陈鹏宇3,肖邱瑞3,杨 云3

(1. 招商局 重庆交通科研设计院有限公司 交通工程所，重庆 400067；2. 中机中联工程有限公司 城市与交通规划研究所，重庆 400039；3. 重庆交通大学 交通运输学院，重庆400074)

通过对无缝衔接评价需求进行分析，构建了综合评价指标体系，将Vague集与可拓物元评价方法相结合，建立了Vague复合物元评价模型，并运用该模型对重庆某综合运输枢纽进行了无缝衔接综合评价，其评价结果为“二级”，验证了该模型具有较好的实用性和可靠性。

交通运输工程；综合交通运输；物元评价；Vague集；无缝衔接；运输枢纽；结构熵权法

运输枢纽衔接系统作为运输枢纽至为重要的子系统，枢纽衔接系统的服务水平高低对枢纽系统乃至整个交通运输系统的运能和效率的发挥具有重大影响[1]。枢纽衔接评价对枢纽的规划、设计、建设和运营管理提供科学的决策支持，因此，对运输枢纽的无缝衔接情况进行评价显得非常必要。既有的针对运输枢纽衔接评价研究的方法主要包括两类：一类是以定性、定量指标相结合的评价方法，另一类是采用仿真的评价方法。常用的枢纽衔接综合评价方法有多种，如层次分析法(AHP)、主成分分析法、模糊综合评价方法、数据包络分析方法(DEA)以及神经网络分析评价方法等。笔者根据枢纽衔接的特点以及所建立的综合评价指标体系，并将Vague集与可拓物元评价法进行了融合，建立了Vague复合物元评价模型，运用于运输枢纽无缝衔接综合评价当中，通过实例验证了此评价方法的适用性。

1 评价需求分析

运输枢纽无缝衔接综合评价的目的在于实现客货流的快速、安全、经济的转移，但运输枢纽不仅是交通运输网络的一个节点，也是一处综合化建筑，因此，提高运输枢纽的衔接水平可以产生巨大的社会效益。通过对运输枢纽衔接的宏观(城市经济发展水平、城市功能定位等)、中观(综合运输枢纽规划模式、枢纽在城市中的布局、枢纽与交通线网相匹配能力等)、微观(枢纽衔接系统内部设施配置、枢纽内组织管理以及舒适性等)3个层面的全面透彻的分析[2-4]，找出影响衔接系统效率的关键性因素，并在此基础上，选用适当的评价模型对衔接系统进行综合评价，从而找到促进运输枢纽无缝衔接的针对性对策。综上所述，需要从以下方面进行枢纽的无缝衔接评价：

1)综合运输枢纽是具有两种及以上运输方式的一体化组合实体，因此，笔者需对公路、铁路、水运、航空等4种运输方式进行无缝衔接评价。

2)综合运输枢纽的主要交通功能是完成旅客的换乘和货物的中转，故客运与货运是衔接系统的评价内容。

3)从安全、低碳、经济、畅通角度对各种运输方式运能和枢纽衔接效率进行分析，并基于这4个角度对运输枢纽无缝衔接情况进行综合评价。

4)将各种运输方式运能评价指标和运输枢纽效率评价指标相结合，建立基于运能和效率的运输枢纽无缝衔接综合评价指标体系。

5)在比较各种评价方法基础上，确定运输枢纽无缝衔接评价方法和指标权重计算方法，构建出一种有效、实用的运输枢纽无缝衔接评价模型。

2 无缝衔接评价指标体系

构建指标体系是对无缝衔接系统进行评价的必要前提，在评价流程中，评价指标体系构建的合理与否，直接影响到评价结果。影响综合运输枢纽衔接效率的因素是多方面的，每方面都能形成多个评价指标，因此，需要建立一套全面、科学、合理而又实用的评价指标体系。

依据评价指标选取原则和ISM的指标筛选模型，对运输枢纽无缝衔接评价指标体系进行4层构建[5-6]。第1层为目标层，即以评价运输枢纽无缝衔接为目的；第2层为准则层，作为评价运输枢纽无缝衔接的不同评价准则，即运能和效率；第3层为子准则层，是对第2层的具体分类，包括集散能力、协同能力、服务能力、组织能力、发展能力；第4层为指标层，是对各子准则层属性的具体细分。运输枢纽无缝衔接评价指标体系具体内容如表1。

