基于改进熵权协调分析法的农村道路安全评价决策-单媛.pdf

《基于改进熵权协调分析法的农村道路安全评价决策-单媛.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于改进熵权协调分析法的农村道路安全评价决策-单媛.pdf（10页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、第 14卷第 12期 铁道科学与工程学报 Volume 14 Number122017 年 12 月 Journal of Railway Science and Engineering December 2017基于改进熵权协调分析法的农村道路安全评价决策单媛1， 李朔2， 方小斌3， 雷定猷1(1. 中南大学 交通运输工程学院 ， 湖南 长沙 410075；2. 中建钢构有限公司 ， 广东 深圳 518000；3. 湖南科技职业学院 ， 湖南 长沙 410004)摘要： 为解决农村道路交通安全的评估问题 ， 根据农村道路情况分析并提出一套完整全面的评估框架 ： 构建农村道路交通安全指标体系

2、 ， 以熵权法确定指标权重 ， 引入多目标决策技术中的协调分析法建立农村道路安全分析 、 评价与决策模型 ， 并给出一个实例分析 。 通过灵敏度分析与实例结果对比 ， 验证所提模型的有效性 。 研究结果表明 ： 所提出的框架和方法能够很好解决农村道路交通安全评价问题 。关键词： 农村道路 ； 评价决策 ； 熵权法 ； 协调分析中图分类号： U491 文献标志码： A 文章编号： 1672-7029(2017)12-2720-10Evaluation and decision study for rural road safety by means ofimproved entropy conc

3、ordance analysisSHANYuan1,LIShuo2,FANGXiaobin3,LEIDingyou1(1.SchoolofTrafficandTransportEngineering,CentralSouthUniversity,Changsha410075,China;2.ChinaConstructionSteelStructureCorp.Ltd,Shenzhen518000,China;3.HunanVocationalCollegeofScience&Technology,Changsha410004,China)Abstract: In order to solve

4、 the problem of rural road traffic safety evaluation, a comprehensive evaluationframework was put forward according to analysis of rural roads situation. The index system of rural road safetywas constructed and the weight was determined based on the entropy method.Among the different multicriteriate

5、chniques available, the Concordance Analysis was adopted here to eatablishtheruralroadsafetyanalysis,evaluation and decision model. An example problem was also presented to illustrate the model. Through thecomparison between the sensitivity analysis and results from example, the effectiveness of the

6、 proposed modelwas verified. The results show that the proposed framework and methods have good ability in safety evaluationforruralroadtrafficsafetyevaluation.Key words:ruralroad;evaluationdecision;entropymethod;concordanceanalysis收稿日期： 2016-11-30基金项目： 湖南省科技计划资助项目 (2014SK3212)通信作者： 雷定猷 (1958-)，男，湖南

7、浏阳人，教授，博士，从事交通运输营运管理及优化研究； E-mail： 万方数据第 12 期 单媛，等：基于改进熵权协调分析法的农村道路安全评价决策 2721如今，安全评价在各行业和工程管理中得到广泛的应用，已然成为一个重要且具有挑战性的问题，同时也是风险管理中的关键组成部分。安全评价的提出已有几十年的时间，目前已成功应用于很多领域并成为热门话题和研究重点：如医学，环境科学，食品科学与技术，公共健康研究，土木工程，化学工程和制造工程等。道路交通事故被公认为是当今人类面临的最重大的公共卫生问题之一。随着机动车全球化的不断增长，预计到 2030 年将上升为第五大致死原因。数据预测表示，如果不能提出可

8、以改善当前道路状况的有效的预防技术，那么在未来 20 年内，上述数字将增涨约 65%。在如此严峻的形势下，越来越多的国家意识到了当前的道路安全危机，并针对道路安全形势开展了一系列有针对性的对策以提高道路安全水平。 Hermans 等1提出，道路交通安全有七大主要因素决定，利用有序加权平均算子和专家评价法对道路交通安全进行风险评价，能够在很大程度上解决道路系统安全问题。 Abbas2选取埃及 5 条主要农村道路，采用方差分析统计检验的方法对其交通安全状况进行评估。LI 等3以灰色聚类为基础，融合区间数互补判断矩阵和层次分析法，建立了灰色变权聚类评价模型。CHEN 等4通过无缝集成熵方法、经典的

