CN114862137A - 一种基于层次分析法的街道步行交通环境评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于层次分析法的街道步行交通环境评价方法，包括：结合步行友好性与步行交通环境的内涵，形成不同层次的步行交通环境评价准则，设置各层次评价准则下的评价指标，构建步行交通环境评价体系；对各评价指标的获取方式进行设计，获取各评价指标数值，并对获取的评价指标数值进行标准化处理；采用层次分析法确定各评价指标的权重分配，将标准化处理后的各评价指标数值与其对应的权重相乘并求和，得到最终的评价结果。本发明通过多层次的评价指标体系分析街道步行交通环境，为交通环境的改善与优化提供决策基础。

Description

一种基于层次分析法的街道步行交通环境评价方法

技术领域

本发明涉及一种基于层次分析法的街道步行交通环境评价方法，属于城市街道步行友好性评价技术领域。

背景技术

街道是步行交通具体发生的承担场所，具有交通出行和日常公共生活的双重属性，因此需具备安全舒适、以人为本的基本原则。

当前对于街道步行交通环境评价方法的研究主要有两类，一是基于出行者的感知，通过问卷调查获取居民对整个街区的步行体验；二是将人流量最多的某点设置为“活力中心”，计算不同兴趣点与活力中心的距离，从而做出步行交通环境评价。该方法侧重于将整个街区作为评价对象，但是针对具体街道的评价方法研究较少，以此提出的优化改善策略偏于宽泛，难以落实到具体的街道层面。

评价方法方面，常用的综合评价方法有模糊综合评价法、数据包络分析法、层次分析法等。其中层次分析法将复杂系统中的多个因素划分为多个层次，根据层次之间、层次内各要素之间的两两相互比较，获得各个因素的权重，最终得到评价结果，该方法将定量分析与定性分析相结合，且多层次分析与出行者在实际步行中的安全、舒适等不同层次需求相契合，可以系统地分析街道层面的步行相关因素，可为街道步行交通环境评价提出一种新的角度和模型。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于层次分析法的街道步行交通环境评价方法，针对街道层面的步行交通环境影响因素，分层次构建街道步行交通环境评价体系，为交通环境的改善与优化提供决策基础。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种基于层次分析法的街道步行交通环境评价方法，包括如下步骤：

步骤1，结合步行友好性与步行交通环境的内涵，形成不同层次的步行交通环境评价准则，设置各层次评价准则下的评价指标，构建步行交通环境评价体系；

步骤2，对各评价指标的获取方式进行设计，获取各评价指标数值，并对获取的评价指标数值进行标准化处理；

步骤3，采用层次分析法确定各评价指标的权重分配，将标准化处理后的各评价指标数值与其对应的权重相乘并求和，得到最终的评价结果。

作为本发明的一种优选方案，所述步骤1的具体过程如下：

结合步行友好性与步行交通环境的内涵，将行人出行需求由低到高划分为安全性、舒适性和愉悦性三个层次的评价准则，其中，安全性评价准则包括车行空间宽度、非机动车道宽度、步行道宽度、步行路权、机非隔离形式共五个指标，舒适性评价准则包括步行障碍程度、过街设施平均间距、建筑后退距离、路面铺装平整度、标识系统清晰度、平均休憩设施数量共六个指标，愉悦性评价准则包括绿化美观程度、卫生清洁程度、噪音影响程度共三个指标。

作为本发明的一种优选方案，所述车行空间宽度、非机动车道宽度、步行道宽度、步行路权、机非隔离形式、过街设施平均间距、建筑后退距离以及平均休憩设施数量为定量指标，步行障碍程度、路面铺装平整度、标识系统清晰度、绿化美观程度、卫生清洁程度以及噪音影响程度为定性指标。

作为本发明的一种优选方案，步骤2所述对各评价指标的获取方式进行设计，获取各评价指标数值，具体如下：

对于所有的定性指标，录制街道视频并利用里克特量表法设计视频调查问卷，定性指标依据满意程度赋予不同数值：非常不满意＝1，较为不满意＝2，一般＝3，较为满意＝4，非常满意＝5；

