本发明涉及城市道路绿化安全评价技术领域，尤其涉及基于熵权topsis法的城市道路绿化安全评价方法。
背景技术：
道路绿化作为城市道路建设的组成部分，越来越受到人们的重视，道路绿化具有坏境美化、降噪防尘等功能。然而近年来，由于道路绿化设计不当引发的交通安全问题日益突出，道路绿化安全评价方法的确定则显得尤为重要。道路绿化评价是一个较为复杂的过程，目前常用的道路绿化评价方法主要为人工评价法和层次分析法，通过聘请相关领域的专家，对评价对象进行打分，从而得到评价结果，但主要存在以下缺陷：评价过程主观性过强、过于繁琐，评价规则过多，评价指标单一，评价结果精度过低，且评价方法缺乏科学依据。
因此亟需一种评价指标全面、评价过程科学、结果精度较高的道路绿化安全评价方法。
技术实现要素：
发明目的：本发明的目的是提供一种基于熵权topsis法的城市道路绿化安全评价方法,以减少评价规则过多，评价主观性较强等对评价结果的负面影响，提高了道路绿化安全评价的准确性。
技术方案：基于熵权topsis法的城市道路绿化安全评价方法，包括以下步骤：
(1)建立城市道路绿化安全评价体系；
(2)采用熵权法确定评价指标权重；
(3)采用topsis法计算相对接近度值，得出评价结果。
步骤(1)包括以下步骤：
(11)分析城市道路绿化安全影响因素；
(12)构建评价指标；
(13)确定评价指标评分标准表。
步骤(12)中，从防眩效果、视线视距、行车缓冲效果、驾驶员心理效果和侵入道路情况五个方面构建评价指标。
步骤(13)中，采用专家打分法和测量实际值，确定评价指标评分标准表。
步骤(2)包括以下步骤：
(21)采用熵权法设置权重，得到初始数据矩阵a；
(22)对矩阵a进行标准化；
(23)求出标准化后的矩阵中每个指标的权重。
步骤(3)包括以下步骤：
(31)将矩阵a进行规范化，构造加权规范化矩阵b；
(32)确定正理想解和负理想解；
(33)计算各评价对象指标值与正理想解和负理想解的距离；
(34)计算各评价对象指标值与正理想解和负理想解的相对接近程度值。
工作原理：本发明采用的是基于熵权逼近理想解排序topsis(techniquefororderpreferencebysimilaritytoanidealsolution)法的城市道路绿化安全评价方法，从防眩效果、视线视距、行车缓冲效果、驾驶员心理效果和侵入道路情况五个方面建立了城市道路绿化安全评价体系。采用专家打分法和测量实际值，确定评价指标评分标准表；采用熵权法确定各评价指标的权重，最大程度反映指标的原始信息；结合topsis法模型建立安全评价模型，计算相对接近度值反映评价结果。本发明减少了评价规则过多、评价主观性较强等对评价结果的负面影响，提高了道路绿化安全评价的准确性。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点：(1)确定了评价指标评分标准，保证了道路绿化安全评价的全面性和科学性；(2)反映了指标的原始信息，为确定道路绿化安全评价指标的权重提供依据；(3)本发明结合topsis法模型建立安全评价模型，计算相对接近度值反映评价结果，减少了评价规则过多、评价主观性较强等对评价结果的负面影响，提高了道路绿化安全评价的准确性。
附图说明
图1为城市道路绿化安全评价方法流程图；
图2为城市道路绿化安全评价体系图。
具体实施方式
如图1所示，城市道路绿化安全评价方法方法包括以下步骤：
(1)建立道路绿化安全评价体系，步骤(1)又包括以下步骤：
(11)分析城市道路绿化安全影响因素；
(12)构建评价指标；
(13)确定评价指标评分标准表。
在步骤(1)中剖析了城市道路绿化对交通安全的影响，从多方面分析了各问题的成因，考虑人、车、路、环境等因素，从防眩效果、视线视距、行车缓冲效果、驾驶员心理效果和侵入道路情况五个方面建立了城市道路绿化安全评价体系，安全评价体系图如图2所示。采用专家打分法和测量实际值，确定评价指标评分标准表，具体见表1，其中c1至c18与图2中的c1至c18一一对应。
表1评价指标评分标准
(2)采用熵权法确定评价指标权重。根据步骤(1)建立的道路绿化安全评价体系，运用专家打分法对各评价指标打分，得到道路绿化评价初始数据，采用熵权法，对初始数据进行规范化，得到各评价指标的权重。步骤(2)具体包括以下步骤：
(21)采用熵权法设置权重，假设需要评价的道路条数为n，评价的指标为m个，对每条道路的各个指标进行定量，由此可以得到一个n×m的初始数据矩阵a：
(22)将该矩阵进行标准化，矩阵的每一列记为ai，标准化后矩阵各元素记为bij，标准化的公式如下所示：
(23)根据标准化矩阵的值，计算每个指标下每个评价对该指标的特征比重cij，从而求出该指标的熵值ej，进而求出这个指标的权重ωj，具体计算公式如下：
(3)通过topsis法计算相对接近度值反映评价结果，步骤(3)具体包括如下步骤：
(31)将矩阵a进行规范化，规范化后矩阵中每一个元素变为yij，利用求得的各指标的权重，构造加权规范化矩阵b，具体计算公式如下：
(32)确定正理想解和负理想解，将矩阵b的每一个值记为bij，bij越大，则表示评价越好，将正理想解记为b+，负理想解记为b-，则：
(33)计算各评价对象指标值与为正理想解和负理想解的距离：
(34)计算各评价对象指标值与正理想解和负理想解的相对接近程度值li，相对接近度计算公式如下：
通过比较相对接近的大小，判定道路绿化安全评价结果，li∈[0,1]，相对接近度越高，则表示道路绿化安全度越高。
本实施例选取的是某市内的城市道路绿化，选取了路段a、路段b、路段c、路段d、路段e和路段f作为研究对象，进行道路绿化安全评价，验证评价模型的可行性。根据各指标对六条路的道路绿化进行打分，得到的初始评价数据如表2所示。
表2道路绿化评价初始数据
对初始数据进行规范化，运用熵权法求得各指标的权重，得到的数据如表3所示。
表3道路绿化安全评价指标权重
确定了各权重后，结合topsis法评价模型，对初始数据归范化，构造加权规范矩阵，结果如表4所示。
表4加权规范矩阵
根据加权规范矩阵，计算各评价对象指标值与理想解的相对接近度，结果如表5所示。
表5道路绿化安全评价结果
根据表5得到的各道路绿化安全评价的相对接近度可以看出，路段e的相对接近度最高，说明其道路绿化安全评价最高，路段a，路段b，路段c，路段f绿化安全评价较好，路段d安全评价较低，由权重可以看出，防眩效果对道路交通安全影响最大，视线视距次之，防眩效果主要由分隔绿化带的特性决定，视线视距主要受到植物种植间距，遮挡设施情况等因素的影响，因此，路段d安全评价较低的主要原因为该道路缺少绿化隔离带和遮挡设施现象严重，存在较大交通安全隐患。