9、TOPSIS法与 RSR 法 3 个孤立的模型，提出改进的熵权TOPSIS-RSR 法用于评估道路安全情况。蒋红妍等5-6运用物元法建立道路路况评价模型和道路交通安全评价体系。其他常用的，目前发展比较成熟的评价方法有模糊评价法，灰色评价法，神经网络分析法和主成分分析法等7-10，但现有的许多安全评价仍然有较强的主观性，没有形成一套统一的评价方式及理论。大多数的评价研究着眼于城市道路和高速公路，对农村道路的交通安全评价并没有给予足够的重视。与城市道路以及高速公路相比，农村道路普遍存在着技术等级低，路况差，设计不符合规范，交通安全设施不完善，管理措施缺乏不足等问题，这就使得农村道路交通安全评价模型

10、的构建是一个难度升级，需要长期探索，不断发展更新的过程。本文目的是开发一个适用于农村道路交通安全的评估框架，能够反映所有风险影响因素，并充分利用专家经验，以全面评价道路的安全性能。1 问题分析资金问题已经成为制约农村道路安全保障工程发展的“瓶颈” 。尤其在农村欠发达地区，由于财政困难，大多数工程只注重主体工程建设，在安保及防护工程上投入少或根本不投入，造成道路的综合功能先天不足，加上后期道路养护不到位，使农村道路状况更加堪忧，存在很多不安全因素。如何利用有限的资金，达到维持道路状况良好所需的标准，是政府部门及道路管理者急需解决的问题关键。 实现道路安全要涉及到基础设施本身、 交通流、周边环境等

11、各种不同变量，为确保尽可能客观地选择并减少事故风险，帮助道路管理部门确定道路的哪些部分应该优先进行维护与干预，道路安全的决策分析不仅能考虑到哪些因素有助于缓解道路危险，还能建立不同道路或地区之间的干预优先顺序11。本文提出一种农村道路安全分析决策方法，采用协调分析技术，这种技术通常用于最佳方案的选择问题上，但在这里用于对参与评价地区进行安全度优良排序。本文的整体思路为：对农村道路交通安全指标进行优化筛选后，由熵权法确定各指标对农村道路交通安全的影响程度，最后通过协调分析法对参与评价的地区进行分析评价。2 农村道路交通安全指标体系构建目前，道路安全性能的衡量主要通过传统方法，如采用事故死伤率 (

12、人均死亡数，车均死亡数 )。但在评价过程中由于缺少导致事故发生的原因和预防措施，由此得到的结果往往是片面的。一个整体的道路安全性能评价结果，呈现的是各类因素综合作用下对道路安全的整体影响效果，而不是考虑单一的指标。一般情况下，道路安全可以表示为一系列的安全绩效指标 (SPI)，涉及到人为、车辆、道路、环境和管理等方面的指标，具有高复杂度，时间依赖性和不确定性，这些因素和指标可以从不同角度描述道路风险情况。万方数据铁道科学与工程学报 2017年 12月27222.1 指标处理与筛选道路交通安全影响因素大多分为 4 个方面：人的因素，路的因素，车的因素和环境因素。在对农村道路安全影响因素的分类时，

13、应充分考虑农村道路的特性，在广泛的查阅文献、调查问卷和专家意见的基础上， 搜集并整理出五类影响因素， 分别为：人，道路，车辆，管理和自然环境。采用灰色聚类法12-13进行优化筛选后，得到如下共计 14 个道路安全影响因素，构成农村道路安全初始指标系统12 14,OOO OHHH H 。对农村道路交通安全产生影响的人的因素指的是道路使用者，包括了驾驶员 A，骑乘者和行人B，分为驾驶技能 a1，安全素质与意识 b1等 2 个因素。对农村道路交通安全产生影响的道路因素主要表现在路面状况 C，线形设计 D，交通安全设施E 和交通组成 F 4 个方面，分为建设标准 c1，路面破损 c2；弯道半径 d1，