对于定量指标中的车行空间宽度、非机动车道宽度、步行道宽度、建筑后退距离，通过实地调研测量得到；

对于定量指标中的步行路权，根据不同的路权形式划分为三类：与机动车共板、与非机动车共板和独立路权，并依次赋值1、2和3；

对于定量指标中的机非隔离形式，根据不同隔离形式划分为四类：无隔离带、划线隔离、栏杆隔离和绿化带隔离，并依次赋值1、2、3和4；

对于定量指标中的过街设施平均间距A₂₂，计算公式如下：

式中，L表示街道的长度，单位为m；n₁表示街道的过街设施数量；

对于定量指标中的平均休憩设施数量A₂₆，计算公式如下：

式中，n₂表示街道的休憩设施数量。

作为本发明的一种优选方案，步骤2所述对获取的评价指标数值进行标准化处理，具体如下：

采用min-max标准化法将所有指标的原始数据映射落入[0,1]区间内；

对于负向型指标车行空间宽度，采用下式进行处理：

除车行空间宽度之外，其余指标均为正向型指标，对于正向型指标，采用下式进行处理：

式中，k_i表示标准化处理后的某指标数值，x_i表示某指标的原始数值，x_min和x_max分别表示某指标原始数值的最小值和最大值。

作为本发明的一种优选方案，所述步骤3的具体过程如下：

3.1，获取安全性、舒适性和愉悦性两两之间的相对重要程度，并采用一致矩阵法构建三阶判断矩阵A，根据三阶判断矩阵A计算得到三阶判断矩阵A的多个特征根λ，以及每个特征根对应的特征向量，选取最大特征根λ_max和与最大特征根相对应的特征向量W_max，并对W_max进行归一化处理，得到相对权重向量

其中，w₁、w₂、w₃分别为安全性、舒适性、愉悦性的相对权重；

3.2，对于安全性层次内的五个指标，获取两两指标之间的相对重要程度，并采用3.1相同的方法构建五阶判断矩阵A₁，并得到相对权重向量

其中，w₁₁、w₁₂、w₁₃、w₁₄、w₁₅分别为车行空间宽度、非机动车道宽度、步行道宽度、步行路权、机非隔离形式的相对权重；

对于舒适性层次内的六个指标，获取两两指标之间的相对重要程度，并采用3.1相同的方法构建六阶判断矩阵A₂，并得到相对权重向量

其中，w₂₁、w₂₂、w₂₃、w₂₄、w₂₅、w₂₆分别为步行障碍程度、过街设施平均间距、建筑后退距离、路面铺装平整度、标识系统清晰度、平均休憩设施数量的相对权重；

对于愉悦性层次内的三个指标，获取两两指标之间的相对重要程度，并采用3.1相同的方法构建三阶判断矩阵A₃，并得到相对权重向量

其中，w₃₁、w₃₂、w₃₃分别为绿化美观程度、卫生清洁程度、噪音影响程度的相对权重；

3.3，分别对三阶判断矩阵A、五阶判断矩阵A₁、六阶判断矩阵A₂以及三阶判断矩阵A₃进行一致性检验，若上述四个判断矩阵均通过一致性检验，则进入3.4，否则返回3.1，重新构建判断矩阵；

其中，三阶判断矩阵A的一致性检验过程如下：

计算一致性指标CI：

式中，n为判断矩阵的阶数；

计算一致性比率CR：

式中，RI为随机一致性指标，由判断矩阵的阶数n确定；

当一致性比率CR小于0.1时，表示该判断矩阵通过一致性检验；

五阶判断矩阵A₁、六阶判断矩阵A₂以及三阶判断矩阵A₃的一致性检验过程与三阶判断矩阵A的一致性检验过程相同；

3.4，计算安全性、舒适性和愉悦性三个层次内各个指标的绝对权重，即w_ij ^绝对＝w_i×w_ij，其中，w_i为安全性、愉悦性、舒适性的相对权重，i对应的取值为1-3，w_ij为某层次下各个指标的相对权重，w_ij ^绝对为某层次下各个指标的绝对权重，j＝1,…,m，m对应的取值为该层次内具体指标的数量；

