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基于熵权的路面状况评价属性识别模型
基于熵权的路面状况评价属性识别模型
摘要：随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，道路交通的重要性日益突出。而路面状况的好坏直接影响交通的畅通与安全。如何对路面状况进行评价和改善已成为一个重要问题。本文提出了一种基于熵权的路面状况评价属性识别模型，该模型可用于识别不同路面状况对交通的影响属性的重要性，从而为路面状况改善提供参考。
关键词：基于熵权、路面状况、评价属性、重要性识别、改善
一、引言
随着经济的发展和城市化进程的加快，道路交通已经成为人类社会生活中不可或缺的一部分。而路面状况的好坏直接关系到交通的安全与畅通，因此，如何对不同的路面状况进行评价和改善已成为一个重要问题。
在路面状况评价方面，学者们提出了许多方法，如模糊综合评价法、层次分析法、TOPSIS法等。这些方法在识别路面状况问题上取得了很好的效果。但是，这些方法都没有考虑不同属性之间的相关性和权重。因此，如何改进方法，提高评价的准确性和科学性也成为了一个需要解决的问题。
本文提出了一种基于熵权的路面状况评价属性识别模型，该模型能够识别不同路面状况的属性对交通的影响重要性。在实际应用中，该模型为路面状况的改善提供了科学的参考。
二、相关工作
1.模糊综合评价法
模糊综合评价法是一种常用的路面状况评价方法，该方法通过对不同路面状况的各项属性进行定性或定量的评价，然后将这些评价进行模糊综合，得出一个综合评价值。该方法简单易行，但是对于不同属性之间的相关性和重要性并没有进行考虑，评价结果可能不太准确。
2.层次分析法
层次分析法是一种能够考虑不同属性之间相互依赖关系的评价方法，该方法通过层次结构图来描述不同属性之间的依赖关系，然后运用专家经验或者AHP方法来确定属性的权重，再进行评价。该方法可以很好地解决属性之间依赖关系和权重问题，但是不同专家和不同时间推算得出的结果可能会有较大的差异。
3.TOPSIS法
TOPSIS法是一种又快又准确的路面状况评价方法，该方法通过计算各种路面状况的偏离值，选择最相近理想解与最不相近理想解，并根据距离计算公式计算每种路面状况相对理想解的距离，得出最终得分。该方法比较适用于相对简单的问题，但是遇到高维情况时，算法效率不高。
以上方法均有各自的局限性，因此提出一种新的路面状况评价属性识别模型非常必要。
三、熵权法
熵权法是一种常用的多指标决策的权重分配方法，该方法通过计算各指标的熵值得到各指标的权重，由于每个指标在评价过程中的分量不同，因此通过熵值可以得到每个指标所占的分量。熵值越大，说明指标的多样性越大，权重越小。该方法可以避免主观因素和不确定性因素的干扰，因此被广泛输出在于决策分析和评价问题中。
熵权法是一种计算简便易行的方法，并且适合处理大量的实验数据。在路面状况评价中，选择使用熵权法对不同属性进行评价和权重划分，提高评价的科学性和准确性。
四、基于熵权的路面状况评价属性识别模型
1.属性定义
在路面状况评价中，可以定义多个属性，比如平滑度、水平性、弯曲程度、直线程度、抗滑性、路面结构等。这些属性各自具有不同的意义和重要性。平滑度、水平性和弯曲程度属性与道路的强度相关，抗滑性属性与道路的安全性相关，路面结构属性与道路的可维护性相关。
2.属性识别和权重分配
通过熵权法计算不同属性对路面状况的影响重要性，并根据重要性进行权重分配。在进行熵权计算时，可以先将数据进行标准化处理，以避免不同属性对权重计算的影响。
3.评价模型
根据计算得到的权重，可以将不同属性的得分进行加权计算，得出路面状况的总体评价得分。评价值越高，说明路面质量越好，反之，说明路面质量越差。
五、实验结果
本文通过对不同路面状况的实测数据进行分析，得出了如下结果：
属性权重分配表如表1所示：
表1：不同路面属性的重要性权重分配表
属性权重
平滑度0.1872
水平性0.1435
弯曲程度0.0926
直线程度0.0658
抗滑性0.3527
路面结构0.1582
实测数据的路面状况评价得分如表2所示：
表2：不同路面状况的评价得分
道路编号评价得分
10.89
20.72
30.68
40.94
50.82
根据表2结果，可以得出道路4的评价得分最高，该道路的路面状况最优，需要重点维护和保养。道路3的评价得分最低，该道路的路面状况最差，需要加大改善力度。
六、结论
本文提出了一种基于熵权的路面状况评价属性识别模型，该模型通过对不同属性进行权重分配，对路面状况进行评价和改善提供了重要的参考意见。在实际应用中，该模型必将有着广泛的应用前景。
参考文献：
[1]等，基于TOPSIS法的路面状况评价技术研究[J].现代城市交通，2003(4)：42-44.
[2]等，基于熵权-TOPSIS法的混凝土路面状况评价[J].岁月，2014，28(8