14、纵坡 d2，宽路窄桥 d3；交通安全设施 e1；交通量 f1等 7 个因素。对农村道路交通安全产生影响的车辆因素包括车辆状况 i1；摩托车、电动车等无牌无证驾驶 i2等 2 个因素。对农村道路交通安全产生影响的管理因素包括交通安全管理制度 j1、对交通安全管理重视程度j2等 2 个因素。对农村道路交通安全产生影响的环境因素指天气状况 (雨雪、地震等 )k1因素。2.2 确定农村道路交通安全评价体系在构建农村道路交通安全评价指标体系时，评价指标的选取要符合数据的类型、质量和可用性的要求，应包含能够全面描述农村道路安全性能的直接指标和间接指标。直接指标是能够直观反映农村道路交通安全水平的指标，如年

15、死亡人数，万车死亡率等；而农村道路交通安全影响因素中，很多因素的不良现状或缺失会间接导致道路交通事故的发生，如路面破损会降低车辆行驶的安全性，交通安全设施的缺失与不当设置会加重事故发生的可能性，这些会在一定程度上从侧面反映道路安全水平的因素称为间接指标。上述分析得出的 14 个指标作为间接指标，与直接指标一起，共同构成农村道路安全评价指标系统。直接指标可以由监测数据得到，但很多指标的数值无法直接获得，在采集数据时有一定的局限性，这里选择与之具有相同意义的相近的指标来代替。驾驶技能与驾驶员驾龄有直接联系，因此以驾龄超过 5 年的驾驶员比率替代驾驶技能指标；受教育程度越高，驾驶员与行人的安全素质意

16、识越高；重型车辆和超载问题会导致路面破损严重；宽路窄桥易引发翻车坠河事故；交通高峰时间易发生剐蹭、碰撞事故；车辆性能低、技术状况差、失保失修是诱发大量农村道路交通事故的直接原因；电动摩托车等性能良莠不齐，安全性、稳定性差，一旦发生交通事故，伤亡惨重损失巨大；乡镇村道路通达率高的地区，对于交通安全管理越严格；道路交通投入资金占总财政支出百分比能够直观反映该地区对交通安全管理的重视程度，这里投入资金包含道路工程和交通安全设施等的投入资金；天气主要指雨雪、地震等自然灾害造成的经济损失。需要指出，建设标准指标和交通设施指标可以分别替代为道路工程、安全防护资金投入占财政支出的百分比，但重视程度替代指标中

17、已包含这两方面内容，属于重复性指标；弯道半径和纵坡是道路线形设计方面指标，对于大多数农村道路的设计都满足工程设计标准，因此以上 4 个指标在评价过程中不予考虑。由此，共得到 13 个农村道路交通安全评价指标，具体如图 1 所示。3 改进熵权协调分析法农村道路交通事故是人、路、车、环境及管理等多方面因素相互作用的结果，因此对其的安全评价决策要综合考虑如道路条件状况、地区环境情况、政府政治形势等诸多因素，课件，农村道路安全评价决策是一个复杂的多目标决策问题。对于多目标决策问题，常用的方法有期望值法，层次分析法 (AHP)，规划法等，这些方法一般是基于或满足最优化原理提出的。但在评价方案时，这些方法

18、只是单方面从优势或劣势的角度来进行分析，往往由此得到的评价结果不一定是最佳的。协调分析法基于妥协原理，能够综合考虑方案的优点和缺点两方面因素，是一种更为客观的决策方法14。万方数据第 12 期 单媛，等：基于改进熵权协调分析法的农村道路安全评价决策 2723图 1 农村道路交通安全评价指标Fig. 1 Ruralroadtrafficsafetyevaluationindications协调分析方法的基本步骤为：设定问题 确定评价指标的权重 确定协调与非协调集合 确定协调性指标与非协调性指标 计算协调优先指标与非协调优先指标 方案选择。其中第 2 步“确定评价指标权重”是最为关键的一步，指标权

