CN113988692A - 基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法 - Google Patents

基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法 Download PDF

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Abstract

本发明为一种基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法，其克服了现有技术中存在的缺少通用型指标、缺乏普遍适用性、很难大规模应用的问题，本发明构建灰色模糊多层次评价模型，实现指标层、准则层、目标层的综合评价分析。本发明包括以下步骤：步骤一、评价指标体系构建：(1)规划目标分析；(2)评价指标体系构建；步骤二、灰色模糊评价模型构建：(1)建立评价因素集及评语集；(2)计算评价指标得分；(3)指标权重计算；(4)建立灰色评价灰类；(5)计算灰色评估系数；(6)计算灰色评估权向量及权矩阵；(7)灰色综合评价。

Description

基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法
技术领域：
本发明属于轨道交通网络化规划评价技术领域，涉及一种基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法。
背景技术：
城市群轨道交通网络化规划方案作为城市群轨道交通“四网融合”发展过程中的重要环节，直接影响城市群城镇空间布局、产业结构、经济发展等。科学、合理地评价城市群轨道交通网络化规划，具有重要的战略意义和现实价值。目前，关于轨道交通的评价主要集中在城市轨道交通评价、城际轨道交通评价，城市群区域轨道交通评价，主要方法为建立评价指标体系及指标定量，构建综合评价模型进行比选。但是，现有的轨道交通网络规划评价重点针对特定规划对象，在城市群轨道交通多网融合、枢纽衔接、运营一体、站场融合、资源共享等方面缺少通用型指标，评价模型的改进主要集中在指标权值计算方面，缺乏普遍适用性，很难大规模应用。
因此，有必要围绕城市群轨道交通网络化规划目标，构建具有普遍适用性和客观性的城市群轨道交通网络化规划评价指标体系。
发明内容：
本发明的目的在于提供一种基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法，其克服了现有技术中存在的缺少通用型指标、缺乏普遍适用性、很难大规模应用的问题，本发明构建灰色模糊多层次评价模型，实现指标层、准则层、目标层的综合评价分析。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一、评价指标体系构建：
(1)规划目标分析；
(2)评价指标体系构建；
步骤二、灰色模糊评价模型构建：
(1)建立评价因素集及评语集；
(2)计算评价指标得分；
(3)指标权重计算；
(4)建立灰色评价灰类；
(5)计算灰色评估系数；
(6)计算灰色评估权向量及权矩阵；
(7)灰色综合评价。
步骤一中，(1)规划目标分析包括：
1)落实国家战略方面，通过构建多层次、大容量、一体化的快捷轨道交通网，打造城市群综合交通网的主骨干；以广域覆盖、多向延伸的轨道交通网夯实核心区中心集散功能、强化对外辐射，带动城市群空间格局的合理演化；
2)推动行业健康发展方面，以系统整体优化、资源合理配置为导向，统筹考虑各层次轨道交通的规划布局；基于融合发展视角实现廊道资源的整合、管理机构的缩减、运输组织的简化，进而降低成本、提高系统效率；
3)引领区域社会经济高质量发展方面，以多层次、多元化居民出行需求为导向，构建内外连通、高效衔接的多层级轨道交通网，指导区域交通基础设施建设；以轨道交通系统整体优化带动经济发展与城镇体系建设，提高运输服务水平与服务效率，引领区域社会经济高质量发展。
步骤一中，(2)评价指标体系构建包括：
采用目标分析法进行规划评价体系分解，建立包含线网结构、运营效果、社会效益、城镇协调、实施难度五项准则层的城市群轨道交通网络化规划评价指标体系。
步骤二中，(1)建立评价因素集及评语集包括：