表1 运输枢纽无缝衔接评价指标体系

Table 1 Evaluation index system of seamless connection for transportation hub

指标类别指标序号指标名称指标类别指标序号指标名称 集散 能力 CDC CD1 日平均集散客流量/(人次·d-1) 组织 能力 OC O1 衔接顺畅度/% CD2 枢纽停车设施率/% O2 平均乘客密度/(人·m-2) CD3 单位生产能力/(t·m-2) O3 平均换乘绕行系数 CD4 单位里程人均耗能/(mL·km-1·人-1) O4 人均换乘设施面积/(m2·人-1) CD5 生产用泊位数/个O5 平均换乘时间/min CD6 货运量/t O6 枢纽内部组织有序度/(m2·个-1) CD7 周转量/(t·km) O7 平均冲突点数/个 CD8 枢纽可达性O8 平均换乘步行距离/m CD9 载运率/% 发展 能力 DC D1 枢纽运能扩充的可能性 CD10 换乘运能度D2 促进区域经济发展效益/万元 CD11 平均换乘系数/% D3 枢纽功能综合化程度 协同 能力 CC C1 运能匹配度D4 换乘枢纽附近土地开发潜力 C2 与城市总规协调性D5 枢纽规模适应性 C3 与城市路网协调性D6 枢纽噪声数值/dB C4 枢纽布局的合理性D7 空气染污物指数 C5 与城市景观的协调性D8 水生态污染程度/% C6 枢纽与其它枢纽的负荷均衡度D9 投入产出效益 服务 能力 SC S1 换乘信息服务程度 S2 行车准点率/% S3 设施能力饱和度/% S4 通道设施最大拥挤度%

通过全面、科学的筛选，最终选出38个评价指标。需要说明的是，这38个评价指标是定性、定量指标的结合，由于运输枢纽无缝衔接评价是一个大系统，故指标体系数量比较多，限于篇幅，针对定量指标的具体计算不做详细说明。笔者对定量指标的取值是参考相关行业标准、规范和现场测量以及具体参考文献，对定性指标的取值是依据各行业专家评定打分综合确定的。

3 Vague复合物元评价模型的建立

Vague复合物元评价模型是Vague集与可拓物元评价法的融合，此模型能够适应于多种评价类型。

3.1 Vague集理论

Vague集理论是由台湾学者W.L.Gau，等[7]提出的，是模糊集理论的一种推广形式，对模糊信息的处理方法更接近于人类思维模式。Vague集同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度3个方面的信息，这使得Vague集比模糊集在处理不确定性等方面具有更强的表示能力，且更具灵活性和实用性。

Vague集的定义：设U是一个非空集合，为一个元素x的对象空间，x的两个隶属函数tA(x)和fA(x)属于A，A是U上的一个Vague集。即：

tA(x):U→[0,1],fA(x):U→[0,1]

满足：tA(x)+fA(x)≤1，

且0≤tA(x)≤1，0≤fA(x)≤1。其中：tA(x)叫做Vague集的真隶属函数，表达x∈A所导出支持型隶属程度的下界；fA(x)叫做Vague集A的假隶属函数，表达x∈A的所导出否定型隶属度的下界；称[tA(x),1-fA(x)]为Vague集A在点x的Vague值，可以表达支持和反对x∈A的程度。

3.2 确定评价物元

物元分析是研究物元及其变化规律，并用于解决现实世界中的不相容问题。物元理论是将评价的物、物的特征和物关于特征的量值组成一个整体来研究，即物元=(物，特征，量值)，记为R=(N，C，V)。

假设有m个事物，第j个事物记为Nj(j=1,2,…,m)；n个特征，第i个特征记为Ci(i=1,2,…,n)；第j个事物的第i个特征的量值表示为vij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)，将特征量值转化成Vague值，即vij=[tij,1-fij]，(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)，这就组成了Vague评价物元。