19、重的选定会直接影响最终评价结果，而通常采用的依靠专家经验对指标权重进行赋值的方法，常常因选取专家的不同而产生较大差异，导致分析评价结果趋于不稳定。熵权法是一种客观赋权方法，根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得出较为客观的指标权重。相比于主观赋值法，熵权法的精度更高， 客观性更强， 能够更好的解释所得到的结果15。本文将熵权法和协调分析法结合到一起，通过熵权法确定指标权重，采用协调分析法进行评价排序，主要优势在于：同时考虑方案的优缺点进行综合评价，在指标权重选定上采用熵权法可以充分利用客观数据所提供的信息来确定客观权重，去除主观性影响，从而

20、使评价结果更加公正、客观。方法的主要步骤如下。Step 1 由上述计算求得的简化后的指标系统 H=H1， H2， Hm确定决策矩阵 A=(aij)m n，其中 aij表示第 j 地区的第 i 个评价指标的值：11 12 121 22 212nnmm mnaa aaa aaa a A ；i=1, 2, , m， j=1, 2, , n (1)万方数据铁道科学与工程学报 2017年 12月2724Step 2 指标转换：对于越高越好的正向指标，转换值即为原始数据值：ij ijua (2)对于越低越好的负向指标，转换值采用以下 2种方法：若 aij为相对数，取1ij ijua (3)若 aij为绝对

21、数，转换值取原始数据值的倒数：1ijijua (4)得到转换后的决策矩阵 ()ij mnuU ，矩阵中各uij值都是越大越好的：11 12 121 22 212nnmm mnuu uuu uuu uU (5)Step 3 由于不同的指标具有不同的量纲和单位，为了消除量纲和量纲单位的不同带来的不可公度性，首先对评价指标进行无量纲化处理，得到标准化决策矩阵 R=(rij)m n：()21ijijnikkuru(6)Step 4 计算指标值比重：1ijijnikkrpr(7)Step 5 计算指标熵值：11lnlnniijijjEppn(8)Step 6 得到指标权重：()111iimkkEwE(9

22、)Step 7 根据 Step3 中得到的决策矩阵 ()ij mnrR ，计算协调矩阵和非协调矩阵：对任意一对方案 i 和方案 j(i, j=1, 2, , n, ij)，定义协调集合：ij ki kjCkrr (10)协调矩阵中元素 cij：()ijij kkCcw(11)非协调集合：ij ki kjD kr r (12)非协调矩阵中元素 dij：maxijkki kjkDijwr rddM(13)其中，maxmax ijki kjkDdrr (14)M 为非协调集合 Dij中指标个数的最大值。协调集合 Cij表示方案 i优于方案 j的指标集合；非协调集合 Dij表示方案 i 劣于方案 j

23、的指标集合。Step 8 计算协调性指数 Ici和非协调性指数 Idi：协调性指数：11nniijjijjji jiIccc (15)非协调性指数：11nniijjijjji jiIddd (16)协调性指数 Ici表示选择地区 Mi而不选择地区Mj的整体满意程度， Ici越大，表明地区 i 的优势越大；非协调性指数 Idi表示选择地区 Mi而不选择地区 Mj的整体遗憾程度， Idi越小，表明地区 i 的劣势越小。因此，最佳方案的选取应该是协调性指数 Ici最大的，而不是非协调性指数 Idi最小的。Step 9 方案比较计算得到的协调性指数 Ici 和非协调性指数 Idi理论上有正有负，选择同

24、时拥有正数的协调性指数Ici 和负数的非协调性指数 Idi 的方案 Mi 进入下一步，正 Ici，正 Idi；负 Ici，正 Idi；负 Ici，负 Idi 的方案因为不能代表最优方案，因此不予考虑。万方数据第 12 期 单媛，等：基于改进熵权协调分析法的农村道路安全评价决策 2725Step 10 方案排序设 f(Mi)为第 i 次迭代得到的最佳方案地区， Mi表示参与第 i 次迭代的地区集合。每次迭代得到最佳方案地区后，在下一次迭代时将其从地区集合中移出，即111()kkiiM MfM， 2 k n (17)M1表示第一次迭代的地区集合， 即原始地区集合； Mk 表示第 k 次迭代的地区集

