基于博弈论组合赋权云物元模型的城市道路交通系统风险评价附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

（一）研究背景

随着我国城市化进程的加速和机动车保有量的持续增长，城市道路交通系统已成为支撑城市运转的核心基础设施。截至 2024 年底，全国机动车保有量突破 4.8 亿辆，其中汽车保有量达 3.7 亿辆，超百个城市机动车保有量超过百万辆。然而，城市道路交通系统在满足居民出行需求的同时，也面临着日益复杂的风险挑战：一方面，交通拥堵常态化，部分一线城市高峰时段平均车速不足 20 公里 / 小时，不仅降低出行效率，还加剧了尾气污染与能源消耗；另一方面，交通事故频发，2024 年全国共发生道路交通事故约 23 万起，造成人员伤亡与财产损失，且极端天气（如暴雨、暴雪、雾霾）、基础设施老化、交通参与者违规行为等因素，进一步放大了系统风险。

传统城市道路交通风险评价多依赖单一赋权方法（如主观的层次分析法、客观的熵权法）或简单的风险等级划分，难以兼顾评价过程的客观性与主观性，且对风险的模糊性、随机性特征刻画不足。例如，层次分析法易受专家主观偏好影响，熵权法对数据异常值敏感；而传统物元模型在处理不确定性信息时，难以准确反映风险等级边界的模糊性。因此，构建一种能够融合主观经验与客观数据、精准刻画风险不确定性的评价模型，成为提升城市道路交通系统风险管控能力的关键。

（二）研究意义

1. 理论意义：本研究将博弈论组合赋权法与云物元模型相结合，突破传统评价方法的局限性。一方面，通过博弈论协调主观赋权（如 AHP 法）与客观赋权（如熵权法）的权重冲突，实现权重的科学分配；另一方面，利用云模型的模糊性与随机性优势，改进传统物元模型的确定性评价逻辑，为城市道路交通系统风险评价提供新的理论框架，丰富交通风险评价的方法体系。

1. 实践意义：通过构建科学的风险评价指标体系与评价模型，能够精准识别城市道路交通系统的高风险环节（如交叉口、恶劣天气下的快速路）与关键风险因素（如交通流量、信号配时、驾驶员违规率），为交通管理部门制定针对性风险管控策略提供依据。例如，针对高风险交叉口优化信号配时、增设交通监控设备；针对极端天气制定应急交通疏导方案，从而提升城市道路交通系统的安全性与可靠性，改善居民出行体验。

（三）国内外研究现状

1. 国外研究现状：国外对交通系统风险评价的研究起步较早，聚焦于风险因素识别与量化方法创新。例如，美国联邦公路管理局（FHWA）开发的 “交通安全分析工具（HSM）”，通过建立事故率与交通流量、道路几何参数的关联模型，实现风险量化；英国学者 Taylor 等（2018）基于贝叶斯网络，融合历史事故数据与实时交通流数据，构建了动态交通风险评价模型，有效提升了风险预测的时效性。在评价方法方面，国外学者多采用统计模型（如负二项回归）、机器学习模型（如随机森林），但对主观经验与客观数据的融合不足，且对风险不确定性的刻画仍有待完善。

1. 国内研究现状：国内研究近年来围绕交通风险评价指标体系与多方法融合展开。例如，王建军等（2020）从 “人 - 车 - 路 - 环境” 四维构建城市道路风险评价指标体系，采用熵权 - TOPSIS 法进行评价；李娜等（2022）将云模型引入高速公路风险评价，解决了风险等级模糊性问题。然而，现有研究在权重确定上多采用简单加权融合，未考虑主观与客观权重的冲突协调；且部分模型对动态交通场景（如高峰时段、突发事故）的适应性不足，难以满足实际管理需求。

（四）研究内容与方法

1. 研究内容：

• 城市道路交通系统风险因素识别与指标体系构建：基于 “人 - 车 - 路 - 环境 - 管理” 五维框架，结合文献研究与实地调研，识别关键风险因素，建立科学、可操作的评价指标体系。

