CN107392455A - 一种综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法 - Google Patents
一种综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107392455A CN107392455A CN201710568177.5A CN201710568177A CN107392455A CN 107392455 A CN107392455 A CN 107392455A CN 201710568177 A CN201710568177 A CN 201710568177A CN 107392455 A CN107392455 A CN 107392455A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- msub
- coupling
- msup
- mfrac
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000008878 coupling Effects 0.000 title claims abstract description 100
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 title claims abstract description 100
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 title claims abstract description 100
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000004891 communication Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 239000002131 composite material Substances 0.000 title claims abstract description 35
- 238000006116 polymerization reaction Methods 0.000 title claims description 11
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims abstract description 28
- RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N Sulphur dioxide Chemical compound O=S=O RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 12
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 8
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 claims description 6
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 claims description 6
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 4
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims description 4
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 3
- 239000000428 dust Substances 0.000 claims description 3
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims description 3
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 claims description 3
- 230000008676 import Effects 0.000 claims description 3
- 230000006698 induction Effects 0.000 claims description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 3
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000012847 principal component analysis method Methods 0.000 claims description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 3
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 2
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 claims 1
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 10
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 9
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 abstract 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 abstract 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 206010016256 fatigue Diseases 0.000 description 2
- 238000003012 network analysis Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 206010068052 Mosaicism Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 210000003765 sex chromosome Anatomy 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Peptides Or Proteins (AREA)
