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基于集对分析的山区低等级公路路侧安全评价

王健 燕丽敬

王健, 燕丽敬. 基于集对分析的山区低等级公路路侧安全评价[J]. 交通信息与安全, 2016, 34(3): 18-26. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.03.003
引用本文: 王健, 燕丽敬. 基于集对分析的山区低等级公路路侧安全评价[J]. 交通信息与安全, 2016, 34(3): 18-26. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.03.003
WANG Jian, YAN Lijing. Roadside Safety Assessment Based on Set Pair Analysis[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2016, 34(3): 18-26. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.03.003
Citation: WANG Jian, YAN Lijing. Roadside Safety Assessment Based on Set Pair Analysis[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2016, 34(3): 18-26. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.03.003

基于集对分析的山区低等级公路路侧安全评价

doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.03.003
详细信息
  • 中图分类号: U491.31

Roadside Safety Assessment Based on Set Pair Analysis

  • 摘要: 为了提高山区低等级公路路侧安全,提出基于投影寻踪的集对分析评价方法。该方法运用投影寻踪技术从待评价路侧安全样本数据本身确定评价指标权重,避免了人为确定权重的主观性和局限性。考虑到评价指标确定性与不确定性信息并存的特点;引入集对分析理论,建立联系度评价矩阵。实现从同、异、反3方面描述指标与各评价等级之间的联系度。运用该方法对承德市滦平县部分路段路侧安全状况实施评价。并与基于灰色聚类理论的路侧安全评估法对比分析。该模型将样本看作信息的载体能够全面反映样本"携带"的信息,与灰色聚类白化函数仅将其作为数值相比;评价结果更可靠。尤其在对路段3的评价方面,灰色聚类评价法表现出了其仅将样本作为数值的局限性;其隶属度向量[0.0332,0.1741,0.4171,0.3948],其中三级和四级的隶属度非常相近使得决策者难以抉择。而基于投影寻踪的集对分析模型的对应结果为[0.180,0.970,12.382,0.2398],安全等级为三级;提高了信息利用率,评价方法更有优越性。

     

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  • 刊出日期:  2016-06-28

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