根据构建的城市群轨道交通网络化规划评价指标体系，将评价因素集分成目标层、准则层和指标层三层，目标层Z＝{A1,A2,A3,A4,A5}，准则层A1＝{B11,B12,B13,B14},A2＝{B21,B22,B23,B24},A3＝{B31,B32,B33,B34},A4＝{B41,B42,B43},A5＝{B51,B52,B53}；评语集分为5个等级，分别为优秀、良好、一般、较差、很差，评语集V＝{V1,V2,V3,V4,V5}＝{优秀、良好、一般、较差、很差}，并赋权等级向量为C＝[5 4 3 2 1]T，记赋权等级向量最大值为Cmax，可知Cmax＝5。
步骤二中，(2)计算评价指标得分包括：
1)定量指标得分
定量指标分级遵循简易性原则，符合指标特性及实际情况，采用功效评分法归一化指标值
Figure BDA0003346724710000031
乘以赋权等级向量最大值Cmax评定各指标值得分
Figure BDA0003346724710000032
Figure BDA0003346724710000033
计算；
2)定性指标得分
采用专家打分法和集值统计[15-16]结合的方法对定性指标量化处理，假设有p个专家，其中第k个专家pk对评价指标的评定结果稳定在[xk1,xk2]，|xk1-xk2|≤0.5，据此可形成一个集值统计序列，则指标的最终得分
Figure BDA0003346724710000041
步骤二中，(3)指标权重计算包括：
1)灰色关联度法赋权
灰色关联度法可用来分析和确定各指标间的影响程度或子指标对主指标的贡献程度，其步骤计算如下：
步骤1：选择参考数列。设有p个专家，其中第k个专家对评价指标Bij的打分为dijk。D0＝{dmax1,dmax2,…,dmaxp},其中dmaxk＝max{dmn1,dmn2,...,dmnp}，以打分表中的每个指标所对应的列作为因素比较数列Dij＝{dij1,dij2,...,dijp}。i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n；
步骤2：计算关联系数和关联度，计算Dij对D0在k个专家上的关联系数：
Figure BDA0003346724710000042
其中分辨系数ρ≤0.5。计算关联度
Figure BDA0003346724710000043
步骤3：归一化求权重，归一化处理关联度，求得各因素的权重
Figure BDA0003346724710000044
2)信息熵权法赋权
熵权法，熵值法计算过程如下：
步骤1：将正向、逆向、区间指标Bij的值正向化，得到yij；
步骤2：对指标实际值按比重法计算投影
Figure BDA0003346724710000045
步骤3：计算第j项指标的熵值ej，
Figure BDA0003346724710000046
式中：k＝1/ln(m)，ej≥0。i＝1,2,...,m,j＝1,2,...,n；
步骤4：计算差异系数gj＝1-ej，gj值越大，表明该指标越重要；
步骤5：计算指标权重
Figure BDA0003346724710000051
3)组合赋权法
采用线性组合赋权使其相互补充，提高权重值的合理性，
Figure BDA0003346724710000052
其中0<α<1。
步骤二中，(4)建立灰色评价灰类包括：
建立灰色评价灰类，确定等级数、灰数
Figure BDA0003346724710000053
和白化权函数f(dijk)，根据前述构建的评语集，将评价灰类分成优秀、良好、一般、较差、很差五级；
第一灰类：优秀(灰类序号e＝1)，设定灰数
Figure BDA0003346724710000054
白化权函数
Figure BDA0003346724710000055
第二灰类：良好(灰类序号e＝2)，设定灰数
Figure BDA0003346724710000056
白化权函数
Figure BDA0003346724710000057
第三灰类：一般(灰类序号e＝3)，设定灰数
Figure BDA0003346724710000058
白化权函数
Figure BDA0003346724710000059
第四灰类：较差(灰类序号e＝4)，设定灰数
Figure BDA00033467247100000510
白化权函数
Figure BDA00033467247100000511
第五灰类：很差(灰类序号e＝5)，设定灰数
Figure BDA00033467247100000512
白化权函数
Figure BDA00033467247100000513
步骤二中，(5)计算灰色评估系数包括：对于评价指标Bij，属于第e个评价灰类的灰色评估系数为Fije，则有
Figure BDA0003346724710000061
属于所有评价灰类的灰色评估系数为