将各个指标标准化处理后的数值与其对应的绝对权重相乘，并对所有相乘的结果进行求和，得到评价分数。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

1、本发明从街道步行交通环境的内涵出发，分析影响出行者步行体验的因素，并依据科学可行、定性与定量相结合的选取原则，构建了步行交通环境评价体系，并给出了指标的获取和处理方式，通过层次分析法确定各评价指标的权重，最终构建了街道的步行交通环境综合评价模型。

2、本发明提出的街道步行交通环境评价模型既可以对街区内所有道路进行评价，也可以在实地走访调查的基础上聚焦于某条街道进行评价。通过多层次的评价指标体系分析街道步行交通环境，为交通环境的改善与优化提供决策基础。

附图说明

图1是本发明一种基于层次分析法的街道步行交通环境评价方法的流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

如图1所示，为本发明一种基于层次分析法的街道步行交通环境评价方法的流程图，包括如下步骤：

1、结合步行交通环境的内涵，形成不同层次的步行交通环境评价准则，依据指标的选取原则，设置各层次评价准则下的评价指标，构建步行交通环境评价体系。

行人出行是具有不同层次的需求，其中由低到高可将出行需求划分为安全性、舒适性、愉悦性三个层次。

在步行交通的层次分析中，安全性为最低层次需求，由于行人并非是街道使用的唯一主题，大量机动车、非机动车等均会共同占有街道的使用空间，因此步行交通需要考虑街道是否拥有良好的机非分隔条件、足够的步行道宽度等因素；舒适性则是考虑到行人会与周边设施景观等直接接触，因此路面的平整情况、步行空间是否充足等因素将会影响行人步行的舒适程度；愉悦性作为最高层次的需求，用于表征行人对步行交通的高品质要求，行人不再满足于通畅安全的道路，二是更加期待步行作为公共生活方式给人带来的愉悦体验，因此该层次中需要考虑道街道绿化、卫生条件等因素。

最终构建的街道步行交通环境评价指标体系包括安全性、舒适性、愉悦性三个方面，包含定性指标和定量指标共计14个，评价指标体系的具体构成如表1所示。

表1步行交通环境评价指标体系

2、设计指标调研方案，获取各指标数值，并对指标进行数据处理。

对于定性指标，录制街道视频并利用里克特量表法设计视频调查问卷，其中定性指标依据满意程度赋予不同数值：非常不满意＝1，较为不满意＝2，一般＝3，较为满意＝4，非常满意＝5。对于定量指标，则携带专业设备，前往实地调研测量与计算得到。

针对指标具有不同量纲、不同方向的问题，采用min-max标准化法，令各指标的数值与评价结果正相关，并映射落入[0,1]区间内。具体如下：

(1)车行空间宽度A₁₁

机动车的通行会从多方面影响行人的步行体验，当车流量较大、车速较快时行人易产生不安全感，同时也会对行人过街造成安全隐患。通常认为车行空间宽度越大，机动车的行驶速度越快，而较窄的机动车道宽度可以限制车速，并减少行人过街需要的步行距离。该指标可实地测量得到，单位为m。

(2)非机动车道宽度A₁₂

该指标主要反映非机动车对步行道是否有侵占的情况，当非机动车道过窄时，部分非机动车会进入步行道行驶，从而对行人的步行安全造成隐患。一般情况下，非机动车道宽度越大，则非机动车侵占步行道的可能性越低，该街道的步行交通环境更好，该指标可通过实地测量得到，单位为m。

(3)步行道宽度A₁₃

该指标主要用于衡量居民在步行时拥有的空间大小，当步行道宽度足够时，行人的密度便会降低，从而获得更充足的步行空间和视野范围，减少交通安全事故的发生，因此该指标为正向型指标，数值越大，步行交通环境越好。该指标通过实地测量得到，单位为m。

(4)步行路权A₁₄

该指标用于描述步行道和其他交通方式的共板情况，反映居民是否拥有独立、安全的步行空间，通常认为拥有独立步行道的街道具有更好的步行交通环境。该指标不具有特定的方向，因此可以在赋值方式中人为将其设置为正向型指标，方便后续的数据处理。该指标通过实地调研获取，并根据不同的路权形式划分为三类，并依次赋值1-3。