Abstract
本发明公开了一种综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法，针对综合交通运输系统的自身特性，提出并定义了三个概念层次：综合运输系统与外部大环境之间的耦合度，综合运输系统各子系统间的耦合度，以及各子系统内部的协调性；通过主成分分析法(PCA)评估了运输系统的综合发展水平，同时利用构建的耦合度判断法评定了运输系统的静态和动态耦合性，最后基于组合的数据包络分析模型(CCR和BCC模型)评价了系统在规模与技术方面的效率。本发明将“耦合性”这一模糊概念定量化并加以聚合评定，为解决影响综合交通运输系统各运输方式的协调发展问题提供依据，变被动适应为主动引领，有助于更好地发挥综合运输系统的整体运能。
Description
技术领域
本发明涉及一种运输系统的耦合性聚合评定技术，属于交通运输规划与管理技术领域。
背景技术
随着经济社会大环境不断调整，运输方式之间和运输方式内部一些结构性矛盾日渐突出，存在运输结构性失衡、运输方式过分强调各自重要性等问题，各种运输方式合理分工、耦合协调发展的综合交通运输系统尚未建成，无法最大程度支撑国民经济快速高效发展，在运输上的巨额投资也未能更大程度转化为经济效益提高和人民生活改善的回报。而交通运输业是能源和资源消耗较大行业，各种运输方式耦合协调发展有利合理分配并充分使用有限资源，是走可持续发展之路的必不可少部分。
综合交通运输系统一般由公路、铁路、水运、航空和管道五个运输子系统组成，这些子系统共同承担绝大部分客货运输任务；各子系统以不同的技术运营特点和经济性能展现出不同优势和劣势，有各自合理使用范围；子系统功能的健全和子系统之间的有机协调能使整体系统功能更加完善，从而使系统整体功能大于各子系统功能的代数和。综合运输系统并不是某几种运输方式的简单相加，而是当各种运输方式子系统自身功能健全，通过不同运输方式的无缝连接、实现交通资源协调及整合，并形成一个有机整体时，综合运输系统才能发挥最佳效能。为此，确保运输系统的耦合协调性是当下须致力解决的问题。
总体而言，在评价综合交通运输系统耦合协调性方面，目前虽已有一些评价指标体系和评价方法上的尝试，但研究发明不多、效果也不甚理想，存在不足见下：一是评价范围较窄，未涵盖综合交通所有方式，而往往仅局限于某两种或三种运输方式(如公路、铁路或水路)，没有更全面性、深层次评定；二是多以定性评价为主，缺乏说服力；且现有定量分析评价方法中，多集中于运输方式的经济技术特性；三是在量化评价综合运输系统耦合协调发展情况方面，相对欠缺、成果偏少，当前还没有一种得到普遍认可或较为准确权威的应用技术方法。
发明内容
技术问题：本发明提供一种综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法，以解决综合运输系统中各运输方式的耦合问题，通过化被动为主动，加强各种运输方式的协调发展，使综合运输系统的运输效益达到最大化，并提供运输系统耦合发展的理论方法基础与模型决策依据。
技术方案：本发明的综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法，包括如下步骤：
步骤1：搜集并整理数据，然后采用标准化变换公式z＝(x-μ)/σ对整理后的数据进行标准分数处置和数据降维，其中x为整理后的数据，μ是整理后数据的平均数，σ为整理后的数据标准差，z值代表原始分数与母体平均值之间的距离；
步骤2：运用主成分分析法模型，计算综合交通运输系统与外部大环境系统之间、以及各运输方式子系统间的综合发展水平特征值F；
步骤3：利用以下耦合度判别模型对综合交通运输系统与外部大环境的耦合度、不同运输方式子系统之间的耦合度分别开展静态评定和动态评定，并划分系统的耦合等级：
其中，U(i/j)表示系统i对系统j的耦合度，代表系统i综合发展水平实际值Xi与系统j所要求的系统i耦合协调值Xi/j *的接近度，两者接近程度越高，U(i/j)越接近1，系统耦合度越高；若两者接近程度越低，U(i/j)越接近于0、差异越大；当U＝1时，系统完全耦合协调；反之，当U＝0时，系统完全不协调或失调；S2为i系统实际值Xi的方差；
同时将不同运输方式子系统作为决策单元并构成被评价群体，采用组合的数据包络分析方法针对各子系统内部的协调性进行评估。
进一步的，本发明方法中，所述步骤1中搜集的数据包括：
经济社会系统中的人均GDP、进出口总额、居民消费水平指数、城镇居民人均可支配收入指数、农村居民人均纯收入指数、固定资产占GDP比重、第三产业占GDP比重、城镇化率、城镇居民家庭恩格尔系数、农村居民家庭恩格尔系数；
资源环境系统中的人均水资源、每万元GDP能耗、森林覆盖率、废水排放量、工业固体废物、二氧化硫排放总量、烟粉尘排放总量、工业污染治理投资、环境污染治理投入占GDP比重、人均生活消费能源；
综合运输系统中运输线路总长度、从业人员、固有资产投资、客运量、旅客周转量、货运量、货运周转量、复线里程比重、等级公路里程比重、等级航道里程比重；
所述步骤1中对数据的整理具体为：将运输方式划分为公路运输、铁路运输、水路运输、航空运输和管道运输，并从线路及场站基础设施组成、运输设备基础设施构成、资源投入、运输产出的层次方面进行数据归纳与筛选清洗。
进一步的，本发明方法中，所述步骤2的具体流程为：
步骤21：根据下式计算主成分分析指标：
其中，F1、F2、…、Fk是主成分向量，a11、a12、a1p、a21、a22、a2p、ak1、ak2、…、akp是变量系数，z1、z2、…、zp是标准化处理后的数据，k为主成分个数，p为变量个数；
步骤22：根据下式计算相关系数矩阵R：
其中，rij为变量zi与zj的相关系数，i，j＝1，2，…，p，rij＝rji；zki、zkj是标准化后的数据；
步骤23：确定特征值λ：
解特征方程|λI-R|＝0，采用Jacobi法求取特征值λ，λ1≥λ2≥…≥λk≥0；
步骤24：获取累计贡献率超过85％的特征值，并根据下式计算主成分贡献率及累计贡献率：
其中，λ1，λ2，…，λk分别对应于第一、第二、…、第k个主成分，k≤p；
步骤25：最后获取综合主成分值F；通过下式计算综合主成分得分值，量化阐述运输系统整体的综合发展水平：
进一步的，本发明方法中，所述步骤3中对综合交通运输系统与外部大环境的耦合度、不同运输方式子系统之间的耦合度分别开展静态评定和动态评定，并划分系统的耦合等级的具体流程为：
步骤31：评定交通运输系统间的静态耦合度及动态耦合度：
两系统间的静态耦合度：
三系统i，j，k间的静态耦合度：
n个系统间的静态耦合度：
其中，代表除第i个子系统外其他n-1个子系统的集合，是这n-1个子系统间的静态耦合度，为第i个子系统对其他n-1个子系统集合的静态耦合度；
是系统在时段(t-T+1)～t上的动态耦合度；T为基准时间段，U(t-T+1)，U(t-T+2)，…，U(t-1)，U(t)是系统在(t-T+1)～t时段中各时刻上的静态耦合度；