• 博弈论组合赋权方法设计：分别采用层次分析法（AHP）确定主观权重、熵权法确定客观权重，通过博弈论构建权重协调模型，实现主观与客观权重的最优融合。

• 云物元评价模型构建：将云模型与物元模型结合，定义风险评价云物元，通过正向云发生器生成风险等级云图，实现对风险的模糊性与随机性评价。

• 实例验证与风险管控建议：以某一线城市核心区道路交通系统为例，运用构建的模型进行风险评价，验证模型有效性，并针对高风险因素提出管控策略。

1. 研究方法：

• 文献研究法：梳理国内外城市道路交通风险评价、博弈论赋权、云物元模型相关研究，明确研究思路与技术路线。

• 实地调研法：选取典型城市道路路段（如主干道、交叉口、快速路），收集交通流量、事故数据、道路设施状况、环境条件等基础数据，为指标体系构建与模型验证提供支撑。

• 层次分析法（AHP）：邀请交通管理部门专家、高校学者、一线工程师组成专家团队，通过两两比较判断矩阵，确定各指标的主观重要性权重。

• 熵权法：基于实地调研获取的客观数据，计算各指标的信息熵与差异系数，确定反映数据离散程度的客观权重。

• 博弈论组合赋权法：以主观权重与客观权重的偏差最小化为目标，构建博弈论优化模型，求解最优组合权重，协调主观经验与客观数据的冲突。

• 云物元模型：将风险评价对象、评价指标、风险等级构成物元三元组，利用云模型的数字特征（期望、熵、超熵）描述指标与风险等级的关联度，通过云图直观呈现评价结果。

二、城市道路交通系统风险评价相关理论基础

（一）城市道路交通系统风险概念与特征

1. 概念：城市道路交通系统风险是指在城市道路交通运行过程中，由于 “人 - 车 - 路 - 环境 - 管理” 等因素的不确定性，导致交通拥堵、事故、设施故障等不良事件发生的可能性及其造成损失的程度，是可能性与严重性的综合度量。