A₁₄＝{与机动车共板，与非机动车共板，独立路权}

(5)机非隔离形式A₁₅

隔离带被认为是行人与非机动车、机动车之间的缓冲区域，其可以显著增强行人内心的安全感，同时隔离带在一定程度上也可以减轻车辆失控造成的伤害。机非隔离形式主要有划线隔离、栏杆隔离和绿化带隔离等，该指标同样不具有特定方向，因此将其设置为正向型指标。该指标通过实地调查获取，并根据不同隔离形式划分为四类，依次赋值1-4。

A₁₅＝{无隔离带，划线隔离，栏杆隔离，绿化带隔离}

(6)步行障碍程度A₂₁

该指标主要描述步行道上是否有非机动车违停、小摊贩占道经营等现象，反映行人是否能够在步行道上畅通无阻的行走。该指标难以量化，通过视频问卷调查的方式获取，统计受访者对于该街道的步行障碍程度是否满意，并依据五个等级依次赋值1-5。

A₂₁＝{非常不满意，较为不满意，一般，较为满意，非常满意}

(7)过街设施平均间距A₂₂

该指标可以表征行人过街的便捷程度，当过街设施的保持较高的密度时，整个街区路网的连通程度会得到提高，行人具有更多的路径选择，从而合理规划路线，缩短出行时耗。当道路缺乏足够的过街设施时，行人可能采取横穿马路等违章行为，因此通常认为该指标为正向型指标。该指标可通过实地调查并计算得到。

式中，L表示该街道的长度，单位为m，n₁表示该街道的过街设施数量，各类过街形式如斑马线、过街天桥等均统计在内。

(8)建筑后退距离A₂₃

该指标反映了行人的步行空间大小，当建筑后退距离较大时，行人可以拥有更舒适的步行体验和视野范围，同时也降低了紧凑的建筑物带来的压迫感，使得行人可以将步行作为公共生活得以享受，属于正向型指标。该指标通过实测获取，单位为m。

(9)路面铺装平整度A₂₄

不平整的路面可能会令步行道功能完全失效，平整的路面可以保证行人步行安全、便捷的基础需求，可通过赋值方式将其设置为正向型指标。该指标难以量化，通过视频问卷调查获取，并定性分级，依次赋值1-5。

A₂₄＝{非常不满意，较为不满意，一般，较为满意，非常满意}

(10)标识系统清晰度A₂₅

清晰的标识系统可以方便行人前往各自的目的地，规划出行的路径，表征着街道的指引功能是否完善，同时交通标线也会对机动车、非机动车机的停车具有的引导作用。该指标可通过人为设置赋值方式，确定为正向型指标，并通过视频问卷调查获取，分级依次赋值1-5。

A₂₅＝{非常不满意，较为不满意，一般，较为满意，非常满意}

(11)平均休憩设施数量A₂₆

休憩设施可以为行人提供必要的休息场所，恢复体力或欣赏街道景观，反映了街道对于行人的步行友好程度，同时休憩设施可以在一定程度上拓展步行交通出行范围，从而提高步行交通的利用率，提高行人的步行体验。该指标通过实地调查和计算得到。

式中，L表示该街道的长度，单位为m，n₂表示该街道的休憩设施数量。

(12)绿化美观程度A₃₁

绿化植物可以作为隔离带保障行人的步行空间，也可以吸收噪音，改善城市环境，提高行人的步行体验。该指标难以量化，通过视频问卷调查得到，分级依次赋值1-5。

A₃₁＝{非常不满意，较为不满意，一般，较为满意，非常满意}

(13)卫生清洁程度A₃₂

该指标用于描述步行道的清洁程度，可以表征行人在该街道行走时是否具有良好的生活体验，该指标难以量化，通过视频问卷调查得到，分级依次赋值1-5。

A₃₂＝{非常不满意，较为不满意，一般，较为满意，非常满意}

(14)噪音影响程度A₃₃

该指标反映了行人对街道氛围的满意程度，由于不同行人对于噪音的耐受程度不同，因此该指标难以通过测量分贝数量化，本发明通过视频问卷调查获取定性指标，并分级依次赋值1-5。

