一种基于AHP-灰色关联分析的铁路乘车方案排序方法技术

本发明专利技术涉及一种基于AHP‑灰色关联分析的铁路乘车方案排序方法，本发明专利技术结合铁路旅客乘车过程中的出行费用、出行时间、出行方便度、出行疲劳度以及出行时间满意度等指标，利用层次分析法确定不同类型铁路针对各个乘车指标的偏好，利用基于灰色关联分析分析方法对乘车方案进行优劣排序，首先，根据直达方案和换乘方案构建铁路乘车方案备选集，其次根据铁路出行旅客的自身属性将其进行类别划分，利用层次分析法结合问卷调查形式确定不同类别旅客对各个乘车方案指标的偏好；最后，采用灰色关联分析法根据不同类型旅客乘车偏好对其备选乘车方案进行排序；本发明专利技术实现不同去向不同类别铁路旅客备选乘车方案的优劣评估，为其优选乘车出行方案提供参考依据。

A Ranking Method of Railway Passenger Schemes Based on AHP-Grey Relational Analysis

【技术实现步骤摘要】
一种基于AHP-灰色关联分析的铁路乘车方案排序方法
本专利技术涉及铁路运输
，尤其是一种基于AHP-灰色关联分析的铁路乘车方案排序方法。
技术介绍
铁路既有线的几次提速以及高速铁路网的逐渐完善，使得选择铁路出行旅客的备选乘车方案大幅增加，对于某个去向的旅客而言，往往具有诸如高速列车、特快列车、快速列车不同类型列车以及不同车次的等多种乘车方案可供选择。对旅客乘车行为机理进行分析并根据不同类型旅客乘车选择偏好提供不同乘车方案，对提高铁路旅客运输服务水平及市场竞争能力具有重要意义。铁路出行旅客乘车方案选择过程涉及多方面因素，并且不同类型旅客对不同因素的偏好各不相同，乘车方案排序是一个复杂的系统问题。现有的12306客票系统虽然可向不同站点间的旅客提供直达乘车方案及部分换乘方案，但这些换乘方案往往存在较长的换乘站等候时间，旅客难以接受，且由于该系统缺乏对乘车方案的排序机制，旅客需要花费较长时间从这些备选方案中选出适合自己的乘车方案。对于铁路乘车方案排序问题，国内外相关研究较为少见。该问题隶属旅客出行行为问题范畴，在航空领域以及公路交通领域均有出行方案评价等相关成果。铁路出行具有其特殊性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于AHP‑灰色关联分析的铁路乘车方案排序方法，包括以下步骤：S1)、求取铁路乘车方法备选集，其包括直达乘车方案和一次换乘乘车方案；S2)、计算铁路乘车方案评价指标，所述的评价指标包括1)出行费用U1，2)出行时间U2，3)出行方便度U3，4)出行疲惫度U4，5)出发时间满意度U5；S3)、旅客类别划分以及乘客指标偏好调查，按照个人属性将铁路旅客划分为时间型、经济型以及舒适型，并通过结合调查问卷的方式，确定不同类型旅客对出行费用、出行时间、出行方便度、出行疲劳度以及出发时间满意度乘车指标进行相对重要度判断；S4)、确定各类旅客乘车方案指标的偏好，基于各类铁路旅客乘车指标相对重要度的问卷...