Figure BDA0003346724710000062
步骤二中，(6)计算灰色评估权向量及权矩阵包括：
对于评价指标Bij，归一化求得属于第e个评价灰类的灰色评估权向量rije＝Fije/Fij，评价牵涉5个灰类，指标Bij的灰色评估权向量为rij＝(rij1,rij2,rij3,rij4,rij5)；将指标对各个评价灰类的灰色评价权向量进行综合计算，得到灰色评估权矩阵
Figure BDA0003346724710000063
步骤二中，(7)灰色综合评价包括：
设指标层对于准则层的权重值记为
Figure BDA0003346724710000064
准则层对于目标层的权重值记为W＝(W1,W2,...,Wn)，则指标层综合评价结果为Bi＝Wi·Ri，指标层对各个评价灰类的灰色评估权矩阵R＝[B1,B2,...,Bi]T；准则层综合评价结果为A＝W·R；目标层综合评价值为Z＝A·C，根据综合评价值及评语集分级标准，判断轨道交通网络化规划最终效果。
与现有技术相比，本发明具有的优点和效果如下：
1.本发明围绕城市群轨道交通网络化规划目标，采用目标分析法进行规划评价体系分解，构建城市群轨道交通网络化规划评价指标体系，进而采用灰色关联度法和信息熵权法组合赋权确定指标权重，构建灰色模糊多层次评价模型，实现指标层、准则层、目标层的综合评价分析。
2.本发明围绕城市群轨道交通网络化规划目标，建立了包含线网结构、运营效果、社会效益、城镇协调、实施难度等5项准则层，23个指标的城市群轨道交通网络化规划评价指标体系，建立了灰色模糊评价模型，给出了指标得分量化方法，运用灰色关联度法和信息熵权法进行组合赋权，来确定指标权重值，提高指标权值的准确性和有效性，通过灰色模糊多层次评价来实现指标层、准则层、目标层的综合评价分析，对于城市群轨道交通网络化规划方案评价具有较强的客观性和适用性。
附图说明：
图1为本发明城市群轨道交通网络化规划评价技术流程图。
具体实施方式：
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
参见图1，本发明为一种基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法，包括评价指标体系构建、灰色模糊评价模型构建两大环节。
评价指标体系构建：围绕规划目标，遵循目标一致性、独立性、可扩展性、可操作性、非重叠性等原则，采用目标分析法进行规划评价体系分解，建立城市群轨道交通网络化规划评价指标体系。
灰色模糊评价模型构建：即根据构建的城市群轨道交通网络化规划评价指标体系，采用灰色模糊评价方法进行综合评价，主要包括建立评价因素集及评语集、计算评价指标得分、指标权重计算、建立灰色评价灰类、计算灰色评估系数、计算灰色评估权向量及权矩阵、灰色综合评价等七个步骤。
1、评价指标体系构建
(1)规划目标分析
城市群轨道交通网络化规划目标主要体现在：
1)落实国家战略方面，通过构建多层次、大容量、一体化的快捷轨道交通网，打造城市群综合交通网的主骨干；以广域覆盖、多向延伸的轨道交通网夯实核心区中心集散功能、强化对外辐射，带动城市群空间格局的合理演化。
2)推动行业健康发展方面，以系统整体优化、资源合理配置为导向，统筹考虑各层次轨道交通的规划布局；基于融合发展视角实现廊道资源的整合、管理机构的缩减、运输组织的简化，进而降低成本、提高系统效率。
3)引领区域社会经济高质量发展方面，以多层次、多元化居民出行需求为导向，构建内外连通、高效衔接的多层级轨道交通网，指导区域交通基础设施建设；以轨道交通系统整体优化带动经济发展与城镇体系建设，提高运输服务水平与服务效率，引领区域社会经济高质量发展。
(2)评价指标体系构建
采用目标分析法进行规划评价体系分解，建立包含线网结构、运营效果、社会效益、城镇协调、实施难度等5项准则层的城市群轨道交通网络化规划评价指标体系，如表1所示。
表1城市群轨道交通网络化规划评价指标体系
Figure BDA0003346724710000091
(3)指标解释
上述评价指标体系在后续评价过程中需要进行指标值的量化，做到定量指标明确计算方法，定性指标具有明确的释意，各项评价指标的具体含义如表2所示。
表2评价指标解释
Figure BDA0003346724710000092
Figure BDA0003346724710000101
2、灰色模糊评价模型构建
(1)建立评价因素集及评语集