A₃₃＝{非常不满意，较为不满意，一般，较为满意，非常满意}

本发明构建的步行交通环境评价体系中，包含了不同量纲、不同方向的多类型指标，正向型指标的数值越大表征着该指街道的步行交通环境越好，负向型指标的数值越大则表征着该街道的步行交通环境越差。同时数值大小范围的不同会导致评价结果产生偏差，因此采用min-max标准化法将所有指标的原始数据映射落入[0,1]区间内。

对于正向型指标，采用下式进行修正：

对于负向型指标，采用下式进行修正：

式中，k_i表示修正后的指标数值，x_i表示某指标的原始数值，x_min和x_max表示某指标原始数值的最小值和最大值。

通过标准化法，可以将14个指标的数据转化为相同方向、无量纲的形式，并得到指标的数值向量K＝{k₁,k₂…k₁₄}。

3、建立街道步行交通环境评价模型，主要过程分为设计权重标度问卷并获取标度数据、层次总排序和层次单排序的一致性检验、确定评价指标的权重等多个步骤，最终通过加权相乘得到评价结果，将评价指标转化为评价值。

构建交通环境评价指标体系之后，需要应用层次分析法确定各评价指标的权重分配，该过程分为判断矩阵的构造、一致性检验、模型结果输出等过程。

(1)构造判断矩阵

本发明采用一致矩阵法构建判断矩阵，该方法不将所有指标放在一起比较，而是通过任意两个指标之间的相互比较获得相对重要程度。该方法需要邀请多名相关领域的专家，首先为安全性、舒适性、愉悦性三者的相对重要程度打分，再将各个类别下的具体指标之间的相对重要程度打分，如表2所示。

表2相对重要程度打分标度表

数据标度	含义
		1	因素i与因素j相比，同等重要
2	介于1，3之间
		3	因素i与因素j相比，因素i稍微重要
4	介于3，5之间
		5	因素i与因素j相比，因素i较强重要
6	介于5，7之间
		7	因素i与因素j相比，因素i强烈重要
8	介于7，9之间
		9	因素i与因素j相比，因素i极端重要
1/2	介于1和1/3之间
		1/3	因素i与因素j相比，因素j稍微重要
1/4	介于1/3和1/5之间
		1/5	因素i与因素j相比，因素j较强重要
1/6	介于1/5和1/7之间
		1/7	因素i与因素j相比，因素j强烈重要
1/8	介于1/7和1/9之间
		1/9	因素i与因素j相比，因素j极端重要

将数据标度作为a_ij写入矩阵中，可得到判断矩阵，如表3以安全性、舒适性、愉悦性的相互比较为例，可构造判断矩阵A。

表3打分标度实例

	安全性	舒适性	愉悦性
				安全性	a<sub>11</sub>	a<sub>12</sub>	a<sub>13</sub>
舒适性	a<sub>21</sub>	a<sub>22</sub>	a<sub>23</sub>
				愉悦性	a<sub>31</sub>	a<sub>32</sub>	a<sub>33</sub>

求解下式，可得到判断矩阵A的多个特征根λ，以及每个特征根对应的特征矩阵W。

AW＝λW

选取最大特征根λ_max和与最大特征根相对应的向量W_max＝{w_m1,w_m2,w_m3}，并对W_max进行归一化处理，如下式所示：

可以得到权重向量

其中，w₁，w₂，w₃分别为安全性、舒适性、愉悦性的权重。

对安全性、舒适性、愉悦性三个层次内的具体指标重复以上步骤，可以得到三个层次内各个指标对应的权重。

由于安全性层次内有五个指标，则其对应五阶判断矩阵，得到的权重向量

舒适性层次内有六个指标，其对应六阶判断矩阵，得到的权重向量

愉悦性层次内设置了三个指标，其对应为六阶判断矩阵，得到的权重向量

(2)一致性检验

当指标数量较多时，专家受主观因素影响可能会对打分标度产生误差，此时需要对打分标度进行一致性检验，即保证：当因素i比因素j重要，因素j比因素k重要时，因素i也比因素k更为重要。首先需要对安全性、舒适性、愉悦性的构成的三阶判断矩阵进行一致性检验。