步骤32：根据表1所示系统耦合性等级评定识别表，进行综合运输系统的耦合协调等级定义与判别：
表1耦合协调等级评定识别表
进一步的，本发明方法中，所述步骤3中对各子系统内部的协调性进行评估的具体流程为：
步骤33：采用线性规划技术确定有效生产前沿面，给定输入和其他输出不变时的一种输出最大，或者输出和其他输入不变时的输入最小情况下，决策单元处于前沿面，效率指标定为1；
步骤34：确定CCR模型分式规划形式如下：
采取Charess-Cooper变换，令ω＝tV，μ＝tU，得CCR模型线性规划形式如下：
引入剩余变量s-≥0和松弛变量s+≥0，构造具有非阿基米德无穷小的CCR模型，当ρ＝0时，模型为CCR模型；当ρ＝1时，是BCC模型：
其中，n个决策单元DMUj输入为Xj＝(x1j，x2j，…，xmj)T＞0，输出为Yj＝(y1j，y2j，…，yrj)T＞0，输入、输出权向量分别是V＝(v1，v2，…，vm)T，U＝(u1，u2，…，ur)T；DMUj效率指数是输出和输入之比，被评价决策单元DMU0的效率指数h0为最大目标，所有决策单元效率指数hj≤1为约束条件，目标值是1，j＝1，2，…，n；
步骤35：运用CCR模型来判断DMU是否综合有效，如有效，则评估为子系统内部协调，如无效，则采用BCC模型来检验DMU非综合有效的原因是技术效率偏低，还是规模效率偏低。
进一步的，本发明方法中，步骤35中判断DMU是否综合有效的方式为：当ρ＝0且最优解是1时，该DMU评定为综合有效，否则为无效。
有益效果：本发明与现有技术相比，具有以下优点：
本发明方法针对综合交通运输系统的耦合、协调性问题，打破了“耦合性”概念的模糊化，结合交通运输系统的自身属性，采用综合主成分分析法、耦合度判别模型以及组合的数据包络分析框架，从三个层次量化展开了系统的耦合性定义与聚合评估，清晰客观地认识了某一国家或地区在特定时期内的综合交通运输系统整体与细部耦合、协调发展情况，并找寻存在问题或缺陷，使不同运输方式能够在市场经济条件下实现良性竞争并相互补充，以充分发挥综合运输系统的整体效能，本发明方法亦对国家、省市综合交通运输系统的耦合协调发展过程具有重要参考价值和借鉴意义。
附图说明
图1为本发明方法的总体流程图；
图2为本发明方法的综合交通运输系统的耦合协调性关系图。
具体实施方式
下面结合实施例和说明书附图对本发明作进一步的说明。
如图1所示为本发明的综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法的总体流程图，图2是本发明方法的综合交通运输系统耦合协调关系图；下面结合图1和图2的内容对本发明方法作进一步说明。
本发明的综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法，包括以下步骤：
步骤1：搜集并整理数据，然后采用标准化变换公式z＝(x-μ)/σ对整理后的数据进行标准分数处置和数据降维，其中x为整理后的数据，μ是整理后数据的平均数，σ为整理后的数据标准差，z值代表原始分数与母体平均值之间的距离。
所述步骤1中搜集的数据包括：经济社会系统中的人均GDP、进出口总额、居民消费水平指数、城镇居民人均可支配收入指数、农村居民人均纯收入指数、固定资产占GDP比重、第三产业占GDP比重、城镇化率、城镇居民家庭恩格尔系数、农村居民家庭恩格尔系数；
资源环境系统中的人均水资源、每万元GDP能耗、森林覆盖率、废水排放量、工业固体废物、二氧化硫排放总量、烟粉尘排放总量、工业污染治理投资、环境污染治理投入占GDP比重、人均生活消费能源；
综合运输系统中运输线路总长度、从业人员、固有资产投资、客运量、旅客周转量、货运量、货运周转量、复线里程比重、等级公路里程比重、等级航道里程比重；
进一步的，所述步骤1中对数据的整理具体为：根据表2，将运输方式划分为公路运输、铁路运输、水路运输、航空运输和管道运输，并从线路及场站基础设施组成、运输设备基础设施构成、资源投入、运输产出的层次方面进行数据归纳与筛选清洗。
表2各运输方式子系统耦合协调发展评估指标
步骤2：运用主成分分析法模型，计算综合交通运输系统与外部大环境系统之间、以及各运输方式子系统间的综合发展水平特征值F。
综合交通运输系统与外部大环境系统之间、以及各运输方式子系统间的综合发展水平特征值F的具体计算流程为：
步骤21：根据下式计算主成分分析指标：
其中，F1、F2、…、Fk是主成分向量，a11、a12、a1p、a21、a22、a2p、ak1、ak2、…、akp是变量系数，z1、z2、…、zp是标准化处理后的数据，k为主成分个数，p为变量个数；
步骤22：根据下式计算相关系数矩阵R：
其中，rij为变量zi与zj的相关系数，i，j＝1，2，…，p，rij＝rji；zki、zkj是标准化后的数据；
步骤23：确定特征值λ；
解特征方程|λI-R|＝0，采用Jacobi法求取特征值λ，λ1≥λ2≥…≥λk≥0；
步骤24：获取累计贡献率超过85％的特征值，并根据下式计算主成分贡献率及累计贡献率：
其中，λ1，λ2，…，λk对应于第一、第二、…、第k个主成分，k≤p；
步骤25：最后获取综合主成分值F；通过下式计算综合主成分得分值，量化阐述运输系统整体的综合发展水平：
步骤3：利用以下耦合度判别模型对综合交通运输系统与外部大环境的耦合度、不同运输方式子系统之间的耦合度分别开展静态评定和动态评定，并划分系统的耦合等级：
其中，U(i/j)表示系统i对系统j的耦合度，代表系统i综合发展水平实际值Xi与系统j所要求的系统i耦合协调值Xi/j *的接近度，两者接近程度越高，U(i/j)越接近1，系统耦合度越高；若两者接近程度越低，U(i/j)越接近于0、差异越大；当U＝1时，系统完全耦合协调；反之，当U＝0时，系统完全不协调或失调；S2为i系统实际值Xi的方差；
同时将不同运输方式子系统作为决策单元并构成被评价群体，采用组合的数据包络分析方法针对各子系统内部的协调性进行评估。
对综合交通运输系统与外部大环境的耦合度、不同运输方式子系统之间的耦合度分别开展静态评定和动态评定，并划分系统的耦合等级的具体流程为：
步骤31：评定交通运输系统间的静态耦合度及动态耦合度：
两系统间的静态耦合度：
三系统i，j，k间的静态耦合度：
n个系统间的静态耦合度：
其中，代表除第i个子系统外其他n-1个子系统的集合，是这n-1个子系统间的静态耦合度，为第i个子系统对其他n-1个子系统集合的静态耦合度；
是系统在时段(t-T+1)～t上的动态耦合度；T为基准时间段，U(t-T+1)，U(t-T+2)，…，U(t-1)，U(t)是系统在(t-T+1)～t时段中各时刻上的静态耦合度；
步骤32：根据表3所示系统耦合性等级评定识别表，进行综合运输系统的耦合协调等级定义与判别：
表3耦合协调等级评定识别表
各子系统内部协调性计算的具体流程为：
