基于区间不确定语言多属性群决策的政府投资工程项目决策方法

对政府投资工程项目的主要影响因素进行了系统全面的分析,构造出影响因素的指标体系(即属性集)。为应对不确定信息和增加决策的科学性,采用多属性群决策理论由专家用区间不确定语言给出方案属性值的定性判断。为得到最优的综合方案,同时考虑属性间的交互作用,利用非可加测度及GS-IVIULCA算子来计算方案的综合评价值,属性权重由信息熵与Shapley函数确定。当专家及属性权重不确定时,分别建立了专家集与属性集上的最优模糊测度模型。基于此,给出了在信息不确定环境下政府投资工程项目方案选择的一个新评价方法。最后,通过一个实际案例分析来验证所给方法的可行性和有效性。     

基于前景理论和证据理论的混合型多属性决策方法

针对混合型多属性决策问题,提出基于前景理论和证据理论的决策方法。考虑属性值类型,将实数和语言变量转化为区间数形式,保留原属性值的不确定性。结合决策者的心理行为,依据前景理论和属性权重给出各方案在不同属性下的评价价值,根据证据理论将同一方案的评价价值合成得到综合评价值,按照基于可能度的区间数排序方法对方案的综合评价值进行排序,从而得到方案的排序结果。算例分析说明了该方法的可行性和有效性。     

节假日停车选择行为分析

根据居民的社会经济属性和出行特征,研究节假日停车选择的影响因素.以2013年清明节期间香山地区的居民出行调查和停车调查为基础,利用节假日交通特征,挖掘峰值出行需求条件下居民的活动特征和出行规律,并对居民出行和停车选择进行数据分析,建立节假日停车选择结构方程模型,探究节假日停车问题的诱因.研究表明,到达时间和逗留时间是影响停车选择的主要因素.同时,出行者对道路环境越熟悉,对停车情况越了解,出行方式越复杂,停车选择行为越多样.     

基于后悔理论的理想点决策方法及其在防洪调度中的应用

针对决策指标值是区间灰数的水库洪水调度问题,考虑决策者受心理因素的影响,提出一种基于后悔理论的理想点决策方法.首先根据已建立的决策指标体系构造评价值为区间灰数的样本矩阵,并对各指标进行标准化处理,确定正、负理想方案,决策者将各方案分别与正、负理想方案比较时会出现后悔和欣喜的心理行为,并得到后悔值函数和欣喜值函数,将综合欣喜后悔值由大到小进行优劣排序,从而得到最优方案.以陕西某水库防洪调度决策为例,求解验证了该方法的合理性与可行性,为解决不确定性决策问题提供了一种新思路.     

基于累积前景理论的通勤出行联合决策模型

为研究不确定交通环境下的通勤出行决策行为,考虑出行者的有限理性,基于累积前景理论构建了出发时刻、路径的联合决策模型.该模型包含3个参考点,即可接受的最早、最晚到达时间和行程时间,且风险偏好系数考虑了行程时间的可靠性及参考点的影响.基于所选取的参考点计算价值函数与权重函数,并依据前景值最大确定出行方案.算例研究结果表明:...     

考虑多人给出参照点的风险型多属性决策方法

针对多人给出参照点的风险型多属性决策问题,提出了一种基于累积前景理论的决策分析方法.在该方法中,首先依据累积前景理论,计算每个参与决策人针对不同自然状态下每个方案的属性值的前景价值及决策权重函数值,进而得到每个参与决策人针对各方案的综合累积前景值;然后,计算每个参与决策人的决策信息与总体决策信息的期望一致性程度,并得到每个参与决策人的权重;在此基础上,计算各方案的总体累积前景值,并依据总体累积前景值的大小对各备选方案进行排序.最后,通过一个数值算例来说明该方法的可行性.     

城市停车设施片区指引优化模型及评价方法

提出一种停车设施片区优化指引的模型方法,以首选停车场和备选停车场的平面距离最小为目标函数,在泊位饱和度和车辆接受停放概率等约束条件下,建立停车片区优化指引模型,设计结合作图法的两层次搜索算法确定停车场备选解集.采用模糊优选评价方法进行备选方案的排序研究,通过隶属函数对各备选停车场方案的原始数据进行标准化处理,并通过备选方案与基准方案的贴近度数值评价各次选停车场的排序,以东莞市中心城区第7停车分区作为计算实例,说明停车片区停车指引模型和模糊优选评价方法能够成功地应用实施.     

基于前景理论的门诊预约决策方法

针对患者给出关于医生和就诊时段的偏好排序的门诊预约决策问题，给出了一种基于前景理论的门诊预约决策方法.首先依据患者给出的关于医生的偏好排序，分别建立了针对医生的损失矩阵和收益矩阵，然后依据前景理论和矩阵规范化方法，构建了针对医生的规范化前景矩阵；类似地，依据患者给出的关于就诊时段的偏好排序，分别建立了针对就诊时段的损失矩阵和收益矩阵，进而构建了针对就诊时段的规范化前景矩阵；通过构建患者在各就诊时段内接受医生服务的综合前景矩阵，以所有患者综合前景值之和最大为目标，建立了门诊预约决策的优化模型，通过模型求解得到最终的预约决策结果.最后通过一个算例说明了提出方法的可用性.     

