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针对多源交通信息具有模糊性和时变性的特点,引入直觉模糊集理论(IFS),建立多源交通信息一致性融合算法,融合传感器检测信息与人工信息对交通状态进行实时判别.为了解决IFS中非隶属度函数难以确定的问题,借鉴隶属度函数的构造方法,通过建立双隶属度函数构造直觉模糊数.并以直觉模糊数中的隶属度、非隶属度建立支持度函数,量化决策信息的一致性程度,决策信息的支持度越高集成权重越大,并且权值随决策信息的变化而动态更新.最后给出交通状态决策信息融合算法的具体步骤,并通过算例证明算法是有效的.     

城市道路拥堵程度评判方法研究

对城市道路拥堵程度进行科学的评判可以为人们的出行和交管部门的决策提供指导.采用平均行程速度和交通饱和度这两个交通流参数作为道路拥堵程度的评判指标,首先设计了获取平均行程速度和交通饱和度的方法,然后应用模糊算法对评判指标和拥堵程度进行量化,建立了相应的隶属度函数与模糊判断规则体系,设计了城市道路拥堵程度的评判方法,最后结合实例进行分析.     

交通事故多发路段危险因素的模糊诊断法

道路交通事故多发路段的危险因素诊断是事故路段改造的前提和基础,建立可靠的道路危险因素诊断模型,可以更有效的提高危险路段整治的效果。根据模糊诊断原理,建立了道路交通事故多发路段的事故形态与事故原因模糊关系模型,并提出了基于历史事故数据统计的隶属度函数。利用模糊关系诊断模型,得到道路的主要危险因素及其排序,为道路安全设施改善决策提供了依据。     

诱导信息下的路径选择行为模型

本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.     

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本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.     

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针对具有模糊因数的多目标交通问题,提出了一种优先模糊目标规划方法。本文首先建立了模糊目标的隶属度函数,其次,将隶属度函数的最高度作为期望水平并引入了偏差变量,从而将隶属度函数转化为隶属度目标。通过最小化负偏差变量得到最满意解。对模糊目标不同优先级结构下的解进行了敏感性分析,并用欧氏距离函数确定了最佳的目标优先级结构,通过最小化后悔值达到决策区域理想点决策值,得到决策单元最满意解。最后,应用实例对本文方法进行分析验证。     

高铁引线绩效多层次模糊综合评价方法

提出了高铁引线绩效评价的指标体系,构造了多层次模糊综合评价模型.对模糊因素进行了量化,对指标权值进行了合理分配,建立了指标的隶属度函数与模糊关系矩阵,并对判断矩阵进行了一致性检验,运用最大隶属度有效原则进行项目有效性评价.评价结果表明:方案A的综合评价值最大,为11.214,表明方案A最优,符合实际,因此,评价模型可靠...     

基于驾驶人认知模式的荒漠地区运行车速预测模型

通过分析新疆荒漠地区人-车-路及环境等因素对驾驶人控速状态的影响,利用先验统计知识和实际观测数据,针对荒漠地区特定公路等级及车型,建立道路线型认知的模糊子集及其隶属函数.采用车速控制模式与方法模拟表达驾驶人在不同线型量化程度下的车速水平,并对其车速进行科学有效预测.研究表明,该方法模型可为道路线形设计的质量评价提供可靠参数,为优化方案和改善措施提供理论依据.本文研究结论可为提高西部荒漠地区的道路交通安全奠定理论基础.     

基于R-THIOWGA集成算子的模糊关联多属性群决策方法

属性间的关联性破坏了独立多属性决策信息的测度可加性,为了更客观地反映决策者的决策意图,更准确地融合决策信息,同时提升算子对决策属性的描述能力,定义了三角犹豫直觉模糊数新的比较规则,引入模糊测度及Choquet积分定义了三角犹豫直觉模糊关联有序加权几何平均算子(R-THIOWGA),并构建了R-THIOWGA的数学模型,证明了RTHIOWGA幂等性、有序单调性、有界性等算子性质.以R-THIOWGA集成算子为基础,提出了模糊关联多属性问题群决策方法,并应用于我国海军远海维修保障平台选型的算例分析.研究结果表明,应用R-THIOWGA算子及基于R-THIOWGA的群决策方法解决模糊关联多属性决策问题是可行的、有效的.     