步骤33：采用线性规划技术确定有效生产前沿面，给定输入和其他输出不变时的一种输出最大，或者输出和其他输入不变时的输入最小情况下，决策单元处于前沿面，效率指标定为1；
步骤34：确定CCR模型分式规划形式如下：
采取Charess-Cooper变换，令ω＝tV，μ＝tU，得CCR模型线性规划形式如下：
引入剩余变量s-≥0和松弛变量s+≥0，构造具有非阿基米德无穷小的CCR模型，当ρ＝0时，模型为CCR模型；当ρ＝1时，是BCC模型：
其中，n个决策单元DMUj输入为Xj＝(x1j，x2j，…，xmj)T＞0，输出为Yj＝(y1j，y2j，…，yrj)T＞0，输入、输出权向量分别是V＝(v1，v2，…，vm)T，U＝(u1，u2，…，ur)T；DMUj效率指数是输出和输入之比，被评价决策单元DMU0的效率指数h0为最大目标，所有决策单元效率指数hj≤1为约束条件，目标值是1，j＝1，2，…，n；
步骤35：运用CCR模型来判断DMU是否综合有效，当ρ＝0且最优解是1时，则DMU评定为综合有效，即子系统内部协调，此时流程结束；否则为无效，则采用BCC模型来检验DMU非综合有效的原因是技术效率偏低，还是规模效率偏低。步骤4：总结综合交通运输系统与外部大环境之间的耦合度、综合交通运输系统各子系统间的耦合度、以及各子系统内部的协调性测算结果，并加以聚合评定、绘制相关二维折线图进行论证分析，可有效反映综合交通运输系统的耦合性表征状况，流程结束。
上述实施例仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和等同替换，这些对本发明权利要求进行改进和等同替换后的技术方案，均落入本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：搜集并整理数据，然后采用标准化变换公式z＝(x-μ)/σ对整理后的数据进行标准分数处置和数据降维，其中x为整理后的数据，μ是整理后数据的平均数，σ为整理后的数据标准差，z值代表原始分数与母体平均值之间的距离；
步骤2：运用主成分分析法模型，计算综合交通运输系统与外部大环境系统之间、以及各运输方式子系统间的综合发展水平特征值F；
步骤3：利用以下耦合度判别模型对综合交通运输系统与外部大环境的耦合度、不同运输方式子系统之间的耦合度分别开展静态评定和动态评定，并划分系统的耦合等级：
<mrow>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>/</mo>
<mi>j</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mi>exp</mi>
<mo>&lsqb;</mo>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mn>2</mn>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msup>
<msub>
<mi>X</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>/</mo>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>*</mo>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
<msup>
<mi>S</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mfrac>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
其中，U(i/j)表示系统i对系统j的耦合度，代表系统i综合发展水平实际值Xi与系统j所要求的系统i耦合协调值Xi/j *的接近度，两者接近程度越高，U(i/j)越接近1，系统耦合度越高；若两者接近程度越低，U(i/j)越接近于0、差异越大；当U＝1时，系统完全耦合协调；反之，当U＝0时，系统完全不协调或失调；S2为i系统实际值Xi的方差；
同时将不同运输方式子系统作为决策单元并构成被评价群体，采用组合的数据包络分析方法针对各子系统内部的协调性进行评估。
2.根据权利要求1所述的一种综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法，其特征在于，所述步骤1中搜集的数据包括：
经济社会系统中的人均GDP、进出口总额、居民消费水平指数、城镇居民人均可支配收入指数、农村居民人均纯收入指数、固定资产占GDP比重、第三产业占GDP比重、城镇化率、城镇居民家庭恩格尔系数、农村居民家庭恩格尔系数；
资源环境系统中的人均水资源、每万元GDP能耗、森林覆盖率、废水排放量、工业固体废物、二氧化硫排放总量、烟粉尘排放总量、工业污染治理投资、环境污染治理投入占GDP比重、人均生活消费能源；
综合运输系统中运输线路总长度、从业人员、固有资产投资、客运量、旅客周转量、货运量、货运周转量、复线里程比重、等级公路里程比重、等级航道里程比重；
所述步骤1中对数据的整理具体为：将运输方式划分为公路运输、铁路运输、水路运输、航空运输和管道运输，并从线路及场站基础设施组成、运输设备基础设施构成、资源投入、运输产出的层次方面进行数据归纳与筛选清洗。
3.根据权利要求1所述的一种综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法，其特征在于，所述步骤2的具体流程为：
步骤21：根据下式计算主成分分析指标：
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>F</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>11</mn>
</msub>
<msub>
<mi>z</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>12</mn>
</msub>
<msub>
<mi>z</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mn>1</mn>
<mi>p</mi>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>z</mi>
<mi>p</mi>
</msub>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>F</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>21</mn>
</msub>
<msub>
<mi>z</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>22</mn>
