一种基于模糊混合决策的铁路公益性综合评价方法与流程

本发明涉及铁路工程建设领域，特别涉及一种基于模糊混合决策的铁路公益性综合评价方法。
背景技术：
：开展针对公益性综合方法的研究，有助于理清影响公益性铁路建设和运营的复杂因素及其相互作用关系，充分认识该类铁路的社会贡献和建设意义，拓展目前铁路的经济评价体系，对于实现公益性铁路的科学、合理、高效运营和可持续性发展都具有重要作用。目前，关于铁路公益性综合评价的研究还是空白。传统的铁路评价方法多限于国民经济评价或模糊综合评价方法。但国民经济评价方法只考虑了时间节省效益、运营成本节省效益等有限的定量指标，难以将促进民族团结、维护国家统一等定性指标包含在内，并且也不能给出最终评价结果的好坏程度；模糊综合评价方法在进行定量和定性指标综合评价时，需要对定量和定性指标都给出评价等级或模糊化的评价值，并确定隶属度函数，使得在很多情况下难以实现。技术实现要素：本发明的目的在于克服现有技术中所存在的上述不足，提供一种基于模糊混合决策的铁路公益性综合评价方法，用于填补目前关于铁路公益性综合评价方法研究的空白。为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：一种基于模糊混合决策的铁路公益性综合评价方法，包括以下步骤：s1：建立铁路公益性综合评价指标体系，可以采用现有的评价指标进行评价，也可以设计一套新的指标体系；s2：对指标体系中的定性指标进行定量化转换；s3：对定性指标和定量指标的取值分别进行标准化处理；s4：采用g1法计算各指标的权重；s5：对各指标取值进行加权，并确定理想解；s6：计算待评价铁路与理想解的距离；s7：对铁路公益性进行综合评价及等级分类。本发明填补了目前关于铁路公益性综合评价方法的空白，克服了国民经济评价、模糊综合评价方法等传统铁路评价方法的缺点，实现了定量指标和定性指标的综合评价，使得评价结果更加科学合理、更具参考价值以及可操作性。优选的，所述步骤s2中，对指标体系中的定性指标进行定量化转换的方法为：首先，由专家采用语言变量{很好，好，较好，一般，较差，差，很差}、{很大，大，较大，一般，较小，小，很小}或{很高，高，较高，一般，较低，低，很低}对定性指标进行初步赋值；然后，将语言变量转化为三角模糊数转化关系如下：语言变量“很差”或“很小”或“很低”对应的三角模糊数为(0，0.1，0.2)；语言变量“差”或“小”或“低”对应的三角模糊数为(0.1，0.2，0.3)；语言变量“较差”或“较小”或“较低”对应的三角模糊数为(0.2，0.3，0.4)；语言变量“一般”对应的三角模糊数为(0.4，0.5，0.6)；语言变量“较好”或“较大”或“较高”对应的三角模糊数为(0.5，0.6，0.7)；语言变量“好”或“大”或“高”对应的三角模糊数为(0.6，0.7，0.8)；语言变量“很好”或“很大”或“很高”对应的三角模糊数为(0.8，0.9，1.0)。利用三角模糊数对定性指标进行量化，能够充分考虑定性指标的模糊性，弥补了传统方法直接对定性指标转换为{1，3，5，7，9}，从而造成对定性指标不确定性信息考虑不足的问题。优选的，所述步骤s3中，对定性指标和定量指标的取值分别进行标准化处理的方法为：对于效益型定量指标，标准化方法为：对于成本型定量指标，标准化方法为：对于效益型定性指标，标准化方法为：对于成本型定性指标，标准化方法为：其中，t为定量指标的个数；xi为第i个定量指标的取值；si为第i个定量指标xi的标准化后的值；maxi为第i个定量指标的取值的最大值；mini为第i个定量指标的取值的最小值；k为定性指标的个数；为第i个定性指标的三角模糊数取值；为第i个定性指标标准化后的值；为第i个定性指标的取值的最大值；为第i个定性指标的取值的最小值。maxi、mini、和都由目前已通车的公益性铁路的统计数据得到。优选的，所述步骤s4中，采用g1法计算各指标的权重包括以下步骤：s41：设总共有n个评价指标，按照重要性程度降序排序，排序后的指标分别为x1，x2，...xn，每个指标的权重分别为w1，w2，...wn；s42：定义前后相邻两个指标重要程度比rj＝wj-1/wj，前面指标xj-1与后面指标xj具有同样重要性，rj＝1.0；前面指标xj-1比后面指标xj稍微重要，rj＝1.2；前面指标xj-1比后面指标xj明显重要，rj＝1.4；前面指标xj-1比后面指标xj强烈重要，rj＝1.6；前面指标xj-1比后面指标xj极端重要，rj＝1.8；s43：求得重要性程度最小指标xn的权重为：s44：其他n-1个指标的权重为：wj-1＝rjwj，j＝n，n-1，...