上式中，CI为一致性指标，作为中间指标为后续计算中使用，λmax为判断矩阵的最大特征根，n为判断矩阵的阶数。

上式中，CR为一致性比率，当该值小于0.1时，表明该判断矩阵通过了一致性检验，其权重分配是合理的。RI为随机一致性指标，由判断矩阵的阶数n确定，如表4所示。

表4

判断矩阵阶数	1	2	3	4	5	6	7	8	9
										RI	0	0	0.58	0.90	1.12	1.24	1.32	1.41	1.45

当安全性、舒适性、愉悦性构造的判断矩阵通过一致性检验之后，需要对安全性内五个指标构成的五阶矩阵，舒适性内六个指标构成的六级矩阵，以及愉悦性构成的三阶矩阵分别进行一致性检验，其计算过程相同。

(3)结果输出

由上一步骤获取的权重特征向量

为各具体指标分别对应于安全性、舒适性和愉悦性的权重，

为安全性、舒适性和愉悦性对应于整个评价模型的权重，因此需要通过下式，计算得到各个指标对应于评价模型的绝对权重向量。

W_绝对＝{w_i×w_i1,w_i×w_i2…w_i×w_im}

式中，w_i为安全性、愉悦性、舒适性的相对权重，i对应的取值为1-3，w_ij为某层次下各个指标的相对权重，j＝1,…,m，m对应的取值为该层次内具体指标的数量。

最终将各个指标的数值向量K与对应的权重相乘得到评价分数P。

P＝K·W_绝对 ^T

以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于层次分析法的街道步行交通环境评价方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，结合步行友好性与步行交通环境的内涵，形成不同层次的步行交通环境评价准则，设置各层次评价准则下的评价指标，构建步行交通环境评价体系；

步骤2，对各评价指标的获取方式进行设计，获取各评价指标数值，并对获取的评价指标数值进行标准化处理；

步骤3，采用层次分析法确定各评价指标的权重分配，将标准化处理后的各评价指标数值与其对应的权重相乘并求和，得到最终的评价结果。

2.根据权利要求1所述的基于层次分析法的街道步行交通环境评价方法，其特征在于，所述步骤1的具体过程如下：

结合步行友好性与步行交通环境的内涵，将行人出行需求由低到高划分为安全性、舒适性和愉悦性三个层次的评价准则，其中，安全性评价准则包括车行空间宽度、非机动车道宽度、步行道宽度、步行路权、机非隔离形式共五个指标，舒适性评价准则包括步行障碍程度、过街设施平均间距、建筑后退距离、路面铺装平整度、标识系统清晰度、平均休憩设施数量共六个指标，愉悦性评价准则包括绿化美观程度、卫生清洁程度、噪音影响程度共三个指标。

3.根据权利要求2所述的基于层次分析法的街道步行交通环境评价方法，其特征在于，所述车行空间宽度、非机动车道宽度、步行道宽度、步行路权、机非隔离形式、过街设施平均间距、建筑后退距离以及平均休憩设施数量为定量指标，步行障碍程度、路面铺装平整度、标识系统清晰度、绿化美观程度、卫生清洁程度以及噪音影响程度为定性指标。

4.根据权利要求3所述的基于层次分析法的街道步行交通环境评价方法，其特征在于，步骤2所述对各评价指标的获取方式进行设计，获取各评价指标数值，具体如下：

对于所有的定性指标，录制街道视频并利用里克特量表法设计视频调查问卷，定性指标依据满意程度赋予不同数值：非常不满意＝1，较为不满意＝2，一般＝3，较为满意＝4，非常满意＝5；