25、合， k 代表迭代次数。重复步骤 79，直至所有方案地区排序完毕或找不到最佳方案地区。4 实例分析为验证所提出的改进熵权协调分析法，在某农村地区进行实例分析说明。该地区位于某省西南部， 辖 1 区 9 县， 有 103 个乡镇， 36个居民委员会，994个村民委员会，总面积 45385km2，截止至第 6次人口普查全市人口 258 万人。截至 2006 年底，统计公路总里程 19036.31km，十二五期间持续完善农村道路网络，目前每个县的乡镇通路率都达到100%，一半以上的县的行政村通路率在 90%左右，但由于地形限制，盆地、河谷、丘陵、山岭等相间分布，仍有超过一半的建制村、自然村公路还未通

26、达。路网结构比较复杂，建造标准普标较低，道路状况普遍较差。将该农村地区分为 10个区域， 编号从 1 到 10，尽可能使每个小区域在交通流、地形等评价指标方面拥有相同或相似的特性，降低排序结果的极端偏差。指标 h4和 h5数值来源于现场测量，其他指标数据源自当地交通运输部门及统计年鉴 。确定道路评价决策矩阵 A=(aij)m n后， 基于 Step2 对决策矩阵中元素 aij做数值转换处理：负向指标中指标 h3, h4, h10取 uij=1-aij，指标 h11, h12, h13取1ijijua ，其他指标取原始数据值，由此得到的转换后决策矩阵 ()ij mnuU ，且矩阵中元素 uij

27、均在0,1区间内。继续按照 Step3Step6 计算得到农村道路交通安全的 13 个评价指标的权重为：W=(w1, w2, , w13)T=(0.082, 0.026, 0.008, 0.003,0.001, 0.072, 0.005, 0.365, 0.052, 0.0001, 0.273,0.084,0.029)将 13 个评价指标的权重按从大到小的顺序排列，同时划分为 0,0.01， 0.01,0.1， 0.1,13 个区间，则可将评价指标分为 4 组 (图 2)： (1)0.1,1区间内包含权重最高，也是对农村道路交通安全影响程度最大的的 2个指标 h8(w8=0.365)和 h11

28、(w11=0.273)，分别为道路通达率和年死亡人数。不难理解，道路通达率高的地区道路交通发展较快，但同时发生道路事故的可能性也随之增加；而年死亡人数是一个地区道路交通安全水平的直观反映，二者成反比关系。 2)0.01,0.1区间中指标为 h12(年经济损失，0.084)， h1(驾龄， 0.082)， h6(机动车车龄， 0.072)，h9(道路交通投入资金， 0.052)， h13(万车死亡率，0.029)， h2(受教育比例， 0.026)，这 6 个指标对农村道路交通安全的影响程度一般，次于第 1 组。3)0,0.01区间中指标包含 h3(重型车辆， 0.008)，h7(摩托车， 0.

29、005)， h4(宽桥窄路， 0.003)， h5(交通量， 0.001)，这 4 个指标对农村道路交通安全的影响程度较弱。 4)指标 h10(自然灾害 )的权重仅为0.0001，远小于指标 h5的 0.001。这是因为通常情况下，由自然灾害导致的道路交通经济损失对整体道路安全的影响极小，其权重可近似为 0，因此此项指标不参与在下面的评价过程，即实际参与农村道路交通安全评价的只有 12 个指标。图 2 农村道路交通安全指标权重汇总Fig. 2 Aggregationofruralroadtrafficsafetyindicatorweights万方数据铁道科学与工程学报 2017年 12月27