根据上述所构建的城市群轨道交通网络化规划评价指标体系，将评价因素集分成目标层、准则层和指标层三层，目标层Z＝{A1,A2,A3,A4,A5}，准则层A1＝{B11,B12,B13,B14},A2＝{B21,B22,B23,B24},A3＝{B31,B32,B33,B34},A4＝{B41,B42,B43},A5＝{B51,B52,B53}。评语集分为5个等级，分别为优秀、良好、一般、较差、很差，评语集V＝{V1,V2,V3,V4,V5}＝{优秀、良好、一般、较差、很差}，并赋权等级向量为C＝[5 4 3 2 1]T，记赋权等级向量最大值为Cmax，可知Cmax＝5。
(2)计算评价指标得分
1)定量指标得分
定量指标分级遵循简易性原则，符合指标特性及实际情况，采用功效评分法归一化指标值
Figure BDA0003346724710000111
乘以赋权等级向量最大值Cmax评定各指标值得分
Figure BDA0003346724710000112
Figure BDA0003346724710000113
计算如表3所示。
表3定量指标归一化计算表
Figure BDA0003346724710000114
2)定性指标得分
采用专家打分法和集值统计[15-16]结合的方法对定性指标量化处理，本次专家打分等级及分值如表4所示，假设有p个专家，其中第k个专家pk对评价指标的评定结果稳定在[xk1,xk2]，|xk1-xk2|≤0.5，据此可形成一个集值统计序列，则指标的最终得分
Figure BDA0003346724710000115
表4专家打分评价等级分值区间
Figure BDA0003346724710000121
(3)指标权重计算
1)灰色关联度法赋权
灰色关联度法可用来分析和确定各指标间的影响程度或子指标对主指标的贡献程度，是一种综合性的易操作的定量风险分析方法，可减少各权重赋权的片面性给评价结果带来的影响，其步骤计算如下：
步骤1：选择参考数列。设有p个专家，其中第k个专家对评价指标Bij的打分为dijk。D0＝{dmax1,dmax2,…,dmaxp},其中dmaxk＝max{dmn1,dmn2,...,dmnp}，以打分表中的每个指标所对应的列作为因素比较数列Dij＝{dij1,dij2,...,dijp}。i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n。
步骤2：计算关联系数和关联度。计算Dij对D0在k个专家上的关联系数：
Figure BDA0003346724710000122
其中分辨系数ρ≤0.5。计算关联度
Figure BDA0003346724710000123
步骤3：归一化求权重。归一化处理关联度，即可求得各因素的权重
Figure BDA0003346724710000124
2)信息熵权法赋权
熵权法，它利用信息熵[19]的概念，指标传递的信息量越大，离散度越大，权重值便越高，熵值法计算过程如下：
步骤1：将正向、逆向、区间指标Bij的值正向化，得到yij。
步骤2：对指标实际值按比重法计算投影
Figure BDA0003346724710000125
步骤3：计算第j项指标的熵值ej，
Figure BDA0003346724710000126
式中：k＝1/ln(m)，ej≥0。i＝1,2,...,m,j＝1,2,...,n。
步骤4：计算差异系数gj＝1-ej，gj值越大，表明该指标越重要。
步骤5：计算指标权重
Figure BDA0003346724710000131
3)组合赋权法
由于灰色关联度法和信息熵权法赋值各有优劣，本次采用线性组合赋权使其相互补充，提高权重值的合理性，
Figure BDA0003346724710000132
其中0<α<1。
(4)建立灰色评价灰类
为完整反映轨道交通网络化规划效果，需建立灰色评价灰类，确定等级数、灰数
Figure BDA0003346724710000133
和白化权函数f(dijk)，根据前述构建的评语集，将评价灰类分成优秀、良好、一般、较差、很差等5级。
第一灰类：优秀(灰类序号e＝1)，设定灰数
Figure BDA0003346724710000134
白化权函数
Figure BDA0003346724710000135
第二灰类：良好(灰类序号e＝2)，设定灰数
Figure BDA0003346724710000136
白化权函数
Figure BDA0003346724710000137
第三灰类：一般(灰类序号e＝3)，设定灰数
Figure BDA0003346724710000138
白化权函数
Figure BDA0003346724710000139