对于定量指标中的车行空间宽度、非机动车道宽度、步行道宽度、建筑后退距离，通过实地调研测量得到；

对于定量指标中的步行路权，根据不同的路权形式划分为三类：与机动车共板、与非机动车共板和独立路权，并依次赋值1、2和3；

对于定量指标中的机非隔离形式，根据不同隔离形式划分为四类：无隔离带、划线隔离、栏杆隔离和绿化带隔离，并依次赋值1、2、3和4；

对于定量指标中的过街设施平均间距A₂₂，计算公式如下：

式中，L表示街道的长度，单位为m；n₁表示街道的过街设施数量；

对于定量指标中的平均休憩设施数量A₂₆，计算公式如下：

式中，n₂表示街道的休憩设施数量。

5.根据权利要求3所述的基于层次分析法的街道步行交通环境评价方法，其特征在于，步骤2所述对获取的评价指标数值进行标准化处理，具体如下：

采用min-max标准化法将所有指标的原始数据映射落入[0,1]区间内；

对于负向型指标车行空间宽度，采用下式进行处理：

除车行空间宽度之外，其余指标均为正向型指标，对于正向型指标，采用下式进行处理：

式中，k_i表示标准化处理后的某指标数值，x_i表示某指标的原始数值，x_min和x_max分别表示某指标原始数值的最小值和最大值。

6.根据权利要求3所述的基于层次分析法的街道步行交通环境评价方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程如下：

3.1，获取安全性、舒适性和愉悦性两两之间的相对重要程度，并采用一致矩阵法构建三阶判断矩阵A，根据三阶判断矩阵A计算得到三阶判断矩阵A的多个特征根λ，以及每个特征根对应的特征向量，选取最大特征根λ_max和与最大特征根相对应的特征向量W_max，并对W_max进行归一化处理，得到相对权重向量

其中，w₁、w₂、w₃分别为安全性、舒适性、愉悦性的相对权重；

3.2，对于安全性层次内的五个指标，获取两两指标之间的相对重要程度，并采用3.1相同的方法构建五阶判断矩阵A₁，并得到相对权重向量

其中，w₁₁、w₁₂、w₁₃、w₁₄、w₁₅分别为车行空间宽度、非机动车道宽度、步行道宽度、步行路权、机非隔离形式的相对权重；

对于舒适性层次内的六个指标，获取两两指标之间的相对重要程度，并采用3.1相同的方法构建六阶判断矩阵A₂，并得到相对权重向量

其中，w₂₁、w₂₂、w₂₃、w₂₄、w₂₅、w₂₆分别为步行障碍程度、过街设施平均间距、建筑后退距离、路面铺装平整度、标识系统清晰度、平均休憩设施数量的相对权重；

对于愉悦性层次内的三个指标，获取两两指标之间的相对重要程度，并采用3.1相同的方法构建三阶判断矩阵A₃，并得到相对权重向量

其中，w₃₁、w₃₂、w₃₃分别为绿化美观程度、卫生清洁程度、噪音影响程度的相对权重；

3.3，分别对三阶判断矩阵A、五阶判断矩阵A₁、六阶判断矩阵A₂以及三阶判断矩阵A₃进行一致性检验，若上述四个判断矩阵均通过一致性检验，则进入3.4，否则返回3.1，重新构建判断矩阵；

其中，三阶判断矩阵A的一致性检验过程如下：

计算一致性指标CI：

式中，n为判断矩阵的阶数；

计算一致性比率CR：

式中，RI为随机一致性指标，由判断矩阵的阶数n确定；

当一致性比率CR小于0.1时，表示该判断矩阵通过一致性检验；

五阶判断矩阵A₁、六阶判断矩阵A₂以及三阶判断矩阵A₃的一致性检验过程与三阶判断矩阵A的一致性检验过程相同；

3.4，计算安全性、舒适性和愉悦性三个层次内各个指标的绝对权重，即w_ij ^绝对＝w_i×w_ij，其中，w_i为安全性、愉悦性、舒适性的相对权重，i对应的取值为1-3，w_ij为某层次下各个指标的相对权重，w_ij ^绝对为某层次下各个指标的绝对权重，j＝1，…，m，m对应的取值为该层次内具体指标的数量；

将各个指标标准化处理后的数值与其对应的绝对权重相乘，并对所有相乘的结果进行求和，得到评价分数。

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