评价物元确定了经典域与节域，设定了评价的等级和指标量值所能取到的范围，是评价的标准，其量值是一个区间，在Rnm中，N1，N2，…，Nm即为Vague复合物元评价的评价等级。

3.3 确定待测物元

Vague复合物元评价法的待测物元与评价物元的量值都是一个区间。记待测物元为Rx=(Nx,Cx,Vx)，则：

将待测物元与评价物元写到一起构成评价综合物元：

Rxy=

3.4 特征量值转化成Vague值的计算

3.4.1 定量指标

定量指标的量值是一个单值，无法直接用Vague值表示，需通过极变差法对定量指标进行规范化处理。定量指标可分为效益型指标和成本型指标，即越大越好性指标和越小越好性指标。通过规范化处理后的每个评价指标量值，都可以转化成隶属度在[0,1]中的Vague值形式。

成本型(越小越好)指标：

(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)

(1)

效益型(越大越好)指标：

(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)

(2)

3.4.2 定性指标

笔者通过构建语言变量集来描述一个定性问题，将定性指标划分为非常满意、满意、一般、较差、非常差等5个判别等级，每个判别等级对应相应的分数值划分区间，再通过专家打分确定定性指标量值，最后参考定量指标的转化方法把定性指标量值转化成Vague值。

3.5 确定指标权重

1)利用Delphi法，形成基本重要度矩阵Anm

即由m个专家根据所设定的评分标准参考语言集评价n个指标，形成重要度矩阵Anm。用xij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)表示第j个专家对第i个指标的重要度评分；

2)通过熵值的隶属度计算，形成熵值重要度矩阵Bnm={μij}n×m

设μx为x的熵值隶属函数：

(3)

3)消除“认识盲度”，得到重要度综合权重vi

(4)

由于参与评分的专家专业领域不同，难免会出现对某一指标不熟悉，评分跟其他专家相差较大，可以把这个叫做“认识盲度”。

计算“盲度函数”Qi：

(5)

则，重要度综合权重：

(6)

4)归一化处理，得到综合权重向量

(7)

m个专家对n个指标的评分就形成综合权重向量W=(w1,w2,…,wn)T。

3.6 Vague复合物元关联函数

关联函数就是寻求待测物元与评价物元中不同等级之间的关系的函数，由于Vague复合物元都是区间距离的计算，其实质是计算区间到区间的距离。传统的关联函数将在Vague复合物元中不再适用。可以利用相似度量法，相似度量法实质就是Vague复合物元的关联函数。

相似度计算：

(8)

式中：Mz(x,yi)是指待测项目x的某一个指标值与第i个评价等级对应指标值的相似度；[tx,1-fx]是指待测项目的指标值；[tyi,1-fyi]是指第i个评价等级的指标值。

周晓光，等[9]验证了此种相似度量方法对各种情况的适用性。

待测项目与某个等级的整体相似度计算：

(9)

式中：kj为待测项目与第j个评价等级的相似度；Wi为第i个指标的权重；Mij(xi,yij)是待测项目x与第j个评价等级中第i个指标的相似度。

3.7 评价等级的确定

根据相似度的定义，待测项目的评价等级就是待测项目与评价等级相似度最大，即相似度量值kj最大的一个，所以：

k=max(k1,k2,…,km)

(10)

由k所对应的等级即为待测项目的评价等级。

4 实例分析

以重庆某综合运输枢纽为例说明Vague复合物元模型的应用。该综合运输枢纽集铁路、轨道、公交、长途汽车、出租车和社会车辆等多种交通方式为一体，是重庆主城主要的客运枢纽，主要承担重庆对外交通的功能，其客流的发生和到达以中长距离为主。

4.1 指标现状取值

参考相关行业标准、规范和具体参考文献，对所选取指标进行分级，并给出相应等级的定量数值，通过实地测量以及各行业专家评定打分确定指标值[10]，如表2。

表2 指标分级及现状取值

(续表2)

