基于AHP-熵權(quán)模糊物元的城鄉(xiāng)公交一體化評價

陳興博， 靳文舟， 胡坤鵬

(1.華南理工大學(xué) 土木與交通學(xué)院，廣東 廣州　510000； 2.廣東省交通運(yùn)輸規(guī)劃研究中心，廣東 廣州　510000)

2008年以前，城市公交行業(yè)屬于建設(shè)部管理，而城鄉(xiāng)客運(yùn)歸交通運(yùn)輸部管理，城鄉(xiāng)公交存在“二元化”管理局面，因此，不可能實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)公交一體化。2008年以后，中國行業(yè)管理部門進(jìn)行了改革，將原屬于建設(shè)部的城市公交行業(yè)統(tǒng)一劃歸給交通運(yùn)輸部管理，這打破了傳統(tǒng)的城鄉(xiāng)公交二元結(jié)構(gòu)管理體制，加快了城鄉(xiāng)公交一體化的提出[1-2]。隨著城鎮(zhèn)化建設(shè)的推進(jìn)，交通與人們的生活日益變得息息相關(guān)，城鄉(xiāng)公交一體化的建設(shè)顯得尤為重要。目前，中國還沒有統(tǒng)一的城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平評價體系，研究和制定一套科學(xué)、完整的城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平評價體系可為城鄉(xiāng)公交一體化建設(shè)提供理論依據(jù)。

交通評價的方法有很多，經(jīng)典的評價方法有：層次分析法[3-4]、模糊綜合評價法[5]、灰度關(guān)聯(lián)分析法[6]及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法[7]等。它們在一定程度上能夠量化評價結(jié)果，但仍有不足，層次分析法過于主觀；模糊綜合評價法隸屬度函數(shù)的選取沒有標(biāo)準(zhǔn)；灰度關(guān)聯(lián)分析法只能判斷事物的優(yōu)劣，難以衡量事物的發(fā)展水平；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法所需的數(shù)據(jù)量大，需要編制合理的算法。因此，作者擬充分考慮現(xiàn)有方法的優(yōu)劣，采用模糊物元法[8]，建立城鄉(xiāng)一體化發(fā)展水平的評價模型(其中：權(quán)重用AHP-熵權(quán)法[9]確定)，對佛山市城鄉(xiāng)公共一體化發(fā)展水平進(jìn)行實(shí)例分析，驗(yàn)證該模型的可操作性和實(shí)用性。

1　城鄉(xiāng)公交一體化評價指標(biāo)體系

評價城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平必須通過多維度綜合考慮。本研究基于整體性、實(shí)用性、可比性、簡單性、代表性及科學(xué)性等原則，并借鑒交通運(yùn)輸部《公交都市考核評價指標(biāo)體系》和《城鄉(xiāng)道路客運(yùn)一體化發(fā)展水平評價指標(biāo)體系》等，從基礎(chǔ)水平、政策、設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)及管理6個方面選取城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平評價的14個指標(biāo)，構(gòu)建了三層樹狀式結(jié)構(gòu)，如圖1所示。在圖1中，第一層為目標(biāo)層，即城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平；第二層為準(zhǔn)則層，包括：基礎(chǔ)水平、政策一體化、設(shè)施一體化、網(wǎng)絡(luò)一體化、服務(wù)一體化及管理一體化；第三層為指標(biāo)層，共有14個評價指標(biāo)。

圖1　城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平評價指標(biāo)體系Fig. 1　Evaluation index system of development level of urban and rural public transport integration

2　AHP-熵權(quán)模糊物元模型

2.1　模糊物元模型

2.1.1模糊物元的定義

模糊物元評價方法是模糊集合理論和物元分析理論的有機(jī)結(jié)合體。模糊集合是用來表達(dá)模糊性概念的集合，用隸屬度函數(shù)μA(X)∈[0,1]進(jìn)行描述。物元分析法是由蔡文教授所提出并建立的。它著重解決不相容問題，是可拓學(xué)的一個重要理論基礎(chǔ)，被廣泛應(yīng)用于各行業(yè)的宏觀決策方面。給定事物的名稱N，它關(guān)于特征C的量值V，以有序三元R=(NCV)組作為描述事物的基本元，簡稱物元[10]。