，2。优选的，所述步骤s5中，对各指标取值进行加权，并确定理想解包括以下步骤：s51：对各指标取值进行加权，方法为：对于定量指标，加权方法为：ji量＝wisi，i＝1，2，...，t；对于定性指标，加权方法为：其中，ji量为第i个定量指标标准化后的值si的加权值；为第i个定性指标标准化后的值的加权值；s52：确定理想解的方法为：对于定量指标，确定理想解的方法为：li量＝maxi，i＝1，2，...，t；对于定性指标，确定理想解的方法为：其中，li量为理想解中的第i个定量指标；li性为理想解中的第i个定性指标；maxi为待评价铁路项目第i个定量指标的取值的最大值；为待评价铁路项目第i个定性指标的取值的最大值，maxi和部由目前已通车的公益性铁路的统计数据得到。优选的，所述步骤s6中，计算待评价铁路与理想解的距离的方法为：其中，gyp为铁路公益性综合评价值，即待评价铁路与理想解的距离。优选的，所述步骤s7中，对铁路公益性进行综合评价及等级分类的方法为：gyp的值介于0到1之间，将gyp划分7个等级标准，用以表征铁路公益性综合评价的程度：当gyp的取值为0-0.1时，综合评价等级为很好；当gyp的取值为0.1-0.2时，综合评价等级为好；当gyp的取值为0.2-0.4时，综合评价等级为较好；当gyp的取值为0.4-0.6时，综合评价等级为一般；当gyp的取值为0.6-0.8时，综合评价等级为较差；当gyp的取值为0.8-0.9时，综合评价等级为差；当gyp的取值为0.9-1时，综合评价等级为很差。与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明填补了目前关于铁路公益性综合评价方法的空白，克服了国民经济评价、模糊综合评价方法等传统铁路评价方法的缺点，实现了定量指标和定性指标的综合评价，使得评价结果更加科学合理、更具参考价值以及可操作性。通过使用目前已通车的公益性铁路的统计数据作为理想解各指标的取值，并利用待评价铁路去逼近于该理想解的思路，构建综合评价模型，使得最后评价结果具有可对比性，可与其他公益性铁路的评价结果进行比较，以相互借鉴、取长补短。附图说明：图1是本发明所述的一种基于模糊混合决策的铁路公益性综合评价方法的流程示意图。具体实施方式下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本
发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。如图1所示，一种基于模糊混合决策的铁路公益性综合评价方法，包括以下步骤：s1：建立铁路公益性综合评价指标体系，可以采用现有的评价指标进行评价，也可以设计一套新的指标体系。s2：对指标体系中的定性指标进行定量化转换。首先，由专家采用语言变量{很好，好，较好，一般，较差，差，很差}、{很大，大，较大，一般，较小，小，很小}或{很高，高，较高，一般，较低，低，很低}对定性指标进行初步赋值；然后，利用下表1将语言变量转化为三角模糊数表1语言变量与三角模糊数的转化关系语言变量(定性指标初步赋值)三角模糊数“很差”或“很小”或“很低”(0.0，0.1，0.2)“差”或“小”或“低”(0.1，0.2，0.3)“较差”或“较小”或“较低”(0.2，0.3，0.4)一般(0.4，0.5，0.6)“较好”或“较大”或“较高”(0.5，0.6，0.7)“好”或“大”或“高”(0.6，0.7，0.8)“很好”或“很大”或“很高”(0.8，0.9，1.0)s3：对定性指标和定量指标的取值分别进行标准化处理。对于效益型定量指标，标准化方法为：对于成本型定量指标，标准化方法为：对于效益型定性指标，标准化方法为：对于成本型定性指标，标准化方法为：其中，t为定量指标的个数；xi为第i个定量指标的取值；si为第i个定量指标xi的标准化后的值；maxi为第i个定量指标的取值的最大值；mini为第i个定量指标的取值的最小值；k为定性指标的个数；为第i个定性指标的三角模糊数取值；为第i个定性指标标准化后的值；为第i个定性指标的取值的最大值；为第i个定性指标的取值的最小值。maxi、mini、和部由目前已通车的公益性铁路的统计数据得到。