指标序号1级2级3级4级5级指标取值指标序号1级2级3级4级5级指标取值CD880～10060～8040～6020～400～2090O60．0060．0080．0100．0500．1000．0065CD90．8～1．00．6～0．80．4～0．60．2～0．40～0．20．85O74050608010070CD101．2～1．51．1～1．21．0～1．10．8～1．00．4～0．81．15O80～100100～200200～400400～600600～1000150CD111．0～1．11．1～1．21．2～1．31．3～1．41．4～1．51．25D11008060402090C10．7～0．80．6～0．70．5～0．60．4～0．50～0．40．78D21008060402085C20．8～1．00．6～0．80．4～0．60．2～0．40～0．20．60D31008060402080C30．8～1．00．6～0．80．4～0．60．2～0．40～0．20．90D41008060402075C480～10060～040～6020～400～2085D50．8～0．90．7～0．80．6～0．70．5～0．60．4～0．50．65C50．8～1．00．6～0．80．4～0．60．2～0．40～0．20．80D60．4～0．60．6～0．80．8～1．01．0～1．21．2～1．40．80C60．850．750．650．550．40．80D70．8～1．01．0～1．21．2～1．41．4～1．61．6～1．81．30S10．8～1．00．6～0．80．4～0．60．2～0．40～0．20．80D81008060402025S21008070604075D964210．55

4.2 确定综合物元矩阵

将成本型(越小越好)指标和效益型(越大越好)指标分别根据转换公式进行归一化处理，经过处理之后所有指标取值都在[0,1]的范围内，即指标等级取值和指标实值转化成了Vague值，见表3。

表3 综合物元矩阵Vague值

4.3 计算各指标的权重

通过结构熵权法求得各指标的权重，各指标的归一化权重见表4。

表4 权重计算结果

4.4 计算相似度及综合相似度

根据相似度计算公式〔式(8)〕可以计算出待测物元每个指标与相应5个等级的标准物元的每个指标的相似度，相似度越大说明越接近相应的评价等级，其相似度计算结果见表5。

将5个等级所对应的每个指标相似度赋予相应的指标权重，得到综合相似度，见表6。

表6 综合相似度计算结果

由表6可以看出，k2>k3>k1>k4>k5，很明显k2远大于其它4个评价等级综合相似度，所以该重庆综合运输枢纽无缝衔接评价的等级为“二级”。

5 结 语

运输枢纽衔接系统具有整体性、复杂性和动态性的特点，需要各子系统的相互配合和协作才能发挥整个系统的潜力。笔者将Vague集理论和物元评价理论进行结合，用于运输枢纽无缝衔接评价，Vague复合物元评价方法能够同时用于定性和定量指标评价，抑或指标值是确定值或范围值都能很好的适用，具有较强的包容性。实例证明该评价方法能较为简便地对运输枢纽无缝衔接进行多指标综合评价，具有适用性和可行性。为使评价模型更加完善，作者建议可从数据准确性、评价模型优化等方面开展深入研究。

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Researching on Seamless Connection of Transportation Hub Based on Evaluation Method of Vague Compound Matter-Element

Han Zhi1, Luo Chao2, Chen Pengyu3, Xiao Qiurui3, Yang Yun3

(1. Institute of Traffic Engineering, China Merchants Chongqing Cemmunications Technology Research & Design Institute Co.Ltd.,Chongqing 400067, China;2. Institute of Urban & Traffic Planning,CMCU Engineering Co.Ltd.,Chongqing 400039,China;3. School of Traffic & Transportation, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China)

The evaluation requirements of seamless connection were analyzed and then the comprehensive evaluation index system was constructed. Vague Compound matter-element model can be established by combining Vague with the extension matter-element evaluation method. A seamless connection comprehensive evaluation of one Chongqing integrated transportation hub was implemented by using this model. The evaluation results is “the secondary”, which validates that the model has good practicability and reliability.

traffic and transportation engineering; integrated transportation; matter-element evaluation; Vague sets; seamless connection; transportation hub; structure entropy weight method

10.3969/j.issn.1674-0696.2015.03.21

2013-11-06；

2014-03-06

重庆交通大学研究生教育创新基金项目(20120120)

韩 直(1962—)，男，陕西渭南人，教授，博士，主要从事交通安全、节能与交通控制方面的研究。E-mail：hanzhi@ccrdi.cmhk.com。

U491.2

A

1674-0696(2015)03-099-06