若存在物元R=(N,C,V)，其中：V屬于模糊集合，具有模糊性，則稱R為模糊物元，記作R=[μN(yùn)(V)]，μN(yùn)(V)為事物N的特征C實(shí)際取值V對于評價等級的隸屬度。

2.1.2模糊物元矩陣

若待評對象N有m項(xiàng)評價指標(biāo)C1，C2，…，Cm，與此相應(yīng)的模糊量值分別為μN(yùn)(V1)，μN(yùn)(V2)， …，μN(yùn)(Vm)，則稱R為m維模糊物元。設(shè)第i個評價樣本為Ni，第m項(xiàng)評價指標(biāo)為Cm，則有：

(1)

2.1.3模糊物元分析模型的步驟

1) 確定物元矩陣

(2)

2) 確定經(jīng)典域

(3)

式中：Noj為所劃分的j個等級；Cm為等級Noj的特征；Vojm為對應(yīng)特征值Vm所處評價等級j的數(shù)據(jù)取值范圍；aojm為評價等級j數(shù)據(jù)范圍的下限；bojm為評價等級j數(shù)據(jù)范圍的上限。

3) 確定節(jié)域

(4)

式中：Np為評價等級的全體；Vpm為對應(yīng)特征值Vm所處評價等級的數(shù)據(jù)取值范圍；apm為評價等級數(shù)據(jù)范圍的下限；bpm為評價等級數(shù)據(jù)范圍的上限。

4) 物元數(shù)據(jù)模糊化處理

評價指標(biāo)根據(jù)其特點(diǎn)分為越大越優(yōu)型指標(biāo)和越小越優(yōu)型指標(biāo)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)模糊化時要分類考慮。如：公共交通站點(diǎn)500 m覆蓋率為越大越優(yōu)型指標(biāo)，城鄉(xiāng)公共交通車輛責(zé)任事故死亡率為越小越優(yōu)型指標(biāo)，這2個指標(biāo)應(yīng)按公式進(jìn)行數(shù)據(jù)模糊化。

越小越優(yōu)型指標(biāo)：

(5)

越大越優(yōu)型指標(biāo)：

(6)

式中：Vi為指標(biāo)的實(shí)測值；μ(V)為模糊化處理后的數(shù)值；a為該指標(biāo)的下限；b為該指標(biāo)的上限。

5) 確定關(guān)聯(lián)度

采用可拓理論中的初等關(guān)聯(lián)函數(shù)法，確定關(guān)聯(lián)度Kj(Vm)，它的含義是指標(biāo)Cm關(guān)于評價等級j的相關(guān)聯(lián)程度。

Kj(Vm)=

(7)

(8)

(9)

6) 得出評價結(jié)果

若指標(biāo)Cm的權(quán)重為ωm，則所有評價指標(biāo)關(guān)于等級j的關(guān)聯(lián)度為：

(10)

(11)

城鄉(xiāng)公交一體化整體評價等級的特征值為：

(12)

2.2　AHP-熵權(quán)法

利用AHP方法，計(jì)算出主觀權(quán)重。并采用熵值法，確定客觀權(quán)重。最后，將AHP法和熵值法有機(jī)結(jié)合，得到綜合權(quán)重。

2.2.1AHP方法

層次分析法簡稱AHP法，最早由美國運(yùn)籌學(xué)家薩蒂提出，是一種將定性問題進(jìn)行分層量化的決策分析方法。該方法是先建立層級結(jié)構(gòu)的評價體系；其次，通過9標(biāo)度法，構(gòu)造指標(biāo)層兩兩比較判斷矩陣；接著，使判斷矩陣通過一致性檢驗(yàn)，得到指標(biāo)主觀權(quán)重αm。