基于累积前景理论的应急物流最优路径选择模型

通常情况下,应急物流的最优路径选择问题是一个不确定性问题,所以本文选择累积前景理论研究应急物流最优路径选择问题,此方法符合决策者在应急物流最优路径决策过程中非完全理性的特点。本文首先从路径的各路段入手,通过各路段的灾害强度得到途经各路段的实际运行速度和时间;然后,通过路段的运行时间来具体确定路径的运行时间,进而计算出累积前景理论中时间参考点的值;最后,根据时间参考点的取值计算出各路径的价值函数值、权重函数值以及前景值,选择前景值最大的路径为应急物流的最优路径。结果表明:根据累积前景理论建立的应急物流最优路径选择模型,比根据距离选择最优路径的传统静态算法更符合实际情况,给应急物流决策者提供了一种更科学有效的决策方法。     

某矿山最佳充填站站址方案选择

 充填站站址是一个充填矿山的咽喉工程,其合理与否是一个新建充填系统的关键。为解决充填站站址方案优化选择问题,本文通过现场调研、资料分析、专家咨询等方式,综合考虑经济、技术、环境、安全等因素,建立了充填站站址方案综合评判指标体系,进而运用层次分析法(AHP)、熵值法(EM)和逼近理想解的排序法(TOPSIS)的基本理论对充填站站址方案进行综合评判,从而确定最优充填站站址方案。评判过程中,为均衡主观、客观因素对各评判指标权重的影响,运用层次分析法确定各评判指标的主观权重,结合熵权法计算得到的客观权重,得到均衡主观、客观因素影响的均衡权重,进而结合逼近理想解的排序法的基本原理建立AHP&EM-TOPSIS综合评判模型,计算得到各充填站站址方案基于评判指标的综合优越度,从而确定各充填站站址方案的优劣。将该方法应用于某矿山实例中,依据该矿山实际条件,拟定3种待选充填站站址方案,建立充填站站址综合评价指标体系,进而运用AHP&EM-TOPSIS综合评判模型对各充填站站址方案进行评判,得出拟选择3种充填站站址方案的综合优越度分别为:71.2%, 46.4%,56.3%,从而确定第1种方案最优。经该矿山实践表明,本文方法所确定的充填站站址方案在生产过程中取得了良好的经济、社会效益。     

基于NL模型的节假日绿色出行行为研究

针对节假日出行行为的特殊性,利用2014年北京市节假日出行行为调查数据,构建了节假日绿色出行行为Nested Logit模型。通过筛选影响节假日绿色出行行为选择的显著因素,建立了节假日绿色出行行为NL模型的层次结构,分析了模型的参数估计结果。研究结果表明,是否拥有小汽车、是否拥有自行车、居住方式、出行目的、出行距离和出行费用是影响节假日出行方式选择的主要因素,是否拥有小汽车、是否有同伴和出行目是影响节假日绿色出行选择的主要因素。     

停车场内部泊车行为特性分析及最优泊位选择模型

在详细分析有无诱导条件下的停车场内部泊车行为异同的基础上,提出服务于车位引导系统的最优泊位选择模型.结合国内外微观泊车行为调查分析结果,确定了停车场内泊位选择过程中的主要影响因素,包括步行距离、行驶距离、安全性、遮荫时长和有效泊位两侧车辆占用情况等.将各影响因素视为泊位的多项属性,建立了基于灰熵的最优泊位选择模型,对某一时刻停车场内所有的空余有效泊位进行排序,确定最优泊位.实例分析表明,该模型客观、简单、实用,有助于车位引导系统为停车者选择实时的最优泊位.     

自动代客泊车接受度及停车选择行为影响因素分析

自动代客泊车是无人驾驶系统的重要组成部分,对于缓解城市交通拥堵具有重要作用。为了探讨自动代客泊车接受度及选择行为影响因素,首先基于技术接受模型,选取感知易用性、感知有用性、行为态度、行为意向、感知风险、信任六个心理潜变量构建自动代客泊车结构方程模型。随后基于线上调查问卷数据,采用随机森林算法构建考虑心理潜变量模型与不考虑心理潜变量模型,研究发现考虑心理潜变量的随机森林模型拟合优度更高,更适合用于分析自动代客泊车选择行为的影响因素。通过袋外估算误差率对考虑心理潜变量的随机森林模型进行变量筛选,结果表明当变量个数为9时,该模型的袋外估算误差率最小,筛选后的变量分别为停车费用、受教育程度、感知风险、出行总成本、行为意向、信任、月收入水平、感知易用性、年龄。最后将筛选后的9个变量纳入逻辑回归中进一步分析各变量对选择行为的影响程度,参数标定结果表明停车费用、受教育程度、感知风险、出行总成本、行为意向、信任、月收入水平、年龄变量均对选择行为具有显著影响。     