1. 特征：

• 不确定性：风险因素（如驾驶员突发违规、突发暴雨）的发生时间、强度具有随机性，且风险后果（如事故伤亡人数、拥堵时长）难以精准预测。

• 关联性：各风险因素相互影响、相互传导，例如道路积水（环境因素）会降低路面摩擦系数（道路因素），进而增加车辆制动距离（车辆因素），最终提升事故风险（后果）。

• 动态性：风险随时间与空间变化，如高峰时段交通流量增大导致拥堵风险上升，恶劣天气下郊区道路比市区道路更易发生事故。

• 可管控性：通过识别关键风险因素、优化管理策略（如加强交通执法、改善道路设施），可降低风险发生概率与损失程度。

⛳️ 运行结果

1. 构建"人-车-道-环"评价指标体系

2. 定义风险等级界限

3. 生成模拟专家打分数据

专家打分矩阵示例（前5个指标）：

实习期驾驶员比例C1: 7.0 5.2 6.3 7.9 7.4 5.6 8.5 5.8 

十万人口交警数量C2: 7.5 8.0 5.3 7.1 6.1 8.6 10.0 10.0 

应急人员救援速度C3: 4.7 8.6 7.9 5.4 8.0 7.4 7.4 7.6 

交通参与者守法率C4: 8.1 10.0 9.9 8.3 10.0 8.9 7.7 10.0 

车龄十年以上车辆比例C5: 7.9 9.9 9.9 7.0 7.3 6.2 8.3 9.5 

4. 使用C-OWA算子计算主观权重

主观权重计算结果：

实习期驾驶员比例C1: 0.0569

十万人口交警数量C2: 0.0666

应急人员救援速度C3: 0.0638

交通参与者守法率C4: 0.0792

车龄十年以上车辆比例C5: 0.0704

高峰时段主干道平均车速C6: 0.0651

万车事故率C7: 0.0718

万车死亡率C8: 0.0604

道路路面破损率C9: 0.0671

路面排水畅通性C10: 0.0681

机非混合率C11: 0.0543

交通负荷度C12: 0.0576

年恶劣天气C13: 0.0764

安全投入占比C14: 0.0774

安全设施完善程度C15: 0.0649

5. 使用改进熵权法计算客观权重

客观权重计算结果：

实习期驾驶员比例C1: 0.0709

十万人口交警数量C2: 0.0670

应急人员救援速度C3: 0.0586

交通参与者守法率C4: 0.0848

车龄十年以上车辆比例C5: 0.0743

高峰时段主干道平均车速C6: 0.0585

万车事故率C7: 0.0504

万车死亡率C8: 0.0498

道路路面破损率C9: 0.0480

路面排水畅通性C10: 0.0697

机非混合率C11: 0.0665

交通负荷度C12: 0.0726

年恶劣天气C13: 0.0628

安全投入占比C14: 0.1173

安全设施完善程度C15: 0.0489

6. 基于博弈论计算组合权重

组合系数: 主观权重 0.0114, 客观权重 0.9886

组合权重计算结果：

实习期驾驶员比例C1: 0.0707

十万人口交警数量C2: 0.0670

应急人员救援速度C3: 0.0587

交通参与者守法率C4: 0.0847

车龄十年以上车辆比例C5: 0.0742

高峰时段主干道平均车速C6: 0.0586

万车事故率C7: 0.0507

万车死亡率C8: 0.0499

道路路面破损率C9: 0.0482

路面排水畅通性C10: 0.0697

机非混合率C11: 0.0664

交通负荷度C12: 0.0724

年恶劣天气C13: 0.0630

安全投入占比C14: 0.1168

安全设施完善程度C15: 0.0491

组合权重验证: 总和 = 1.000000

7. 计算标准云参数

标准云参数示例（前3个指标）：

实习期驾驶员比例C1:

低风险(I): (1.5, 0.500, 0.2)

较低风险(II): (4.5, 0.500, 0.2)

中风险(III): (7.5, 0.500, 0.2)

较高风险(IV): (10.5, 0.500, 0.2)

高风险(V): (56.0, 14.667, 0.2)

十万人口交警数量C2:

低风险(I): (65.0, 11.667, 0.4)

较低风险(II): (27.5, 0.833, 0.4)

中风险(III): (22.5, 0.833, 0.4)

较高风险(IV): (17.5, 0.833, 0.4)

高风险(V): (7.5, 2.500, 0.4)

应急人员救援速度C3:

低风险(I): (300.0, 100.000, 6.0)

较低风险(II): (650.0, 16.667, 6.0)

中风险(III): (750.0, 16.667, 6.0)

较高风险(IV): (850.0, 16.667, 6.0)

高风险(V): (950.0, 16.667, 6.0)

8. 生成城市A的实际数据

城市A各指标实际数据：

实习期驾驶员比例C1: 4.5

十万人口交警数量C2: 28.0

应急人员救援速度C3: 680.0

交通参与者守法率C4: 88.0

车龄十年以上车辆比例C5: 9.0

高峰时段主干道平均车速C6: 6.5

万车事故率C7: 26.0

万车死亡率C8: 9.5

道路路面破损率C9: 12.0

路面排水畅通性C10: 88.0

机非混合率C11: 28.0

交通负荷度C12: 75.0

年恶劣天气C13: 8.0

安全投入占比C14: 6.5

安全设施完善程度C15: 85.0

9. 计算各指标对各风险等级的隶属度

隶属度矩阵：

指标\风险等级 低风险(I) 较低风险(II) 中风险(III) 较高风险(IV) 高风险(V)