</msub>
<msub>
<mi>z</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mn>2</mn>
<mi>p</mi>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>z</mi>
<mi>p</mi>
</msub>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>......</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>F</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>z</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>z</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>...</mn>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mi>p</mi>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>z</mi>
<mi>p</mi>
</msub>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
其中，F1、F2、…、Fk是主成分向量，a11、a12、a1p、a21、a22、a2p、ak1、ak2、…、akp是变量系数，z1、z2、…、zp是标准化处理后的数据，k为主成分个数，p为变量个数；
步骤22：根据下式计算相关系数矩阵R：
<mrow>
<msub>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>z</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mi>i</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mover>
<mi>z</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>z</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mover>
<mi>z</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<msqrt>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>z</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mi>i</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mover>
<mi>z</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>z</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mover>
<mi>z</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</msqrt>
</mfrac>
</mrow>
其中，rij为变量zi与zj的相关系数，i，j＝1，2，…，p，rij＝rji；zki、zkj是标准化后的数据；
步骤23：确定特征值λ：
解特征方程|λI-R|＝0，采用Jacobi法求取特征值λ，λ1≥λ2≥…≥λk≥0；
步骤24：获取累计贡献率超过85％的特征值，并根据下式计算主成分贡献率及累计贡献率：
其中，λ1，λ2，…，λk分别对应于第一、第二、…、第k个主成分，k≤p；
步骤25：最后获取综合主成分值F；通过下式计算综合主成分得分值，量化阐述运输系统整体的综合发展水平：
<mrow>
<mi>F</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
<msub>
<mi>F</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
<msub>
<mi>F</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<mo>...</mo>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
<msub>
<mi>F</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>.</mo>
</mrow>
4.根据权利要求1、2或3所述的一种综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法，其特征在于，所述步骤3中对综合交通运输系统与外部大环境的耦合度、不同运输方式子系统之间的耦合度分别开展静态评定和动态评定，并划分系统的耦合等级的具体流程为：
步骤31：评定交通运输系统间的静态耦合度及动态耦合度：
两系统间的静态耦合度：
<mrow>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mi>M</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mo>{</mo>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>/</mo>
<mi>j</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>j</mi>
<mo>/</mo>
<mi>i</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>}</mo>
</mrow>
<mrow>
<mi>M</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
<mo>{</mo>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>/</mo>
<mi>j</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>j</mi>
<mo>/</mo>
