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ISSN: 2333-9721
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城市快速路网交通拥挤水平的非线性模糊综合评价研究
An Improved Non-Linear Fuzzy Comprehensive Method for Assessing Urban Freeway Network Traffic Congestion Level

DOI: 10.12677/OJTT.2020.92009, PP. 68-78

Keywords: 城市快速路网,交通拥挤指标体系,非线性模糊综合评价,主观判断偏好,影响重要度
Urban Freeway Network
, Traffic Congestion Indicator System, Non-Linear Fuzzy Comprehensive Evaluation, Judgment Preference, Influencing Importance

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Abstract:

快速路网交通拥挤监测和评价对于制定交通拥挤管理与控制策略有重要意义。而现有的评价研究中没有很好地把评价者主观判断偏好和指标自身影响重要度两方面因素的作用区分开来,并统一考虑在评价方法里。因此,本文首先提出了城市快速路网交通拥挤指标体系,并通过引入主观偏好参数和指标客观影响重要度参数改进了非线性模糊综合评价方法来解决现有研究的不足,使得改进的方法能反映主客观权重对评价结果的作用。最后针对上海市快速路网交通拥挤评价实例对比了传统线性模糊综合评价方法、非线性模糊综合评价方法和改进的非线性模糊综合评价方法的评价结果的异同。研究发现改进的方法评价结果更加符合实际情况,稳定性也更好。
The monitoring and evaluation of traffic congestion on urban freeway network is of great significance for the formulation of traffic congestion management and control strategies, one improved non-linear fuzzy comprehensive evaluation methodology (iNFCM) is proposed for urban freeway network traffic congestion assessment, which manages to highlight both the effect of judgment preference and the effect of influencing importance by incorporating new parameters. The data-driven whole assessment process consists of two sequential stages: one being calculation of network-level traffic congestion indicators; the other one being determination of network traffic congestion level. Finally, the proposed methodology, as well as traditional fuzzy comprehensive evaluation method (tFCM) and nonlinear fuzzy comprehensive method (NFCM), are applied using Shanghai urban freeway network traffic flow data collected on 2013/02/05. It is found that the exactness and stability of results obtained by iNFCM are better than those given by the other two methods.

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