第四灰类：较差(灰类序号e＝4)，设定灰数
Figure BDA00033467247100001310
白化权函数
Figure BDA00033467247100001311
第五灰类：很差(灰类序号e＝5)，设定灰数
Figure BDA0003346724710000141
白化权函数
Figure BDA0003346724710000142
(5)计算灰色评估系数
对于评价指标Bij，属于第e个评价灰类的灰色评估系数为Fije，则有
Figure BDA0003346724710000143
属于所有评价灰类的灰色评估系数为
Figure BDA0003346724710000144
(6)计算灰色评估权向量及权矩阵
对于评价指标Bij，归一化求得属于第e个评价灰类的灰色评估权向量rije＝Fije/Fij，本次评价牵涉5个灰类，因此指标Bij的灰色评估权向量为rij＝(rij1,rij2,rij3,rij4,rij5)。将指标对各个评价灰类的灰色评价权向量进行综合计算，得到灰色评估权矩阵
Figure BDA0003346724710000145
(7)灰色综合评价
设指标层对于准则层的权重值记为
Figure BDA0003346724710000146
准则层对于目标层的权重值记为W＝(W1,W2,...,Wn)，则指标层综合评价结果为Bi＝Wi·Ri，指标层对各个评价灰类的灰色评估权矩阵R＝[B1,B2,...,Bi]T；准则层综合评价结果为A＝W·R；目标层综合评价值为Z＝A·C，根据综合评价值及评语集分级标准，可判断轨道交通网络化规划最终效果。
实验例：
对某城市群轨道交通网络化规划方案进行综合评价，指标数据及指标计算得分如表5所示。
其中，定量指标根据实际值采用功效评分法计算得出，定性指标邀请5名专家打分和集值统计方法计算得出，以轨道交通各层级协调性指标为例，其得分为
Figure BDA0003346724710000151
表5某城市群轨道交通网络化指标初始数据及指标得分
Figure BDA0003346724710000152
采用灰色关联度法、信息熵权法及组合赋权，并取α＝0.5，即
Figure BDA0003346724710000153
计算得出指标层对于准则层的权重向量Wi、准则层对于目标层的权重向量W如表6所示。
表6指标层权重向量
Figure BDA0003346724710000161
计算灰色评估权向量及权矩阵，以方案一指标线网覆盖节点比B11为例：
Figure BDA0003346724710000162
Figure BDA0003346724710000163
同理，可计算得出方案一其他指标的灰色评估权向量，得到灰色评估权矩阵：
Figure BDA0003346724710000164
Figure BDA0003346724710000165
Figure BDA0003346724710000166
对方案一指标层进行综合评价：
Figure BDA0003346724710000171
Figure BDA0003346724710000172
准则层综合评价
Figure BDA0003346724710000173
方案一目标层综合评价值为
Figure BDA0003346724710000174
同理，可计算得出方案二综合评价值为Z＝A·C＝3.815，方案三综合评价值为Z＝A·C＝3.820。通过上述评价得到以下结论：
(1)目标层综合评价值计算结果由大到小分别为方案一＞方案二＞方案三(＞表示“优于”)，方案一相对最优，但优势不明显。同时，结合前述所设评语集，轨道交通网络化规划方案一处于一般和良好之间，且倾向于良好，这与方案一运营效果、社会效益相关指标得分介于[3,4]区间基本一致。
(2)方案一准则层对轨道交通网络化规划总体影响程度，线网结构影响程度Z1＝B1·C＝4.104，运营效果影响程度Z2＝B2·C＝3.693，社会效益影响程度Z3＝B3·C＝3.662，城镇协调影响程度Z4＝B4·C＝4.101，实施难度影响程度Z5＝B5·C＝3.614，即轨道交通网络化规划准则层影响程度从大到小依次为线网结构、城镇协调、运营效果、社会效益和实施难度，这与实际情况基本一致，因为从轨道交通网络化规划方案来说，与人口、经济、国土面积相适应的线网及相互协调的多层级轨道网络结构至关重要，直接影响网络化方案与城镇协调程度、网络的运营效果和社会效益，而规划方案实施难度的影响程度通常随着经济发展和技术进步而逐渐变小。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围，凡是利用本发明的说明书及附图内容所做的等同结构变化，均应包含在发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一、评价指标体系构建：