<mi>i</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>}</mo>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
三系统i，j，k间的静态耦合度：
<mrow>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>/</mo>
<mi>j</mi>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mi>exp</mi>
<mo>&lsqb;</mo>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mn>2</mn>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msup>
<msub>
<mi>X</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>/</mo>
<mi>j</mi>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>*</mo>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
<msup>
<mi>S</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
</mfrac>
<mo>&rsqb;</mo>
<mo>&times;</mo>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>j</mi>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
2
<mrow>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>[</mo>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>/</mo>
<mi>j</mi>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>j</mi>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>j</mi>
<mo>/</mo>
<mi>i</mi>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>/</mo>
<mi>i</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>]</mo>
</mrow>
<mrow>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>j</mi>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
n个系统间的静态耦合度：
<mrow>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
<mo>...</mo>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>/</mo>
<msub>
<mover>
<mi>i</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&times;</mo>
<msub>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>/</mo>
<msub>
<mover>
<mi>i</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mover>
<mi>i</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
其中，代表除第i个子系统外其他n-1个子系统的集合，是这n-1个子系统间的静态耦合度，为第i个子系统对其他n-1个子系统集合的静态耦合度；
是系统在时段(t-T+1)～t上的动态耦合度；T为基准时间段，U(t-T+1)，U(t-T+2)，…，U(t-1)，U(t)是系统在(t-T+1)～t时段中各时刻上的静态耦合度；
步骤32：根据表1所示系统耦合性等级评定识别表，进行综合运输系统的耦合协调等级定义与判别：
表1耦合协调等级评定识别表
5.根据权利要求1、2或3所述的一种综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法，其特征在于，所述步骤3中对各子系统内部的协调性进行评估的具体流程为：
步骤33：采用线性规划技术确定有效生产前沿面，给定输入和其他输出不变时的一种输出最大，或者输出和其他输入不变时的输入最小情况下，决策单元处于前沿面，效率指标定为1；
步骤34：确定CCR模型分式规划形式如下：
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>M</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
<mi> </mi>
<msub>
<mi>h</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mi>U</mi>
<mi>T</mi>
</msup>
<msub>
<mi>Y</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mrow>
<mrow>
<msup>
<mi>V</mi>
<mi>T</mi>
</msup>
<msub>
<mi>X</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>s</mi>
<mo>.</mo>
<mi>t</mi>
<mo>.</mo>
<msub>
<mi>h</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msup>
<mi>U</mi>
<mi>T</mi>
</msup>
<msub>
<mi>Y</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
</mrow>
<mrow>
<msup>
<mi>V</mi>
<mi>T</mi>
</msup>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
