[發明專利]基于數據包絡分析的路網交通改善方案效率評估方法有效
| 申請號: | 201310579590.3 | 申請日: | 2013-11-19 |
| 公開(公告)號: | CN103606266A | 公開(公告)日: | 2014-02-26 |
| 發明(設計)人: | 龍科軍;徐珍明;曹倩霞;趙文秀;弓晉麗;周葵;肖向良;段熙;熊春龍 | 申請(專利權)人: | 長沙理工大學;廣州市公路管理局工程研究所 |
| 主分類號: | G08G1/00 | 分類號: | G08G1/00;G06Q50/00 |
| 代理公司: | 長沙市融智專利事務所 43114 | 代理人: | 黃美成 |
| 地址: | 410114 湖南省*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 數據 包絡 分析 路網 交通 改善 方案 效率 評估 方法 | ||
1.一種基于數據包絡分析的路網交通改善方案效率評估方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟1:量化和獲取評估指標,并形成初步的路網改善備選方案;
步驟2:對路網改善備選方案進行遴選,即基于數據包絡分析對路網改善備選方案有效性排序,得到最優的路網改善方案;
所述的步驟1中涉及的評估指標如下:
(1)路網密度X5:研究區域內所有道路總長度與區域面積之比,單位為km/km2;
(2)路網級配水平X1:為各等級道路等級指數與長度的加權平均值;l1為快速路長度,l2為主干道長度,l3為次干道長度,l4為支路長度;
(3)非直線系數X2:γij為路網中i,j兩節點間的非直線系數,其值為兩點間實際路段長度與直線距離之比;N為道路網節點數量;
(4)路網可達性指數X3:m為交通小區總數;Li為交通小區i內的道路總長(km);dik為交通小區i中心距離k方向干道的最短路徑長度(km);
(5)路網連通度指數X4:N為路網節點總數;mi為與節點i相接的邊數;M為路網中路段總條數;
(6)路網OD需求總量X6:O是指出行起點,D是指出行訖點。OD需求是指起訖點之間的需求;
(7)路網平均飽和度y1:所有道路飽和度平均值;
(8)路網運輸效率指數y2:
y2=Ek/E0,其中E0為現狀路網運輸效率,Ek為路網改善方案k的路網運輸效率,
“路網運輸效率”m為路段總條數,qi為路段i的交通量,Li為路段i的長度,vi為路段i的平均行程車速;
(9)路網擁堵指數y3:其中qi為路段i的交通量,為該路段的平均行程時間,Ci為該路段的設計通行能力,tj為現狀該路段擁堵時的行程時間,Li為第i路段的長度,Lall為路網中所有路段的總長度,M為路網的路段總數。
2.根據權利要求1所述的基于數據包絡分析的路網交通改善方案效率評估方法,其特征在于,步驟2包括以下步驟:
(1)構建模型:
采用帶有非阿基米德無窮小量ε的對偶規劃模型,該模型的規劃方程為:
λj≥0,j=1,2,…n
θ無約束,s+≥0,s-≥0;j表示決策單元的序號;
式中,θ為當前改善方案(決策單元)基于理想決策單元的相對效率指數,為元素均為1的m維向量,eT=(1,1,1…1)是元素均為1的s維向量,s為每個單元輸出量的個數;為m項輸入的剩余變量,為s項輸出的松弛變量;
λj表示DEA方法中C2R模型的變形——帶有非阿基米德無窮小量ε的對偶規劃模型的模型最優解;將該模型求解,得出模型最優解λj;
輸出的是s,即:每個單元有m個輸入和s個輸出,n是指決策單元的個數;
(2)路網改善方案DEA有效性的判斷
求解所述規劃方程,得到最優解θ0s+,s-,λ0;
若θ0<1,則該路網方案為DEA無效;若θ0=1,則該方案為DEA弱有效;若θ0=1,且s+=s-=0,則該方案為DEA有效;
(3)路網改善方案有效性排序;
針對DEA無效方案和有效方案,分別給出排序方法:2種方法排序后,最后2種方法的排序結果進行統一,無效的放在有效之后,無效的順序就是按照相對效率值的大小進行排序的;
(a)針對DEA無效的路網改善方案,根據其相對效率值θ0進行排序;
(b)針對DEA有效的路網改善方案,采用理想決策單元法來排序,包括以下步驟:
①構造理想決策單元,取DEA有效決策單元的各輸入最小值xkmin和各輸出最大值yrmax,組成新的決策單元DUM*;
②將此DUM*與DEA有效的DMU組成新的決策單元集,建立新的線性DEA模型如下式,以確定DUM*的公共權系數
Xij,yij分別表示的是投入或者產出指標向量中的某一個;
投入向量是指m個輸入指標:路網級配水平、非直線系數、路網可達性指數、路網連通度指數、路網密度;
產出向量是指s個輸出指標:路網平均飽和度、路網運行效率指數、路網OD需求總量、路網擁堵指數;
ωi表示某一個特定投入變量i的權重值;μr表示某一個產出變量j的權重值;
yrmax表示有效決策單元各輸出最大值;
總共有n個決策單元,每一個單元有m個輸入指標,有s個輸出指標;
③求解上式,得到模型最優解ω*,μ*;
④依據排序效率指數公式
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