s4：采用g1法计算各指标的权重。s41：设总共有n个评价指标，按照重要性程度降序排序，排序后的指标分别为x1，x2，...xn，每个指标的权重分别为w1，w2，...wn；s42：定义前后相邻两个指标重要程度比rj＝wj-i/wj，rj个由专家根据表2确定其取值：表2rj赋值参考表rj赋值说明1.0前面指标xj-1与后面指标xj具有同样重要性1.2前面指标xj-1比后面指标xj稍微重要1.4前面指标xj-1比后面指标xj明显重要1.6前面指标xj-1比后面指标xj强烈重要1.8前面指标xj-1比后面指标xj极端重要s43：求得重要性程度最小指标xn的权重为：s44：其他n-1个指标的权重为：wj-1＝rjwj，j＝n，n-1，...，2。s5：对各指标取值进行加权，并确定理想解。s51：对各指标取值进行加权，方法为：对于定量指标，加权方法为：ji量＝wisi，i＝1，2，...，t；对于定性指标，加权方法为：其中，ji量为第i个定量指标标准化后的值si的加权值；为第i个定性指标标准化后的值的加权值；s52：确定理想解的方法为：对于定量指标，确定理想解的方法为：li量＝maxi，i＝1，2，...，t；对于定性指标，确定理想解的方法为：其中，li量为理想解中的第i个定量指标；li性为理想解中的第i个定性指标；maxi为待评价铁路项目第i个定量指标的取值的最大值；为待评价铁路项目第i个定性指标的取值的最大值，maxi和都由目前已通车的公益性铁路的统计数据得到。s6：计算待评价铁路与理想解的距离。其中，gyp为铁路公益性综合评价值，即待评价铁路与理想解的距离。s7：对铁路公益性进行综合评价及等级分类。gyp的值介于0到1之间，将gyp划分7个等级标准，用以表征铁路公益性综合评价的程度，这里的评价等级也可以用目前习惯上通常采用的百分制来表示，如表3所示。表3铁路公益性综合评价标准本发明依据铁路公益性综合评价值的范围，将评价结果划分为7个不同等级，可为铁路公益性综合评价工作提供一定的参考作用，促进铁路公益性综合评价过程的客观化和科学化。下面以川藏铁路的公益性综合评价来对本发明进行进一步的说明，具体的，川藏铁路位于川藏两省区境内，是上海至拉萨铁路通道的重要组成部分和西藏自治区对外运输主通道，也是我国西部地区一条东西向的重要通道。本实施例主要针对川藏铁路某一段开展铁路公益性综合评价研究。s1：构建评价指标体系，并计算得到各指标的取值，具体见表4。表4川藏铁路公益性评价指标取值s2：利用三角模糊数，对定性指标的语言类评价值进行量化，具体见表5。表5定性指标量化值s3：指标权重(1)、指标重要性排序聘请相关领域专家根据工程实际经验和知识，并根据川藏铁路的具体情况，对上表指标进行初步排序，得到：国家战略＞国防建设＞社会稳定＞民族团结＞精准扶贫＞生态安全保障＞带动区域经济发展＞综合交通运输体系＞带动相关产业发展＞旅游发展＞就业效果＞城镇化进程＞国民经济效益＞财务效益。(2)、指标重要性赋值r2＝1.4，r3＝1.2，r4＝1.2，r5＝1.2，r6＝1.2，r7＝1.2，r8＝1.2，r9＝1.4，r10＝1.2，r11＝1.2，r12＝1.2，r13＝1.4，r14＝1.2。(3)、计算权重利用g1法计算指标的权重，如表4所示。s4：综合评价利用综合评价公式进行川藏铁路公益性评价，得到：gyp＝0.071，即得分为92.9分，评价等级为：很好。通过对川藏铁路公益性评价相关指标的分析和综合评价模型的计算，川藏铁路在国家战略、社会稳定、民族团结和生态安全保障等方面达到了“很好”的程度；在国防建设、带动区域经济发展、综合交通运输体系和国民经济效益等方面为“好”；在精准扶贫、带动相关产业发展、旅游发展、就业效果等方面评价为“一般”，由于国家战略、社会稳定、民族团结和生态安全保障等定性指标的权重较其他指标更高，因此，经过定性和定量综合评价后，川藏铁路公益性得分达到92.9分，评价等级为“很好”。该综合评价结论是基于客观分析后的结果，该评价结果更加科学合理化、更具参考价值以及实际可操作性。以上实施例仅用以说明本发明而并非限制本发明所描述的技术方案，尽管本说明书参照上述的各个实施例对本发明已进行了详细的说明，但本发明不局限于上述具体实施方式，因此任何对本发明进行修改或等同替换；而一切不脱离发明的精神和范围的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。当前第1页12