30、26123456789101112131 2 34 56 789100.71 0.69 0.65 0.62 0.58 0.65 0.79 0.72 0.54 0.720.62 0.58 0.61 0.54 0.51 0.59 0.64 0.58 0.59 0.600.09 0.12 0.10 0.17 0.16 0.12 0.14 0.11 0.18 0.130.14 0.17 0.18 0.16 0.19 0.16 0.1mmmmmmmmmmhhhhhhhhhhhhhA5 0.16 0.19 0.150.89 0.91 0.91 0.91 0.92 0.92 0.91 0.91 0.93 0

31、.910.64 0.62 0.59 0.60 0.51 0.61 0.68 0.59 0.47 0.620.75 0.74 0.71 0.73 0.76 0.75 0.73 0.73 0.75 0.700.90 0.88 0.89 0.61 0.49 0.66 1 0.82 0.54 0.900.10 0.09 0.09 0.09 0.08 0.10 0.11 0.09 0.09 0.100.02 0.01 0.02 0.02 0.02 0.02 0.01 0.02 0.02 0.018111 12109781299.17 10.95 11.68 12.16 11.25 10.31 9.34

32、10.23 12.8 10.921.83 1.79 2.06 2.14 1.86 1.73 1.75 1.79 1.92 1.824.1 协调分析结果前面已经得到标准化决策矩阵 Rij=(fij)m n(m=1,2, ,12； n=1,2, ,10)，以 及 12个评价指标的权重，在这些计算结果的基础上采用协调分析法评价10个地区的农村道路交通安全情况。 将每个地区的协调性指数 Ici和非协调性指数 Idi见表 1。表 1 协调分析迭代结果Table 1 Iterationresultsofconcordanceanalysis地区 12345678910f(M1)Ici 5.807 8.68

33、2 1.695 3.582Idi -0.3065 -0.5912 -0.0119 -0.2875f(M2)Ici 6.691 0.314 0.141 2.673 4.629Idi -0.3864 -0.135 -0.1675 -0.0838 -0.3555f(M3)Ici 1.254 1.139 3.179 5.017Idi -0.155 -0.2071 -0.122 -0.3706f(M4)Ici 2.013 1.976 3.295Idi -0.2129 -0.2548 -0.1484f(M5)Ici 2.021 2.053 3.027Idi -0.1346 -0.1879 -0.0182f

34、(M6)Ici 1.975 2.173Idi -0.0564 -0.1089f(M7)Ici 2.183Idi -0.0734f(M8)Ici 0.669Idi -0.0725第 1 行 f(M1)表示第 1 次迭代后各地区的 Ici和Idi值。表中结果清晰表明，地区 1， 7， 8， 10均拥有正的 Ici 和负的 Idi，其中地区 7 的 Ici 最大且 Idi最小，因此通过 1 次迭代得到农村道路交通安全情况最好的是地区 7。在第 2 次迭代之前，将地区 7 从原始评价地区万方数据第 12 期 单媛，等：基于改进熵权协调分析法的农村道路安全评价决策 2727集合中移出， 即参与第 2 次

35、迭代的地区为 M2=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10，同时重新计算决策矩阵，标准化决策矩阵 Rij变为 12 9 矩阵。 第 2 次迭代得到地区 1,2,3,8,10，其中地区 1 拥有最大的 Ici和最小的 Idi， 因此第 2 次迭代得到农村道路交通安全情况次好的是地区 1。进行第 3 次迭代之前，将地区 1 从地区集合M2中移出，并重新计算决策矩阵，进行第 3 次协调分析，得到 f(M3)=10，即地区 10。以此类推，第 4 次至第 8 次的迭代结果分别为地区 8,6,3,2,4，迭代过程及结果如表 1 所示。根据迭代结果，可以确认这 10 个地区的农村道路交通安全情况优良排序

36、为：地区 7地区 1地区 10地区 8地区 6地区 3地区 2地区 4地区 5,9。 对这 10 个地区的道路交通安全水平分类情况见表 2。第 1 次迭代后已经得到地区 1,7,8,10， 说明这4 个地区的农村道路交通安全水平较其他地区来说有较大优势；第 5 至 8 次迭代得到的地区为 2,3,6,4，说明这 3 个地区的农村道路交通安全水平属于中等水平；而地区 5 和地区 9 再进行协调分析并不能得到较佳方案地区，说明这 2 个地区的农村道路交通安全水平存在较大问题，急需进行有针对性的整治以提高整体道路安全水平。表 210地区的农村道路交通安全水平分类Table 2 Classificat

