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提出了一种基于数据包络分析（DEA）和灰色关联分析的区域公路网评价方法。该方法综合了DEA和灰色关联分析两种方法的优势，以灰色关联分析为中心模型，通过复合DEA模型来确定每一个被评价对象（决策变量）中各点关联系数的权重向量，从而计算出相对最优的关联度，实现对评价对象客观的优先排序。该方法不但能克服确定权重时的主观性，而且通过对各指标的“非均一”赋权，有利于达到优先序评价的“最优性”。最后通过对我国部分省区公路网的评价实例说明了方法的有效性。     

基于灰色理论的公路沉降预测研究

以工程实测数据为基础,根据灰色理论中的数列预测理论,针对公路建设中路基沉降监测,建立灰色预测模型.根据预测结果与沉降实际测量数据的对比,分析了模型预测结果的合理性.同时讨论了所用灰色预测模型的特点及其在沉降监测中的应用.     

基于客运量波动的城市轨道交通项目财务效益后评价分析

研究目的:城市轨道交通建设项目的决策和管理水平及其产生的效益越来越受到重视,后评价作为工程项目全生命周期管理的重要环节,正是满足这一要求的最佳手段.本文借鉴建设项目后评价理论与方法,结合城市轨道交通的特点,探讨基于客运量波动的城市轨道交通项目的财务效益后评价理论与方法.研究结果:根据城市轨道交通项目的特点,本文分析了财务效益后评价的内容,并从客运量的波动性建立城市轨道交通项目财务效益后评价的随机灰色系统模型,利用GM(1,1)模型对客运量进行拟合和预测,以此得到的客流数据作为财务效益后评价的基础数据.算例表明GM(1,1)模型能较好地反映客运量的变化发展规律,具有良好的外推性和准确度,适用于城市轨道交通项目的财务效益后评价.     

优化的新陈代谢GM(1,1)模型在港口吞吐量预测中的应用

针对常规GM(1,1)模型存在的不足,尝试用优化的新陈代谢GM(1,1)模型来进行预测,并加以比较。结论表明:优化的新陈代谢GM(1,1)模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可靠程度,从而为港口的发展战略研究提供一定的技术支持。     

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基于北京地铁6个换乘站客流高峰期乘客对上行方向步行楼梯和自动扶梯的选择行为调查数据,采用灰色关联法计算乘客选择行为影响因素的重要度并排序。利用模糊数学理论建立乘客的选择行为模型,并分析乘客选择行为与相关影响因素的变化规律。研究表明,楼梯高度、扶梯前排队人数、乘客携带行李情况为影响乘客选择行为的重要因素。本文建立的模型可较好地刻画乘客的选择行为,模型计算结果与实际数据较吻合。此外,扶梯前排队人数少于25人时,乘客选择楼梯的概率较小,受其他因素影响小;超过25人后,乘客选择楼梯概率随排队人数的增加显著增加,且乘客负重、楼梯高度越小,影响越明显。不同负重乘客选择楼梯的概率随楼梯高度的变化规律一致,并随楼梯高度的增加近似呈线性下降。     

城市环境可持续发展的灰色模糊评价法

介绍一种利用层次分析法确定指标权重,结合灰色关联度分析和模糊评价构建的灰色模糊综合评价模型。通过所建立的评价模型对某城市十年间的生态环境可持续发展进行综合评价。实例证明将灰色模糊综合评价法运用到城市可持续发展中是科学、有效的,克服了单纯利用灰色或模糊评价法中的不足。不但准确得出各年的评价结果,而且借助隶属度矩阵能分析出各年评价指标上的差异,进而有助于政府调整措施促进环境发展。     

区域交通运输结构信息熵演变及动力分析

由于影响因素的复杂性,交通运输结构的研究多以简单的比例关系结合定性分析为主,缺乏定量评价的客观依据.本文尝试应用信息熵理论对区域交通运输结构的演变和发展规律进行定量研究.首先,提出交通运输结构信息熵,并构建了交通运输结构的均衡度和优势度指标,用于衡量交通运输结构及其演变规律.在此基础上,运用主成分分析与灰色关联分析相结...     

基于灰色聚类和层次分析法的汛期公路交通气象灾害后评估方法

将层次分析法和灰色聚类分析法相结合,创建汛期公路交通气象灾害后评估方法,用以确定汛期公路交通受恶劣气象影响省份受灾的严重程度,有助于汛期公路交通气象灾害后评估工作.主要应用灰色聚类分析法,在确定评估指标权重时采用层次分析法,实现定量与定性的结合,极大地发挥了两种方法的优越性.建立的汛期公路交通气象灾害后评估方法能够对受...     

极坐标系下的航迹灰色区间关联算法

研究了雷达组网中时变系统偏差存在时的航迹关联问题。在分析时变偏差影响的基础上,从航迹的不确定区域着手,提出一种基于极坐标测量参数的航迹灰区域表示方法,并以此建立了区间灰数关联模型,实现了无需对系统误差配准的航迹关联配对。仿真结果表明,算法是有效的,并且具有较好的抗差性能。     

用改进的灰色关联度分析交通事故成因

改进的灰色关联模型与普通灰色关联模型相比,可以突出关联度的微小变化,且更加科学。通过实例,用改进的灰关联对道路交通事故成因进行了分析,并与普通灰色关联分析进行了比较,发现前者分析结果更具层次性、差异性,更容易识别事故主要、次要和潜在的成因。