2.2.2熵值法

熵值法是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)實(shí)測值信息熵之間的關(guān)系來計(jì)算指標(biāo)權(quán)重的，是一種客觀的、定量的分析方法。該方法具體計(jì)算步驟為：

1) 確定原始數(shù)據(jù)矩陣

(13)

2)R′的標(biāo)準(zhǔn)化處理

正向指標(biāo)：

(14)

負(fù)向指標(biāo)：

(15)

3) 計(jì)算各指標(biāo)熵

(16)

4) 計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重

(17)

2.2.3確定綜合權(quán)重

(18)

2.3　AHP-熵權(quán)模糊物元模型

AHP-熵權(quán)模糊物元模型如圖2所示。

圖2　AHP-熵權(quán)模糊物元模型示意Fig. 2　Schematic diagram of AHP-entropy modeland fuzzy matter element model

3　佛山市城鄉(xiāng)公交一體化分析

本研究依托于廣東省交通運(yùn)輸規(guī)劃研究中心科研項(xiàng)目，以在佛山市進(jìn)行《城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平及考核指標(biāo)研究》調(diào)研所采集到的數(shù)據(jù)為原始樣本進(jìn)行佛山市城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平評價分析。

1) 由式(2)～(4)，確定佛山市城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平評價物元(見表1),由評價等級一級、二級、三級、四級及五級構(gòu)成經(jīng)典域。

表1　佛山市城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平評價物元Table 1　Evaluation matter-element for urban and rural public transport integrated development level at Foshan

2) 由式(5)，(6)將待評物元進(jìn)行數(shù)據(jù)模糊化后，通過式(7)～(9)，確定各評價等級的關(guān)聯(lián)度(見表2)。

3) 通過AHP法和熵值法，由公式(18)確定綜合權(quán)重(見表3)。

4) 由式(10)得出評價結(jié)果(見表4，5)。

表2　所有指標(biāo)各評價等級的關(guān)聯(lián)度Table 2　Correlation degree of each evaluation grade of all the index

表3　指標(biāo)的綜合權(quán)重Table 3　Comprehensive weights of index

表4　所有指標(biāo)各評價等級的評價結(jié)果Table 4　Evaluation grades of all the index

表5　準(zhǔn)則層評價結(jié)果Table 5　Evaluation results of criterion layer

由表4可知，K1(N)為所有評價指標(biāo)一級評價等級關(guān)聯(lián)度的總和，K1(N)為-0.195，K2(N)為-0.379，K3(N)為-0.452，K4(N)為-0.664，K5(N)為-0.717。其中，K1(N)的關(guān)聯(lián)度最大，表明佛山市城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平正處于一級水平。由表5可知，佛山市城鄉(xiāng)公交一體化在基礎(chǔ)水平、政策、設(shè)施及服務(wù)方面做得不錯，但在網(wǎng)絡(luò)和管理方面仍然有需要改進(jìn)的地方，值得特別 注意。

取一級水平j(luò)=1，二級水平j(luò)=2，三級水平j(luò)=3， 四級水平j(luò)=4，五級水平j(luò)=5，通過式(11)，(12)計(jì)算，得：j*=1.872。表明：佛山市城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平正處于一級水平向二級水平的趨勢發(fā)展，佛山市應(yīng)該彌補(bǔ)短板，提高網(wǎng)絡(luò)一體化和管理一體化水平。

4　結(jié)論

本研究從基礎(chǔ)水平、政策、設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)及管理6個方面(14項(xiàng)評價指標(biāo))構(gòu)建了城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平評價體系。建立了基于AHP-熵權(quán)模糊物元的城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平評價方法。該方法經(jīng)佛山市城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平評價驗(yàn)證，其可操作性極強(qiáng)，能夠確定城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平等級，并能找出城市城鄉(xiāng)公交一體化各個發(fā)展層面的優(yōu)劣，判斷城市城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展等級變化的趨勢，為城市進(jìn)行后續(xù)城鄉(xiāng)公交一體化工作提供參考和依據(jù)。但是，由于城市的人口、經(jīng)濟(jì)及城鎮(zhèn)化水平等多種因素的存在，每個城市的城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展的重點(diǎn)存在著很大的差異。因此，在應(yīng)用該方法時，應(yīng)結(jié)合該城市發(fā)展的實(shí)際情況，合理地選擇指標(biāo)，并重新確定指標(biāo)權(quán)重，以便科學(xué)地分析該城市的城鄉(xiāng)公交一體化發(fā)展水平。

