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摘要：本文利用基于层次分析确定各指标权重的灰色关联分析建立了公路网技术性能的综合评价模型，并应用于实例，经过分析，并与文献的评价进行了比较对比，结果完全一致。
关键词 公路网 层次分析 灰色关联分析 综合评价
Abstract: This paper based on hierarchical analysis to determine the weight of each index grey relation analysis set up road network technology performance comprehensive evaluation model, and applied examples, after analysis, and with the literature, to assess the compare and contrast, the result is the same.
Key Words: road network, hierarchy analysis, grey relational analysis, comprehensive evaluation
中图分类号：X734文献标识码：A文章编号：
1 引言
公路网的技术评价是公路网评价系统中必不可少的重要组成部分。由于公路网的技术评价是以相應的多项单因素为指标，从不同方面对公路网的性能作出分析判断；而单一指标较多，相互之间缺少可比性，各指标之间优劣程度不相一致，因此有必要对路网的整体性能加以综合评价。
2 公路网技术性能指标体系
通过分析影响公路网的各种因素，在借鉴以往专家经验和各种评价结果的基础上，根据公路网综合评价的要求，确定采用网等级、网连通度、网综合密度、网车速、网拥挤度、网事故等6个指标来进行评价。
3 基于层次分析的灰色关联分析(AHP-GRA)
灰色关联分析(GILA)是一种多因素统计分析方法，其目的是通过各因素的样本数据用灰色关联度来揭示因素间关系的强弱。它的操作对象是因素的时间序列，最终结果表现为通过关联度对各比较序列作出判断。
在综合评价问题中，把待评价对象对应的各项指标值看作是时间序列，那么就可以借助GRA 来进行。结合具体评价问题的特征，恰当的区分、确定参考序列及比较序列，根据关联度计算完成对研究对象的全面评价。
AHP—GRA用于公路网技术性能评价的基本步骤为：
① 确定分析序列
在对公路网技术性能定性分析的基础上，根据评价工作的需要，可将公路网适应性状况划分为n种情况，构成了比较序列Xi(i=1，2，⋯，n)；待评价路网的各项指标值构成了参考序列X0，这个数据序列形成如下矩阵：
② 变量序列无量纲化
由于各指标量纲、数量级不同，为了保证分析结果的可靠性，需要进行无量纲化。在所选定的N项指标中，如果有逆向指标，在无量纲化之前，应首先采用取倒数法将其转化为正向指标。
无量纲化后的各指标序列形成如下矩阵
③计算关联系数
反映第i个比较序列Xi与参考序列X0在第k个指标处关联程度的关联系数δ0i（k）按下式计算
④ 考虑各指标权重的关联度计算
由于各关联系数仅能反映待评价路网与各种适应状况的关联程度，是孤立、分散的信息。为了全面地反映其变化态势的一致性，需要将上述N个关联系数作整体考虑。鉴于各项指标的重要性、对路网质量的影响程度以及在系统运行中的作用均有差异，因而应根据各指标在路网性能评价中的权重来对诸关联系数作加权平均，由此求得的基为关联度roi。
⑤评价结果
关联度roi反映了待评价路网与各适应状况的吻合程度，其值越大，表明二者越一致。因而，由最大的roi值就可以判知该路网的全面适应状况。
4 应用实例
已知某省1992年公路网的道路与交通参数为⋯ ：
① 全路网：网等级，3．89；网连通度，1．40；网综合密度，8．92×10 (km／万人·km )；网车速，30．6(kin／h)；网拥挤度，1．19；网事故率，35．01(次／亿车km)；
② 干线网：网等级，3．2；网连通度，1．50；网综合密度，4．49×10 (kin／万人·km )；网车速，37．70(km／h)；网拥挤度，1．11；网事故率，35．01(次／亿车km)。
注：干线网的事故率取全路网的数值。
对于全路网，确定比较序列、参考序列。其中网等级JN、网拥挤度SN、网拥挤度SN为逆向指标，对其取倒数转化为正向指标，由于数值太小，为了减少计算误差，给网等级JN、网事故率AN到数值分别乘以10、100，取ρ=0.5，计算得关联系数矩阵为
按照灰色关联分析的原则，关联度大的评语与待评价的路网适应状况最接近。由于ro4 =0．8446最大，据此可以判知该省全路网的技术性能适应状况为“较差”。
采用层次分析法(AHP)确定出各指标权重列阵，同样判知该省全路网的技术性能适应状况为“较差”。
对于干线网，依上述各步骤分别计算得到不考虑指标权重的关联度、考虑指标权重的关联度为：r=(0．6866 0．8283 0．9030 0．8642 0．8164)，其中r03=0．9030最大，rw= (0．1145 0．1365 0．1490 0．1441 0．1366)，其中r03=0．1490最大，都表明该省干线网的技术性能适应状况为“一般”。
5 结论
AHP—GRA法给出的是符合实际的、描述性语言结论，充分考虑了综合评价的模糊性要求；它以通过专家调查获得的评价建议标准区间值为基础，覆盖了全面、直接的信息；可以恰当的反映此状况下的路网性能；关联度反映了诸评语(比较序列)与待评价路网(参考序列)曲线的相似与一致程度，几何含义十分明显。
与其他方法比较，其存在显著优点：它直观、简明，数学模型意义明显，便于在实际中应用，而不需要太深的数学基础，且计算量小，便于广泛应用。
参考文献：
周伟，向前忠 公路网规划后的评价与方法 中国公路学报 2003 15（1）99-103
王颖，谢海红 基于路网规划的道路立体交叉交通量预测方法 交通运输工程学报 2003 3（3） 106-109
关键词 公路网 层次分析 灰色关联分析 综合评价
Abstract: This paper based on hierarchical analysis to determine the weight of each index grey relation analysis set up road network technology performance comprehensive evaluation model, and applied examples, after analysis, and with the literature, to assess the compare and contrast, the result is the same.
