高速公路基本路段交通运行状态评价

基于高速公路基本路段的特性选取适当的指标对高速公路基本路段交通运行状态进行评价,并根据相关标准给出分级标准。通过加权平均法得到各指标的权重,采用线性分析法得到隶属度,最终建立模糊综合评价模型,为高速公路运行管理提供科学依据。     

基于熵权值法修正AHP法的岩质深大基坑风险评价

由于岩质深大基坑存在危险性及不确定性,同时为降低基坑施工过程中评价的主观性,在传统AHP法基础上引入熵权值法对指标权重数值进行耦合,建立修正风险评价模型。并以青岛地铁鞍山路车站为例,在评价因子中引入微震指标对岩体内部损伤进行评判。将基坑划为四个安全等级,根据指标综合权重及模糊隶属度确定基坑为Ⅱ级安全状态,该方法对基坑失稳预防及治理具有重要意义。     

短期交通流预测效果的模糊综合评判

短期交通流预测是智能交通诱导和交通管理控制的基础，预测效果的好坏直接关系到诱导信息和控制决策的正确性．运用标准离差法确定评价指标的权重，并依据最大隶属度原则建立了二级模糊综合评判模型，评判结果可用于判断各种短期交通流预测模型的预测性能，给智能预测系统中的模型选择提供了依据．     

山岭公路隧道施工安全动态风险评估方法研究

将新奥法监控量测手段与以往静态风险评估方法相结合,基于监控量测项目确定山岭公路隧道施工安全动态风险评估指标体系。先采用层次分析法确定各风险评估指标的初始权重,借助监控量测对各评估指标进行数据采集、分析、处理,确定出各评估指标的施工状态值。然后,建立动态风险估计模型,根据评估指标的施工状态分别对其风险概率和风险损失隶属度进行估计,确定出各评估指标的风险概率及风险损失隶属度模糊集。最后,采用模糊综合评价法确定出各评估指标的动态风险等级,该动态风险评估方法对减少山岭公路隧道施工安全风险具有重要意义。     

基于模糊评判的钢桁架施工方案优选

结合实际工程,建立大跨度钢桁架施工方案优选的模糊评判模型。根据工程概况及指标建立原则,建立评价指标体系,通过改进的层次分析法确定各指标的权重,划分评价指标等级。编制可行的多种施工方案,引入集值统计的方法来构建隶属度矩阵,利用模糊数学原理计算各方案的综合优越度。对各方案评价值进行排序,从而确定最佳方案。     

高速公路交通状态判别模型研究

为实时、有效地评价高速公路交通状态,根据道路交通参数与道路交通状态的关系,选取高速公路的平均行程速度、空间占有率评价指标,建立了基于变异系数权重的高速公路交通状态模糊评判模型。该模型利用指标分级标准数值的变异系数确定指标的权重,运用加权平均法将模型的输出结果最终化为具体的数值。实例分析说明,模型是可行且有效的,从而为高速公路交通状态的实时判别提供了理论基础。     

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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.     

模糊数学在轨道交通工程设计方案比选中的应用

针对轨道交通设计方案优选问题具有多因素和模糊性的特点,引入模糊综合评价模型对方案进行比选,首先采用层次分析法计算设计方案各影响因素的权重,然后计算影响因素对评价等级的隶属度,对评价指标的权重与隶属度进行模糊运算,得到设计方案的评价等级。最后通过实例研究,证明了这种方法的合理性和有效性。     

基于不确定AHP的桥梁加固方案模糊综合评价

为了使桥梁加固方案的模糊评价更为可靠,针对已有评价方法中评价指标模糊处理过于简化以及层次分析法（AHP）确定指标权重主观性强的问题,确立了新的评价指标体系、评价等级与评价指标分级标准;根据模糊数学理论,构建了指标的隶属函数和桥梁加固方案二级模糊综合评价模型;运用群组决策思想,建立了基于专家可信度的不确定型AHP法来计算指标的权重区间,并引入相对优势度分析法将指标的权重区间转换为数字权重,进而对指标进行赋权;结合模糊综合评判法,建立出基于不确定型AHP法的模糊综合评价模型,并运用于工程实例的计算与分析.研究结果表明:方法适用于桥梁加固方案的模糊评价,与工程实际相吻合,具有较高的可行性与合理性.      

粗糙集理论在立交桥方案比选决策支持的应用

立交型式选择是立交建设中重要的前期工作,立交型式不同,将使整个立交的交通功能、投资、景观及社会和经济效益等方面受到影响。本文采用粗糙集理论,通过对相同道路条件下不同立体交叉口设计方案进行粗糙集评价,建立了对已有的立交桥设计方案的评价模型,针对具体问题对冗余指标进行筛选,再根据数据自身特点赋予其权重,这种方法可以有效避免传统的主观评价和层次分析法主观确定各个指标隶属度的弊端。