參考文獻(xiàn)(References)：

[1]劉力.城市公交一體化發(fā)展水平研究[D].重慶:重慶交通大學(xué),2013.(LIU Li.Research on the development level of urban public transport integration[D].Chongqing:Chongqing Jiaotong University,2013.(in Chinese))

[2]史鴿飛.城鄉(xiāng)公交一體化服務(wù)水平評價研究[D].長沙:長沙理工大學(xué),2015.(SHI Ge-fei.A study on the evaluation of urban and rural public transport integration service level[D].Changsha:Changsha University of Science & Technology, 2015.(in Chinese))

[3]曹茂林.層次分析法確定評價指標(biāo)權(quán)重及Excel計(jì)算[J].江蘇科技信息,2012(2):39-40.(CAO Mao-lin.Analytic hierarchy process to determine weights of evaluation index and Excel calculation[J].Jiangsu Science and Technology Information,2012(2):39-40.(in Chinese))

[4]洪志國,李焱,范植華,等.層次分析法中高階平均隨機(jī)一致性指標(biāo)(RI)的計(jì)算[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2002,38(12):45-47,150.(HONG Zhi-guo,LI Yan,FAN Zhi-hua,et al.Calculation of higher order mean random consistency index(RI) in analytic hierarchy process[J].Computer Engineering and Applications, 2002,38(12):45-47,150.(in Chinese))

[5]王小艷,劉小勇,王藝噱.模糊綜合評價法在交通影響后評價中的應(yīng)用[J].交通標(biāo)準(zhǔn)化,2014(20):8-12,16.(WANG Xiao-yan,LIU Xiao-yong,WANG Yi-jue.Application of fuzzy comprehensive evaluation method in post-evaluation of traffic impact[J].Transportation Standardization,2014(20):8-12,16.(in Chinese))

[6]田志清.基于信息熵和灰色關(guān)聯(lián)的交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的分析[D].呼和浩特:內(nèi)蒙古大學(xué),2013.(TIAN Zhi-qing.Analysis of transportation structure based on information entropy and grey relation[D].Huhehaote:Inner Mongolia University,2013.(in Chinese))

[7]李相勇,田澎,蔣葛夫.道路交通安全綜合評價的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J].西南交通大學(xué)學(xué)報,2006,41(4):496-500.(LI Xiang-yong,TIAN Peng,JIANG Ge-fu.Artificial neural network method for comprehensive evaluation of road traffic safety[J].Journal of Southwest Jiaotong University,2006,41(4): 496-500.(in Chinese))

[8]吳奕,朱海兵,周志成,等.基于熵權(quán)模糊物元和主元分析的變壓器狀態(tài)評價[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2015(17):1-7.(WU Yi,ZHU Hai-bing,ZHOU Zhi-cheng,et al.Evaluation of transformer condition based on entropy weight,fuzzy matter element and principal component analysis[J].Power System Protection and Control,2015(17):1-7.(in Chinese))

[9]李曉偉,陳紅,邵海鵬,等.基于AHP-熵復(fù)合物元的城市交通可持續(xù)發(fā)展評價[J].西安建筑科技大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2011,43(6):831-837,858.(LI Xiao-wei,CHEN Hong,SHAO Hai-peng,et al.Evaluation of urban traffic sustainable development based on AHP-entropy complex element[J].Journal of Xi’an University of Architecture and Technology:Natural Science Edition,2011,43(6):831-837,858.(in Chinese))

[10]蔡文.物元模型及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社,1994.(CAI Wen.Matter element model and its application[M].Beijing:Science and Technology Literature Press,1994.(in Chinese))