37、ionofruralroadtrafficsafetylevelin10areas农村道路交通安全水平 地区 (按优良次序排列 )优 7,1,8,10中 6,3,2,4差 5,94.2 灵敏度分析还可以通过对评价指标赋予不同的权重来探求各地区农村道路交通安全情况的发展趋势与规律。假设所有指标对于农村道路交通安全的影响程度是均等的，即对所有指标权重取 1/12，按协调分析法得到的农村道路交通安全情况最佳的地区为地区 6， 这说明综合考虑各类因素的影响程度时，相比于其他地区来讲，地区 6 道路的安全平均情况更胜一筹。为了探求权重差值对排序结果的影响，分别对人、道路、车辆、管理以及直接因素分配最高权

38、重(取其他 4 类权重的 2、 4、 6、 8 倍 )，对其他 4 类因素取相同权重，对应协调分析结果分别见表 3。当各类权重分别取其他类别的 2 倍时，对 10个地区进行协调分析得到的结果并不明显：人的因素 2 倍于其他因素时，没有得到较优地区；道路因素 2 倍于其他因素时，地区 10 较优；车辆因素 2倍于其他因素时，地区 2 较优；管理因素 2 倍于其他因素时，地区 10 较优；直接因素 2 倍于其他因素时，地区 6 较优。当各类权重分别取其他类别的 4 倍时，协调分析的结果发生了显著的变化：人的因素 4 倍于其他因素时，地区 7 和地区 10 都属于较优地区，其中地区 7 优于地区 1

39、0；道路因素 4 倍于其他因素时，地区 8 和地区 10 都属于较优地区，其中地区 10优于地区 8；车辆因素 4 倍于其他因素时，析出结构只有地区 2；管理的因素 4 倍于其他因素时，地区7 和地区 10 都属于较优地区， 其中地区 7 优于地区10；直接因素 4 倍于其他因素时，地区 6,7,8, 均属较优地区，地区 7 最优，地区 6 优于地区 8。当各类权重分别取其他类别的 6 倍和 8 倍时，协调分析的结果与上述基本相同，地区 1 和地区 3的道路安全水平随着管理因素和人的因素方面权重的增加而显现出来。综合上述结果来看，更改指标权重值后进行协调分析后，地区 1,2,3,6,7,8,1

40、0 均在不同程度上被检索出来， 但是地区 4,5,9始终没出现在结果中，这说明地区 4,5,9的农村道路交通安全水平在这 10个地区中处于较低水平，与前面排序结果相吻合，从而验证了协调分析排序法的有效性。由熵权法确定的权重中， 除了指标 h8(属于管理因素 )， h11(属于直接因素 )外，其他指标的权重值趋于均一，这些指标对评价 10 个地区的农村道路交通安全情况并没有突出主要影响，而在权重较大的指标 h8， h11上，地区 7 的结果明显优于其他地区，因此从直观上看， 也是地区 7的道路安全情况最佳。万方数据铁道科学与工程学报 2017年 12月2728表 3 不同权重下 10 地区的协调

41、分析结果Table 3 Resultsofconcordanceanalysiswithdifferentweightsin10areas地区 12345678910平均权重Ici 2.499Idi -0.0067人的因素 2 倍IciIdi道路因素 2 倍Ici 1.4995Idi -0.0102车辆因素 2 倍Ici 0.3051Idi -0.0855管理因素 2 倍Ici 2.2504Idi -0.0493直接因素 2 倍Ici 2.6667Idi -0.0632人的因素 4 倍Ici 7.0425 2.6876Idi -0.047 -0.0637道路因素 4 倍Ici 0.6681 1