实习期驾驶员比例C1    0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0021

十万人口交警数量C2    0.0065 0.8342 0.0000 0.0000 0.0000

应急人员救援速度C3    0.0008 0.1894 0.0002 0.0000 0.0000

交通参与者守法率C4    0.0001 0.0884 0.0000 0.0000 0.0000

车龄十年以上车辆比例C5   0.0000 0.0000 0.5976 0.0000 0.0037

高峰时段主干道平均车速C6  0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0020

万车事故率C7     0.5786 0.9580 0.2765 0.0014 0.0000

万车死亡率C8     0.0000 0.7607 0.0000 0.9888 0.9888

道路路面破损率C9    0.0000 0.0000 0.8395 0.0000 0.8339

路面排水畅通性C10    0.0000 0.0000 0.8468 0.0000 0.0015

机非混合率C11     0.0000 0.0000 0.9802 0.0000 0.9374

交通负荷度C12     0.0000 0.3204 0.0000 0.0000 0.0000

年恶劣天气C13     0.0000 0.8320 0.0000 0.0000 0.8366

安全投入占比C14    0.0100 0.3331 0.0000 0.0000 0.0000

安全设施完善程度C15   0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000

10. 计算准则层和目标层风险评价

准则层风险评价结果：

人员因素B1: 较低风险(II) (隶属度: 0.0017 0.5165 0.0000 0.0000 0.0005 )

车辆因素B2: 较低风险(II) (隶属度: 0.1257 0.6217 0.2501 0.2117 0.2131 )

道路因素B3: 中风险(III) (隶属度: 0.0000 0.0000 0.8930 0.0000 0.5565 )

环境因素B4: 较低风险(II) (隶属度: 0.0039 0.5430 0.0000 0.0000 0.1749 )

目标层风险评价结果：

城市道路交通系统: 较低风险(II) (隶属度: 0.0310 0.4539 0.2229 0.0494 0.2051 )

11. 生成可视化结果

=== 城市道路交通系统风险评价详细报告 ===

一、权重分析结果

指标          主观权重   客观权重   组合权重   

实习期驾驶员比例C1      0.0569 0.0709 0.0707

十万人口交警数量C2      0.0666 0.0670 0.0670

应急人员救援速度C3      0.0638 0.0586 0.0587

交通参与者守法率C4      0.0792 0.0848 0.0847

车龄十年以上车辆比例C5     0.0704 0.0743 0.0742

高峰时段主干道平均车速C6     0.0651 0.0585 0.0586

万车事故率C7        0.0718 0.0504 0.0507

万车死亡率C8        0.0604 0.0498 0.0499

道路路面破损率C9       0.0671 0.0480 0.0482

路面排水畅通性C10      0.0681 0.0697 0.0697

机非混合率C11       0.0543 0.0665 0.0664

交通负荷度C12       0.0576 0.0726 0.0724

年恶劣天气C13       0.0764 0.0628 0.0630

安全投入占比C14       0.0774 0.1173 0.1168

安全设施完善程度C15      0.0649 0.0489 0.0491

二、准则层权重分析

人员因素B1: 0.2811

车辆因素B2: 0.2334

道路因素B3: 0.1842

环境因素B4: 0.3013

三、各指标风险等级判定

指标          最大隶属度     风险等级   

实习期驾驶员比例C1      1.0000 较低风险(II)

十万人口交警数量C2      0.8342 较低风险(II)

应急人员救援速度C3      0.1894 较低风险(II)

交通参与者守法率C4      0.0884 较低风险(II)

车龄十年以上车辆比例C5     0.5976 中风险(III)

高峰时段主干道平均车速C6     1.0000 较低风险(II)

万车事故率C7        0.9580 较低风险(II)

万车死亡率C8        0.9888 高风险(V)

道路路面破损率C9       0.8395 中风险(III)

路面排水畅通性C10      0.8468 中风险(III)

机非混合率C11       0.9802 中风险(III)

交通负荷度C12       0.3204 较低风险(II)

年恶劣天气C13       0.8366 高风险(V)

安全投入占比C14       0.3331 较低风险(II)

安全设施完善程度C15      1.0000 较低风险(II)

四、综合评价结果

准则层评价:

人员因素B1: 较低风险(II)

车辆因素B2: 较低风险(II)

道路因素B3: 中风险(III)

环境因素B4: 较低风险(II)

目标层评价:

城市道路交通系统总体风险: 较低风险(II)

五、风险分析建议

根据评价结果，建议重点关注以下方面：

• 道路因素B3: 当前为中风险(III)，需要加强管理和改进

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]魏盛宇,梁文彪,翟越,等.基于博弈论组合赋权云物元模型的城市道路交通系统风险评价[J].科学技术与工程, 2024, 24(10):4359-4367.DOI:10.12404/j.issn.1671-1815.2305538.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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