Key Words: road network, hierarchy analysis, grey relational analysis, comprehensive evaluation
中图分类号：X734文献标识码：A文章编号：
1 引言
公路网的技术评价是公路网评价系统中必不可少的重要组成部分。由于公路网的技术评价是以相應的多项单因素为指标，从不同方面对公路网的性能作出分析判断；而单一指标较多，相互之间缺少可比性，各指标之间优劣程度不相一致，因此有必要对路网的整体性能加以综合评价。
2 公路网技术性能指标体系
通过分析影响公路网的各种因素，在借鉴以往专家经验和各种评价结果的基础上，根据公路网综合评价的要求，确定采用网等级、网连通度、网综合密度、网车速、网拥挤度、网事故等6个指标来进行评价。
3 基于层次分析的灰色关联分析(AHP-GRA)
灰色关联分析(GILA)是一种多因素统计分析方法，其目的是通过各因素的样本数据用灰色关联度来揭示因素间关系的强弱。它的操作对象是因素的时间序列，最终结果表现为通过关联度对各比较序列作出判断。
在综合评价问题中，把待评价对象对应的各项指标值看作是时间序列，那么就可以借助GRA 来进行。结合具体评价问题的特征，恰当的区分、确定参考序列及比较序列，根据关联度计算完成对研究对象的全面评价。
AHP—GRA用于公路网技术性能评价的基本步骤为：
① 确定分析序列
在对公路网技术性能定性分析的基础上，根据评价工作的需要，可将公路网适应性状况划分为n种情况，构成了比较序列Xi(i=1，2，⋯，n)；待评价路网的各项指标值构成了参考序列X0，这个数据序列形成如下矩阵：
② 变量序列无量纲化
由于各指标量纲、数量级不同，为了保证分析结果的可靠性，需要进行无量纲化。在所选定的N项指标中，如果有逆向指标，在无量纲化之前，应首先采用取倒数法将其转化为正向指标。
无量纲化后的各指标序列形成如下矩阵
③计算关联系数
反映第i个比较序列Xi与参考序列X0在第k个指标处关联程度的关联系数δ0i（k）按下式计算
④ 考虑各指标权重的关联度计算
由于各关联系数仅能反映待评价路网与各种适应状况的关联程度，是孤立、分散的信息。为了全面地反映其变化态势的一致性，需要将上述N个关联系数作整体考虑。鉴于各项指标的重要性、对路网质量的影响程度以及在系统运行中的作用均有差异，因而应根据各指标在路网性能评价中的权重来对诸关联系数作加权平均，由此求得的基为关联度roi。
⑤评价结果
关联度roi反映了待评价路网与各适应状况的吻合程度，其值越大，表明二者越一致。因而，由最大的roi值就可以判知该路网的全面适应状况。
4 应用实例
已知某省1992年公路网的道路与交通参数为⋯ ：
① 全路网：网等级，3．89；网连通度，1．40；网综合密度，8．92×10 (km／万人·km )；网车速，30．6(kin／h)；网拥挤度，1．19；网事故率，35．01(次／亿车km)；
② 干线网：网等级，3．2；网连通度，1．50；网综合密度，4．49×10 (kin／万人·km )；网车速，37．70(km／h)；网拥挤度，1．11；网事故率，35．01(次／亿车km)。
注：干线网的事故率取全路网的数值。
对于全路网，确定比较序列、参考序列。其中网等级JN、网拥挤度SN、网拥挤度SN为逆向指标，对其取倒数转化为正向指标，由于数值太小，为了减少计算误差，给网等级JN、网事故率AN到数值分别乘以10、100，取ρ=0.5，计算得关联系数矩阵为
按照灰色关联分析的原则，关联度大的评语与待评价的路网适应状况最接近。由于ro4 =0．8446最大，据此可以判知该省全路网的技术性能适应状况为“较差”。
采用层次分析法(AHP)确定出各指标权重列阵，同样判知该省全路网的技术性能适应状况为“较差”。
对于干线网，依上述各步骤分别计算得到不考虑指标权重的关联度、考虑指标权重的关联度为：r=(0．6866 0．8283 0．9030 0．8642 0．8164)，其中r03=0．9030最大，rw= (0．1145 0．1365 0．1490 0．1441 0．1366)，其中r03=0．1490最大，都表明该省干线网的技术性能适应状况为“一般”。
5 结论
AHP—GRA法给出的是符合实际的、描述性语言结论，充分考虑了综合评价的模糊性要求；它以通过专家调查获得的评价建议标准区间值为基础，覆盖了全面、直接的信息；可以恰当的反映此状况下的路网性能；关联度反映了诸评语(比较序列)与待评价路网(参考序列)曲线的相似与一致程度，几何含义十分明显。
与其他方法比较，其存在显著优点：它直观、简明，数学模型意义明显，便于在实际中应用，而不需要太深的数学基础，且计算量小，便于广泛应用。
参考文献：
周伟，向前忠 公路网规划后的评价与方法 中国公路学报 2003 15（1）99-103
王颖，谢海红 基于路网规划的道路立体交叉交通量预测方法 交通运输工程学报 2003 3（3） 106-109