(1)规划目标分析；
(2)评价指标体系构建；
步骤二、灰色模糊评价模型构建：
(1)建立评价因素集及评语集；
(2)计算评价指标得分；
(3)指标权重计算；
(4)建立灰色评价灰类；
(5)计算灰色评估系数；
(6)计算灰色评估权向量及权矩阵；
(7)灰色综合评价。
2.根据权利要求1所述的基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法，其特征在于：步骤一中，(1)规划目标分析包括：
1)落实国家战略方面，通过构建多层次、大容量、一体化的快捷轨道交通网，打造城市群综合交通网的主骨干；以广域覆盖、多向延伸的轨道交通网夯实核心区中心集散功能、强化对外辐射，带动城市群空间格局的合理演化；
2)推动行业健康发展方面，以系统整体优化、资源合理配置为导向，统筹考虑各层次轨道交通的规划布局；基于融合发展视角实现廊道资源的整合、管理机构的缩减、运输组织的简化，进而降低成本、提高系统效率；
3)引领区域社会经济高质量发展方面，以多层次、多元化居民出行需求为导向，构建内外连通、高效衔接的多层级轨道交通网，指导区域交通基础设施建设；以轨道交通系统整体优化带动经济发展与城镇体系建设，提高运输服务水平与服务效率，引领区域社会经济高质量发展。
3.根据权利要求1所述的基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法，其特征在于：步骤一中，(2)评价指标体系构建包括：
采用目标分析法进行规划评价体系分解，建立包含线网结构、运营效果、社会效益、城镇协调、实施难度五项准则层的城市群轨道交通网络化规划评价指标体系。
4.根据权利要求1所述的基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法，其特征在于：步骤二中，(1)建立评价因素集及评语集包括：
根据构建的城市群轨道交通网络化规划评价指标体系，将评价因素集分成目标层、准则层和指标层三层，目标层Z＝{A1,A2,A3,A4,A5}，准则层A1＝{B11,B12,B13,B14},A2＝{B21,B22,B23,B24},A3＝{B31,B32,B33,B34},A4＝{B41,B42,B43},A5＝{B51,B52,B53}；评语集分为5个等级，分别为优秀、良好、一般、较差、很差，评语集V＝{V1,V2,V3,V4,V5}＝{优秀、良好、一般、较差、很差}，并赋权等级向量为C＝[5 4 3 2 1]T，记赋权等级向量最大值为Cmax，可知Cmax＝5。
5.根据权利要求1所述的基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法，其特征在于：步骤二中，(2)计算评价指标得分包括：
1)定量指标得分
定量指标分级遵循简易性原则，符合指标特性及实际情况，采用功效评分法归一化指标值
Figure FDA0003346724700000031
乘以赋权等级向量最大值Cmax评定各指标值得分
Figure FDA0003346724700000032
Figure FDA0003346724700000033
计算；
2)定性指标得分
采用专家打分法和集值统计[15-16]结合的方法对定性指标量化处理，假设有p个专家，其中第k个专家pk对评价指标的评定结果稳定在[xk1,xk2]，|xk1-xk2|≤0.5，据此可形成一个集值统计序列，则指标的最终得分
Figure FDA0003346724700000034
6.根据权利要求1所述的基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法，其特征在于：步骤二中，(3)指标权重计算包括：
1)灰色关联度法赋权
灰色关联度法可用来分析和确定各指标间的影响程度或子指标对主指标的贡献程度，其步骤计算如下：
步骤1：选择参考数列。设有p个专家，其中第k个专家对评价指标Bij的打分为dijk。D0＝{dmax1,dmax2,…,dmaxp},其中dmaxk＝max{dmn1,dmn2,...,dmnp}，以打分表中的每个指标所对应的列作为因素比较数列Dij＝{dij1,dij2,...,dijp}。i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n；