基于模糊理论的停车诱导决策方法研究

从停车者的角度出发,建立最优泊位选择模型,通过车位引导系统引导驾驶员合理停车。采用模糊理论方法,把用户停车泊位的主要特性指标进行量化,并根据这些停车泊位的量化值,采用有序加权平均算法,确定停车泊位的隶属度值并进行排序,选取最大隶属度值的泊位为最优泊位。     

多源交通信息条件下的出行行为选择研究

在考虑多源交通信息可能导致信息过剩,从而影响决策者出行选择的条件下,引入决策论的思想,通过对多源交通信息方式发布的特点分析,应用模糊物元理论,建立个体出行的行为选择模型,在熵值法确定客观权重的条件下,根据贴近度的大小对决策方案进行选择,克服出行者的主观经验判断。通过实例计算,证明了不确定型决策在多源交通信息影响下出行者路径选择方面的可用性,客观上能为其提供最优的出行路径。     

Multiobjective Transportation Model with Fuzzy Parameters: Priority based Fuzzy Goal Programming Approach

This paper presents a priority based fuzzy goal programming approach for solving a multiobjective transportation problem with fuzzy coefficients. In the model formulation of the problem, first the membership functions for the fuzzy goals are defined. Subsequently, the membership functions are transformed into membership goals, by assigning the highest degree (unity) of a membership function as the aspiration level and introducing deviational variables to each of them. In the solution process, negative deviational variables are minimized to obtain the most satisficing solution. Sensitivity analysis of the solution, with a change in priorities of the fuzzy goals is performed. Next the Euclidean distance function is used to identify the appropriate priority structure of the goals, thereby obtaining the most satisficing decision for the decision-making unit, by minimizing their regrets of achieving the ideal point dependent decision in the decision-making context. A numerical example is solved to demonstrate the potential use of the proposed approach.     

基于模糊综合评判的智能行程时间预测算法

提出一种智能行程时间预测算法。算法基于交通流量和占有率等实时交通信息,用模糊综合评判的方法实现对行程时间的预测。其核心是由交通流量和占有率构成因素集,把行程时间看成由因素集组成的评判集,通过因素集的隶属度函数确定模糊评判矩阵,从而求出行程时间的定量值。算例验证了算法的预测精度高,拟合程度好,具有一定的可行性。     

基于MFCM的改进聚类算法及其在交通中的应用

在交通流状态模糊化的过程中,对已有的交通模糊控制研究引入了太多的主观因素.为了解决这个问题,提出了一种基于MFCM算法的分级递减聚类算法,利用MFCM算法寻找类中心,再自适应确定该类中心的隶属度阈值,将聚类进行分级处理,实现未知类别数数据集的聚类.将改进算法应用到交通流状态聚类中,可以更科学地确定交通流状态的聚类数和各类模糊隶属度函数的结构等,最后,通过算例,说明了该算法对于未知聚类数及服从高斯分布的数据集具有聚类效果好、收敛速度快的特点.     

Multi-Criteria Decision Making Based on Correlation Coefficient of Triangular Intuitionistic Fuzzy Numbers

We study a multi-criteria fuzzy decision-making method based on weighted triangular intuitionistic fuzzy number correlation coefficients. Under the scenario that criteria weights for alternatives are completely unknown, triangular intuitionistic fuzzy method can not only supplement the insufficiency of the method based on the distance but also endow more information to the estimation and reduce the loss of evaluation information.Among the triangular numbers, two boundary numbers are the maximum and minimum values of the interval respectively, and the medium number is the most possible value under subjective estimation. Using this method,we propose a new way to obtain the criteria weights with more information quantity. By ranking the relative closeness of the weighted correlation coefficients between each alternative, and the critical and ideal alternatives,we show the method to figure out the most suitable alternative based on the expected criteria. An illustrative example is also taken into account to prove the effectiveness of the model.     

基于直觉模糊信息多属性群决策的新方法

给出了直觉模糊信息的比较可能度和数乘运算的概念,考虑了基于直觉模糊信息且属性权重完全未知的多属性群决策问题.基于直觉模糊熵权理论和相对熵原理建立相应最优化模型,讨论了模型的求解,获得了属性的客观权重和方案的最终权重,并依据方案的最终权重对方案进行排序.通过一个算例表明所提方法的有效性.     

Target priority determination methods by interval-valued intuitionistic fuzzy sets with unknown attribute weights

The paper aims at the problem of multi-targets threat degree being hard to be evaluated accurately in complex air defense battlefield environments. Combined with multi-sensors information fusion and interval-valued intuitionistic fuzzy sets (IVIFS) theories, the target priority determination is studied. The score and accuracy functions of IVIFS are improved with thinking about the hesitating information in order to increase the rationality. Then, the influence factors of target priority and the nonlinear relationship between the influence factors and target priority are analyzed. Next, the algorithms for calculating the factor weights and sensor weights are given. Based on the theory of IVIFS and technique for order preference by similarity to an ideal solution (TOPSIS), two methods of target priority determination based on the IVIFS and TOPSIS are proposed. At last, an application example verifies the effectiveness and flexibility of the proposed algorithms.     

基于层次分析法的慢行交通系统评价研究

文章根据慢行交通的特点建立以评价慢行交通系统为目标层,慢行系统连续性、慢行设施、慢行环境为准则层,以及专用慢行通道、慢行道路网、机非冲突等为指标层的3层评价体系;将模糊数学隶属度理论与层次分析法相结合,确定各评价指标的权重,从而将评判慢行交通系统的好坏由定性评价转化为定量评价.利用此方法对株洲市慢行交通进行评价,证明了此评价方法的客观性、合理性.