<mo>&le;</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>U</mi>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<mn>0</mn>
<mo>;</mo>
<mi>V</mi>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<mn>0</mn>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
采取Charess-Cooper变换，令ω＝tV，μ＝tU，得CCR模型线性规划形式如下：
<mfenced open = "{" close = "">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>M</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
<mi> </mi>
<msub>
<mi>h</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mo>=</mo>
<msup>
<mi>&mu;</mi>
<mi>T</mi>
</msup>
<msub>
<mi>Y</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>s</mi>
<mo>.</mo>
<mi>t</mi>
<mo>.</mo>
<msup>
<mi>&omega;</mi>
<mi>T</mi>
</msup>
<msub>
<mi>X</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msup>
<mi>&mu;</mi>
<mi>T</mi>
</msup>
<msub>
<mi>Y</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<mn>0</mn>
<mo>,</mo>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<mi>n</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msup>
<mi>&omega;</mi>
<mi>T</mi>
</msup>
<msub>
<mi>X</mi>
<mn>0</mn>
</msub>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mi>&omega;</mi>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<mn>0</mn>
<mo>;</mo>
<mi>&mu;</mi>
<mo>&GreaterEqual;</mo>
<mn>0</mn>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
3
引入剩余变量s-≥0和松弛变量s+≥0，构造具有非阿基米德无穷小的CCR模型，当ρ＝0时，模型为CCR模型；当ρ＝1时，是BCC模型：
其中，n个决策单元DMUj输入为Xj＝(x1j，x2j，…，xmj)T＞0，输出为Yj＝(y1j，y2j，…，yrj)T＞0，输入、输出权向量分别是V＝(v1，v2，…，vm)T，U＝(u1，u2，…，ur)T；DMUj效率指数是输出和输入之比，被评价决策单元DMU0的效率指数h0为最大目标，所有决策单元效率指数hj≤1为约束条件，目标值是1，j＝1，2，…，n；
步骤35：运用CCR模型来判断DMU是否综合有效，如有效，则评估为子系统内部协调，如无效，则采用BCC模型来检验DMU非综合有效的原因是技术效率偏低，还是规模效率偏低。
6.根据权利要求5所述的一种综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法，其特征在于，所述步骤35中判断DMU是否综合有效的方式为：当ρ＝0且最优解是1时，该DMU评定为综合有效，否则为无效。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710568177.5A CN107392455A (zh) | 2017-07-12 | 2017-07-12 | 一种综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710568177.5A CN107392455A (zh) | 2017-07-12 | 2017-07-12 | 一种综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107392455A true CN107392455A (zh) | 2017-11-24 |
Family
ID=60340543
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710568177.5A Pending CN107392455A (zh) | 2017-07-12 | 2017-07-12 | 一种综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107392455A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110222853A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-09-10 | 上海第二工业大学 | 一种实现报废汽车回收效率提升的决策方法 |
| CN113642695A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-11-12 | 天津海运职业学院 | 一种基于动态粒子群算法的船舶供应商评价算法 |
| CN117436767A (zh) * | 2023-12-15 | 2024-01-23 | 云南师范大学 | 基于近远程耦合协调模型的评估方法、系统及存储介质 |
| CN117910882A (zh) * | 2024-03-15 | 2024-04-19 | 中国民航科学技术研究院 | 一种航空-高铁联运网络性能的评估框架及构建方法 |
-
2017
- 2017-07-12 CN CN201710568177.5A patent/CN107392455A/zh active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110222853A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-09-10 | 上海第二工业大学 | 一种实现报废汽车回收效率提升的决策方法 |