农民工返乡创业决策的影响因素分析

根据河南省471个农民工家庭的调查数据,运用二元Logistic选择模型,对农民工返乡创业决策的影响因素进行了实证分析,探讨了农民工返乡创业的原因,说明了返乡农民工的概念和选取的变量,创建了农民工返乡创业因素的回归模型。结果表明：农民工个体、家庭、创业环境分别作为动力、保障、导向因素对其决策发挥作用。     

基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法

滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation, BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性,以川西蒲江县为研究区,通过实地调查与编录,筛选地质、地貌、环境等12类影响因子,分析各影响因子与滑坡的相关性,确定影响因子的权重大小,构建BP神经网络模型,完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示：研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关,坡度、地形湿度指数(topographic wetness index, TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显,利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线精度分析,结果表明：基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重...     

基于上海市消费者的汽车共享选择分析

利用Mcfadden提出的离散选择模型研究了消费者选择汽车拥有和汽车共享的主要影响因素.基于对上海市消费者的问卷调查,构建单次出行选择汽车共享的多项Logit模型和因汽车共享而放弃购车的多项Logit模型,探讨影响消费者选择汽车共享因素的重要性,分析消费者个人长期的汽车拥有行为.     

考虑偏好差异与备选方案相关性的居民出行方式选择模型

为克服传统logit模型的IIA缺陷, 构建合适的居民出行方式选择模型。尝试结合广义极值模型与潜在类别模型, 选取出行费用、出行时间、停车费用及等待时间等作为方式选择效用变量, 选取个人收入、出行目的与出行距离作为类属函数变量, 构建一种区分潜在类别的配对巢式logit模型, 该模型能同时刻画备选方式之间的相关性以及出行者的偏好差异。利用2005年北京市第三次居民出行调查数据, 对模型参数进行估 计和检验。参数估计结果表明: 1) 相较于传统MNL模型与不区分潜在类别的配对巢式logit模型, 区分潜在类别的配对巢式logit模型具有更优的统计学特征; 2) 对出行费用敏感的出行者比例大于对出行时间敏感的出行者比例, 提供交通服务时, 降低费用将比缩短时间更为有效。     

基于均值半绝对价值离差的资产组合选择模型

从投资者心理感受出发,考虑损失规避现象,应用展望理论的价值函数思想,引进均衡因子。运用隶属函数刻画收益和风险的价值满意度。建立了均值半绝对价值离差的资产组合选择模型。从"上证30指数"中选择20种股票,通过实证分析,与半绝对离差模型做了比较。结果显示此模型可行,且更能体现投资者对损失的心理感受。     

基于时段偏好的高铁旅客车次选择行为研究

高频公交化运营已成为部分高速铁路线路满足快速增长需求的行车组织模式.历史售票数据显示旅客对同一起讫站(OD)间平行车次的选择具有明显差异性,基于Logit模型构建考虑出发时段偏好的旅客平行车次选择方法.从车次选择率及购票特征两方面阐述旅客对平行车次选择的差异性,认为出发时段是影响旅客选择的关键要素.利用RP(Revealed Preference)与SP(Stated Preference)组合调查方法获取旅客实际出发时段偏好及潜在支付意愿.将旅客出发时段偏好融合至选择广义费用函数,构建平行车次条件下旅客的车次选择模型.京沪高铁实证分析显示:模型预测结果与实际情况间平均相对误差为6.62%,验证了方法的有效性和准确性.为精细化需求特征分析及管理提供理论基础和决策方法.     

考虑城市交换中心的居民出行方式选择分析

城市交换中心(city exchange center, CEC)是一种新兴的交通枢纽基础设施,提供停车、换乘、商业等综合服务,旨在提高城市公共交通出行比例,践行绿色智慧出行理念。考虑CEC建成环境下城市居民出行的多模式组合特征,挖掘单一出行方式、组合出行方式、非公共机动车出行、公共机动车出行及非机动车出行的交叉归属关系,构建对应效用函数,基于交叉巢式Logit模型刻画居民出行方式选择行为。结合雄安新区的居民出行问卷调查数据,通过拟合发现,提高公共交通服务水平是提高CEC交通服务水平的重要切入点;选择服务水平高的出行者时间敏感度较高,出行费用敏感度较低,选择服务水平低的出行者则相反,所以在建设前期需要对CEC服务区域内的人口分布及家庭收入水平进行调研;需将出行者等待时间控制在10 min以内,超过此阈值,等待时间的降低对提高出行服务水平没有意义。该结果定量分析了居民出行方式选择的影响因素,有助于科学规划和布设CEC交通资源配置,为其他城市及地区的公共交通设计提供了量化指导。