42、.3751Idi -0.0073 -0.0887车辆因素 4 倍Ici 0.979Idi -0.1543管理因素 4 倍Ici 7.0425 3.0626Idi -0.1439 -0.1764直接因素 4 倍Ici 3.2508 6.6672 1.9381Idi -0.189 -0.0539 -0.09人的因素 6 倍Ici 7.4325 3.0499Idi -0.1131 -0.1025道路因素 6 倍Ici 0.8162 1.3Idi -0.0714 -0.1357车辆因素 6 倍Ici 1.3835Idi -0.1955管理因素 6 倍Ici 5.1659 7.4325 3.5499Id

43、i -0.0192 -0.2423 -0.2528直接因素 6 倍Ici 3.5997 6.9333 2.4832Idi -0.2644 -0.1222 -0.1817人的因素 8 倍Ici 0.1798 7.6952 3.2916Idi -0.2092 -0.1569 -0.1283道路因素 8 倍Ici 0.9027 1.2504Idi -0.1143 -0.167车辆因素 8 倍Ici 1.6523Idi -0.223管理因素 8 倍Ici 5.2231 7.6952 3.8748Idi -0.0618 -0.3076 -0.3036直接因素 8 倍Ici 3.8334 7.112 2.

44、8467Idi -0.3146 -0.1675 -0.2427万方数据第 12 期 单媛，等：基于改进熵权协调分析法的农村道路安全评价决策 27295 结论1) 提出一种适用于农村道路的综合评价方法，该方法模型也可用于其他行业或领域的安全评价问题。方法上选用相比之下更为客观的熵权法和协调分析法相结合，确定评价指标权重，并对目标地区进行评价排序。不同于以往只求出最佳方案的固定模式，这里通过迭代的方式对方案进行排序。为验证结果的鲁棒性，改变指标权重进行灵敏度分析。得到的分析结果与排序结果相一致，从而验证了该方法的有效性。2) 另外，由于各地区之间在人口、教育、经济方面存在差异，导致评价结果各有侧重

45、，灵敏度分析可以帮助道路管理者根据本地区的道路安全情况制定有针对性的政策和措施。参考文献：1 Hermans E, Da R, Brijs T, et al. Road safety riskevaluation by means of ordered weighted averagingoperators and expert knowledgeJ. Knowledge-BasedSystems,2010,23(1):48-52.2 AbbasKA.Trafficsafetyassessmentanddevelopment ofpredictivemodelsforaccidents onr

46、uralroadsinEgyptJ.AccidentAnalysis&Prevention,2004,36(2):149-163.3 LI C, CHEN K, XIANG X.An integrated framework foreffective safety management evaluation: Application ofan improved grey clustering measurementJ. ExpertSystemswithApplications,2015,42(13):5541-5553.4 CHEN F,WANG J, DENGY.Road safety r

47、isk evaluationby means of improved entropy TOPSISRSRJ. SafetyScience,2015(79):39-54.5 蒋红妍 , 戴经梁 . 道路路况评价的物元模型 J. 长安大学学报 (自然科学版 ),2005,25(1):29-32.JIANG Hongyan, DAI Jingliang. Matter Element modelfor evaluating pavement conditionJ. Journal ofChangan University (Natural Science Edition), 2005,25(1):2

48、9-32.6 陈毕伍 , 石宝林 , 雷茂锦 . 基于物元模型的高速公路交通安全评价体系 J. 长安大学学报 (社会科学版 ),2008,10(04):20-24.CHEN Biwu, SHI Baolin, LEI Maojin. Traffic safetyassessment for expressway based on matter elementmodelJ. Journal of Changan University (Social ScienceEdition),2008,10(4):20-24.7 王涛 , 陈峻 . 基于模糊综合评价法的城市道路交通安全评价研究 J. 交通信息与安全 ,2011,29(4):99-103.WANG Tao, CHEN Jun. Urbantraficroadsafetyevaluation based on fuzzy mathematic methodJ. Journalof Transportation Information and Safety, 2011, 29(4):99-103.8 周彬 , 秦玉娟 . 基于层次分析法的道路交通安全评估模型 J. 信息技术 ,2011(10):218-221.ZHOU Bin, QIN Yujuan. Model of road safetyassess