| CN113642695A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-11-12 | 天津海运职业学院 | 一种基于动态粒子群算法的船舶供应商评价算法 |
| CN117436767A (zh) * | 2023-12-15 | 2024-01-23 | 云南师范大学 | 基于近远程耦合协调模型的评估方法、系统及存储介质 |
| CN117436767B (zh) * | 2023-12-15 | 2024-04-09 | 云南师范大学 | 基于近远程耦合协调模型的评估方法、系统及存储介质 |
| CN117910882A (zh) * | 2024-03-15 | 2024-04-19 | 中国民航科学技术研究院 | 一种航空-高铁联运网络性能的评估框架及构建方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wang et al. | Low-carbon neighborhood planning technology and indicator system | |
| CN107392455A (zh) | 一种综合交通运输系统的耦合性聚合评定方法 | |
| Lu et al. | Evaluation system for the sustainable development of urban transportation and ecological environment based on SVM | |
| CN107480859A (zh) | 城市群地区国土空间利用质量评价方法和装置 | |
| CN105550515A (zh) | 一种对空气质量数据进行多级综合评判的方法 | |
| Zhang et al. | How to realize low-carbon travel in rural areas? Evidence from China | |
| CN106056307A (zh) | 一种基于综合赋权法的电能替代技术综合效益评估方法 | |
| CN115496301A (zh) | 一种面向国土空间规划的土地利用与交通协同评价方法 | |
| Feng et al. | Comprehensive evaluation of benefits from environmental investment: take China as an example | |
| Zhang et al. | A data-driven approach to objective evaluation of urban low carbon development performance | |
| CN107066501A (zh) | 一种基于道路相似性的机动车尾气遥测设备布点方法 | |
| CN111144766A (zh) | 一种物流园区功能区布局评价方法 | |
| Chang et al. | STUDY ON POST EVALUATION OF HIGH-SPEED RAILWAY BASED ON FAHP AND MATLAB SIMULATION CALCULATION. | |
| CN106203887A (zh) | 一种基于交叉分类法的公路网特性分析方法及装置 | |
| Zhao et al. | Fuzzy multiobjective decision support model for urban rail transit projects in China | |
| Tang | Comprehensive assessment of green development level for urban rail transit enterprises based on ANP and entropy weight method | |
| Wang et al. | Access for performance of transportation planning and operations: case study in Beijing metropolitan region | |
| Gu et al. | Grey relational model based on AHP weight for evaluating groundwater resources carrying capacity of irrigation district | |
| Wu et al. | Evaluating the dynamic performance of TODs and determining the priority TODs in Hefei city | |
| Zeng¹ et al. | School of Public Administration, Sichuan University, Wangjianglu# 29, Chengdu City 610065, Sichchuan Province, China universe42@ 163. com 2 Editorial Department of Journal of Sichuan University, Sichuan University, Wangjianglu# 29 | |
| Xu | Assessing the Impact of Transportation Infrastructure on Rural Residents' Income: Using the Quantile Regression Approach | |
| Wang et al. | The Mass Assessment Model of Real Estate Based on GIS and VIKOR Method | |
| Zhou et al. | Public Transit Station Ranking in Bus-Metro Integrated Network | |
| Xu | Post Evaluation of Rural Road Renovation and Upgrading Plans in Low Mountain and Hilly Areas Based on IF-VE Method | |
| Strauss et al. | Rail, rivers, road or air: which infrastructure promotes growth in China? |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20171124 |