步骤2：计算关联系数和关联度，计算Dij对D0在k个专家上的关联系数：
Figure FDA0003346724700000041
其中分辨系数ρ≤0.5。计算关联度
Figure FDA0003346724700000042
步骤3：归一化求权重，归一化处理关联度，求得各因素的权重
Figure FDA0003346724700000043
2)信息熵权法赋权
熵权法，熵值法计算过程如下：
步骤1：将正向、逆向、区间指标Bij的值正向化，得到yij；
步骤2：对指标实际值按比重法计算投影
Figure FDA0003346724700000044
步骤3：计算第j项指标的熵值ej，
Figure FDA0003346724700000045
式中：k＝1/ln(m)，ej≥0。i＝1,2,...,m,j＝1,2,...,n；
步骤4：计算差异系数gj＝1-ej，gj值越大，表明该指标越重要；
步骤5：计算指标权重
Figure FDA0003346724700000046
3)组合赋权法
采用线性组合赋权使其相互补充，提高权重值的合理性，
Figure FDA0003346724700000047
其中0<α<1。
7.根据权利要求1所述的基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法，其特征在于：步骤二中，(4)建立灰色评价灰类包括：
建立灰色评价灰类，确定等级数、灰数
Figure FDA0003346724700000048
和白化权函数f(dijk)，根据前述构建的评语集，将评价灰类分成优秀、良好、一般、较差、很差五级；
第一灰类：优秀(灰类序号e＝1)，设定灰数
Figure FDA0003346724700000049
白化权函数
Figure FDA0003346724700000051
第二灰类：良好(灰类序号e＝2)，设定灰数
Figure FDA0003346724700000052
白化权函数
Figure FDA0003346724700000053
第三灰类：一般(灰类序号e＝3)，设定灰数
Figure FDA0003346724700000054
白化权函数
Figure FDA0003346724700000055
第四灰类：较差(灰类序号e＝4)，设定灰数
Figure FDA0003346724700000056
白化权函数
Figure FDA0003346724700000057
第五灰类：很差(灰类序号e＝5)，设定灰数
Figure FDA0003346724700000058
白化权函数
Figure FDA0003346724700000059
8.根据权利要求1所述的基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法，其特征在于：步骤二中，(5)计算灰色评估系数包括：对于评价指标Bij，属于第e个评价灰类的灰色评估系数为Fije，则有
Figure FDA00033467247000000510
属于所有评价灰类的灰色评估系数为
Figure FDA00033467247000000511
9.根据权利要求1所述的基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法，其特征在于：步骤二中，(6)计算灰色评估权向量及权矩阵包括：
对于评价指标Bij，归一化求得属于第e个评价灰类的灰色评估权向量rije＝Fije/Fij，评价牵涉5个灰类，指标Bij的灰色评估权向量为rij＝(rij1,rij2,rij3,rij4,rij5)；将指标对各个评价灰类的灰色评价权向量进行综合计算，得到灰色评估权矩阵
Figure FDA0003346724700000061
10.根据权利要求1所述的基于灰色模糊的城市群轨道交通网络化规划评价方法，其特征在于：步骤二中，(7)灰色综合评价包括：
设指标层对于准则层的权重值记为Wi＝(wi1,wi2,...,wini)，准则层对于目标层的权重值记为W＝(W1,W2,...,Wn)，则指标层综合评价结果为Bi＝Wi·Ri，指标层对各个评价灰类的灰色评估权矩阵R＝[B1,B2,...,Bi]T；准则层综合评价结果为A＝W·R；目标层综合评价值为Z＝A·C，根据综合评价值及评语集分级标准，判断轨道交通网络化规划最终效果。
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