【技术特征摘要】
1.一种基于AHP-灰色关联分析的铁路乘车方案排序方法，包括以下步骤：S1)、求取铁路乘车方法备选集，其包括直达乘车方案和一次换乘乘车方案；S2)、计算铁路乘车方案评价指标，所述的评价指标包括1)出行费用U1，2)出行时间U2，3)出行方便度U3，4)出行疲惫度U4，5)出发时间满意度U5；S3)、旅客类别划分以及乘客指标偏好调查，按照个人属性将铁路旅客划分为时间型、经济型以及舒适型，并通过结合调查问卷的方式，确定不同类型旅客对出行费用、出行时间、出行方便度、出行疲劳度以及出发时间满意度乘车指标进行相对重要度判断；S4)、确定各类旅客乘车方案指标的偏好，基于各类铁路旅客乘车指标相对重要度的问卷调查，采用层次分析法确定各类旅客针对各个指标量化权重值；S5)、乘车方案灰色关联排序；S501)、确定原始序列针对某个去向的客流需求，构建其乘车方案备选集F＝{Xi|i＝1,2,...,m}，按照上述构建的铁路乘车方案评价指标体系C＝{cj|j＝1,2,...,n}，分别收集各个乘车方案对应于各个评价指标的数值Xi＝[xi1,xi2,…,xin]，并根据上述数据序列Xi(i＝1,2,...,m)，构成如下原始数据矩阵D0：式中，m为乘车方案备选集中的乘车方案数，n为乘车方案评价体系中的指标数，xij为乘车方案i对应于指标j的数值；S502)、确定参考序列作为乘车方案的理想参考标准，参考序列X0由原始数据矩阵D中各个乘车方案在各个指标下的最优值构成，即式中，x0j为第j个乘车方案指标的最优值；其中，对于成本型指标，参考序列指标取值为x0j＝min{xij}；i＝1,2,...,m；对于效益型指标，参考序列指标取值为x0j＝max{xij}；i＝1,2,...,m；将参考序列与原始序列进行合并，得到综合数据序列：S503)、综合数据序列无量纲化处理综合数据序列具有不同的量纲或数量级，为了保证分析结果的可靠性，需要对该序列中的所有数值进行无量纲化处理，采用基于均值化方法的规范化公式如下：式中，xij为乘车方案i对应于指标j的数值，x′ij为经过无量纲化处理后的xij数值，m为乘车方案备选集中的乘车方案数，n为乘车方案评价体系中的指标数；原综合数据序列中所有数值无量纲化处理后，形成矩阵如下：S504)、计算绝对差值序列逐个计算每个乘车方案指标序列与理想乘车方案指标序列对应的各个指标元素的绝对差值，即|x′ij-x′0j|，其中i＝1,2,...,m；j＝1,2,...,n，形成绝对差值矩阵如下：定义绝对差置矩阵Δ中的最大数值与最小数值分别为最大差与最小差；S505)、计算关联系数分别结算每个乘车方案指标序列与理想乘车方案指标序列对应元素的关联系数ξij，其计算公式如下：式中，i＝1,2,...,m；j＝1,2,...,n；ρ∈(0,1)为分辨系数，其取值越小越能提高关联系数间的差异性，一般取值0.5；关联系数ξij∈(0,1)反映乘车方案指标序列Xi与理想乘车方案指标序列X0在第j个指标上的量化关联程度；S506)、计算综合关联度计算各个待评价乘车方案的各个指标有理想乘车方案对应各指标元素的综合关联度ri，以反映各个乘车方案与理想乘车方案的关联关系，其计算公式如下：式中，wj为第j个乘车方案指标的权重系数，ξij为关联系数；将各个乘车方案与理想乘车方案的综合关联度从大到小进行排序，关联度越大，说明该方案与理想方案的相似程度越高，即该乘车方案对该类型旅客越适应。2.根据权利要求1所述的一种基于AHP-灰色关联分析的铁路乘车方案排序方法，其特征在于：步骤S1)中建立铁路乘车方法备选集，具体包括以下步骤：S101)、对任意某个驱向的出行需求od，即设其始发站点为o站、终到站点为d站，利用铁路客运服务系统列车时刻表，获取多个该去向的备选列车乘车方案，令经过始发站o站及终点站d站的列车集合分别为Lo、Ld；S102)、直达乘车方案，搜索列车集合Lo与Ld的交集Li＝Lo∩Ld，如果满足如下条件：列车li∈Li在始发站o站的出发时刻早于在终点站d站的到达时刻即则表示列车li为从始发站o站到终点站d站的直达乘车方案；S103)、一次换乘乘车方案，选择始发站o站与终点站d站间铁路最短径路上的大型客运站vh作为换乘站，分别搜索只经过始发站o站与大型客运站vh站的列车集合Lm＝Lo-Ld，以及只经过大型客运站vh站与终点站d站的列车集合Lk＝Ld-Lo，即若列车lm与列车lk同时满足如下三个条件：①列车lm由o站出发时间早于到达换乘站vh时间，即②列车lk由换乘站vh出发时间早于到达d站时间，即③列车lm到达换乘站vh时间与列车lk由换乘站vh出发时间之间的间隔大于旅客最小换乘时间即则表示从始发站o站乘坐列车lm在换乘站vh...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文宪，翟玉江，贾莉，杨笑悦，苏焕银，吕秋霞，吴开信，
申请(专利权)人：五邑大学，
类型：发明
国别省市：广东,44