预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/3
2/3
3/3

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于TOPSIS的公路网规划方案评价模型 摘要 公路网规划是当今交通规划中重要的一项工作,当前在公路网规划过程中,评价公路网规划方案的效果是尤为重要的。基于TOPSIS方法,本文建立了公路网规划方案的评价模型,用以对公路网规划方案进行评价。文章介绍了TOPSIS方法的基本原理及其在交通规划中的应用,以及TOPSIS在公路网规划中的具体实现。通过实例分析,验证了本文模型的可行性和有效性。 关键词:公路网规划;TOPSIS;评价模型 一、引言 随着城市化进程的加速和人口增长的不断加剧,交通规划建设成为城市发展中的关键要素。其中,公路交通是城市交通中不可缺少的部分,是联系城市和其他地区的重要交通工具。在公路交通规划中,公路网规划是必不可少的一步工作。公路网规划包括公路的线路、走向、标准等方面的规划。公路网规划方案评价是公路网规划的核心内容之一,通过评价公路网规划方案的效果,以达到优化方案的目的。 目前,公路网规划方案评价方法主要包括层次分析法(AHP)、灰色关联法、熵权法等。尽管这些方法在公路网规划方案评价中得到了广泛应用,但是,由于这些方法的局限性,使得其应用效果并不理想。近年来,TOPSIS方法开始应用到公路网规划方案评价中,并得到了良好的应用效果。 二、TOPSIS方法的基本原理 TOPSIS方法全称为“基于最优解和最劣解的排序算法(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)”。它是一种多属性决策分析方法,主要用于求解决策问题中的最优解。在该方法中,首先明确决策对象的多种属性,然后通过比较各个决策对象与最理想决策方案之间的距离,进行排序,最终选出最理想的决策方案。 TOPSIS方法的基本原理非常简单。具体来说,首先需要确定评价指标及其权重,然后根据评价指标的实际值计算每个评价对象与最优方案和最劣方案之间的距离,然后根据距离值计算每个评价对象与最理想方案的接近程度,最终通过排序来选出最优方案。 三、TOPSIS方法的应用 TOPSIS方法在交通规划中的应用十分广泛。TOPSIS方法主要使用在城市交通、公路网规划等方面。在公路网规划中,它可以实现对多个候选方案进行评价,从而找到最优解。因此,TOPSIS方法成为了公路网规划方案评价的有力工具。 1.确定评价指标及其权重 在公路网规划中,评价指标包括路网密度、路网架构、路网布局等方面。评价指标的权重可以通过专家打分法、问卷调查法等方式进行确定。 2.计算每个评价对象距离 在TOPSIS方法中,需要计算每个评价对象与最优方案和最劣方案之间的欧几里得距离和加权欧几里得距离。同时,还需要根据评价指标的实际值计算每个评价对象与最优方案和最劣方案之间的距离。 3.计算每个评价对象与最理想方案的接近程度 根据距离值计算每个评价对象与最理想方案的接近程度。接近度越大,说明该方案跟最理想方案越接近,也就越优秀。 4.排序 按照接近度排序,得出最优方案。 四、模型的实例分析 下面通过一个实例来验证本文模型的可行性和有效性。 例如,一个城市新区需要对公路网进行规划,区域面积为10平方公里。经过专家评审和文献查询,确定评价指标为道路数量、道路密度、道路长度和道路现状等四个方面。同时,确定道路数量权重为0.3,道路密度权重为0.2,道路长度权重为0.25,道路现状权重为0.25。 根据实际情况,设定以下三个公路网规划方案。 方案一:适用于人口密集区,拥有密集的接入路口,道路数量多,路宽较窄。 方案二:布局合理,路宽正常,适用于中心区域的交通流量。 方案三:路宽较宽,适用于流量大的主要道路,道路数量少。 通过计算,得出如下表格: 表1:三种公路网规划方案的评价结果 方案道路数量道路密度道路长度道路现状接近度 10.81.00.50.30.7696 20.50.80.60.70.7684 30.30.51.01.00.6027 分析表1可知,方案1的接近度为0.77,方案2的接近度为0.77,方案3的接近度为0.6,接近度最高的是方案1和方案2。因此,在设计公路网的过程中,应优先考虑方案1和方案2。 结论 TOPSIS方法是一种评价多属性决策问题的有效方法,尤其适用于公路网规划领域。本文依据TOPSIS方法建立了公路网规划方案的评价模型,通过实例分析验证了该模型的可行性和有效性。同时,在实际应用中,可以通过加入更多的评价指标来提高模型的准确性和实用性。此外,还可以利用模型进行模拟分析,对优选的规划方案进行不同的模拟,为城市公路交通规划提供更具有科学性和实用性的决策支持。