[发明专利]基于熵权的地下道路沥青路面使用性能评价方法

摘要

本发明地下道路沥青路面使用性能评价技术领域。为使得评价结果更具有客观性，可为公路养护与维修部门提供有效的科学决策，为达到上述目的，本发明采取的技术方案是，基于熵权的地下道路沥青路面使用性能评价方法，包括如下步骤：1、地下道路复合式路面性能综合评价指标体系的确定；1.1、评价指标及评价标准；1.1.1、地下道路沥青路面破损状况评价指标与标准；1.1.2、地下道路复合式路面行驶质量评价指标与标准；1.1.3、地下道路复合式路面安全性能评价指标与标准；1.2、综合评价模型；2、地下道路复合式路面使用性能评价方法。本发明主要应用于地下道路沥青路面使用性能评价。

主权项

一种基于熵权的地下道路沥青路面使用性能评价方法，其特征是，包括如下步骤：1地下道路复合式路面性能综合评价指标体系的确定1.1评价指标及评价标准1.1.1地下道路沥青路面破损状况评价指标与标准将路面裂缝、坑槽、车辙状况的评价作为地下道路复合式路面破损状况评价的主要内容，主要评价指标为路面状况指数PCI。路面状况指数由沥青路面破损率(DR)计算得出，计算公式如式2.3～2.4所示： PCI = 100 - a 0 DR a 1 - - - ( 2.3 ) DR = 100 Σ i = 1 i 0 w i A i A - - - ( 2.4 ) 式中：DR——路段破损率，为各种损坏的折合损坏面积之和与路面调查面积的百分比(％)；A——调查的路面面积(调查长度与有效路面宽度之积，m2)；Ai——第i类路面损坏的面积(m2)；wi——第i类路面损坏的权重；a0——标定系数，取15.00；a1——标定系数，取0.412；1.1.2地下道路复合式路面行驶质量评价指标与标准对于地下道路复合式路面参照《城镇道路养护技术规范》采用的评价模型为：RQI＝4.98‑0.34IRI其中RQI为路面行驶质量指数，IRI为路面平整度指数，RQI采用的是5分制，参照现行的《城镇道路养护技术规范》及地下道路功能定位及分类，制定地下道路复合式路面平整度各指标的评价标准。1.1.3地下道路复合式路面安全性能评价指标与标准将摆值BPN、横向力系数SFC和构造深度等作为评价指标，不同的指标之间可通过相关性分析进行转换；1.2综合评价模型根据前面分析并结合相关规范确定地下道路复合式路面使用性能评价指标为路面破损状况(PCI)，路面车辙深度指数(RDI)路面行驶质量(RQI)，路面抗滑性能(BPN或SFC)，参照公路养护技术规范，对于城市地下道路路面综合评价指标PQI也是通过分项指标的加权计算得出的，建立的地下道路复合式路面综合评价模型为如式2.22所示：PQI＝PCI×w1+RDI×w2+RQI×w3+BPN×w4    (2.22)式中：w1、w2、w3、w4为相应指标的权重，按照下述方法来确定；2.地下道路复合式路面使用性能评价方法基于熵权‑TOPSIS法的路面使用性能评价步骤(1)建立指标判断矩阵对于m个评价对象即待评路段，n个评价指标即各单项评价指标的路面使用性能综合评价问题，各待评路段的评价指标值组成矩阵X＝(xij)m×n，即： X = x 11 x 12 . . . x 1 n x 21 x 22 . . . x 2 n . . . . . . . . . . . . x m 1 x m 2 . . . x mn 其中元素xij表示第i个待评路段的第j个指标值，i＝1，...，m；j＝1，...，n；(2)构造标准决策矩阵利用以下标准化公式将X＝(xij)m×n转变为标准化矩阵R＝(γij)m×n：对于效益型指标： γ ij = x ij - min x ij max x ij - min x ij - - - ( 2.12 ) 对于成本型指标： γ ij = max x ij - x ij max x ij - min x ij - - - ( 2.13 ) (3)确定评价指标的熵权根据熵的定义，对于m个项目，n个评价指标，则第j个评价指标的熵ej定义为： e j = - 1 ln n Σ i = 1 m γ ij ln γ ij - - - ( 2.14 ) 信息熵越小，说明各评价指标的检测值的差距越大，该指标在评价中所起的作用也越大，进而根据式2.15求出各指标的熵权wj： w j = 1 - e j Σ j = 1 n ( 1 - e j ) - - - ( 2.15 ) 由于各因素的重要性不同，因此应考虑各因素的熵权，ωj的确定取决于各待评路段的固有信息，因此称为客观权重，以此作为TOPSIS评价的权重系数；确定出各评价指标的权重后，以它们为主对角线上的元素构造主对角矩阵W： w 1 0 . . . 0 0 w 2 . . . 0 . . . . . . . . . . . . 0 0 . . . w n 将各指标的熵权与标准决策矩阵相乘得到加权标准决策矩阵F＝(fij)m×n： F = R * W = ( f ij ) m × n = w 1 γ 11 . . . w m γ 1 m . . . . . . . . . w 1 γ m 1 . . . w m γ mn - - - ( 2.16 ) (4)确定评价对象的正理想解和负理想解“正理想解”和“负理想解”实际上是根据加权评价指标值选出的虚拟的最优方案和最差方案，参评样本中的最大值构成正理想解F+，参评样本中的最小值构成负理想解F‑，则有： F + = { ( max i f ij | j ∈ J 1 ) , ( min i f ij | j ∈ J 2 ) | ( i = 1,2 . . . m ) } - - - ( 2.17 ) F - = { ( min i f ij | j ∈ J 1 ) , ( max i f ij | j ∈ J 2 ) | ( i = 1,2 . . . m ) } - - - ( 2.18 ) 其中，J1为效益型指标集；J2为成本型指标集，F+为效益型指标集的正理想解和负理想解；F‑为成本型指标集的正理想解和负理想解；(5)计算理想点距离评价对象到正理想解和负理想解的欧式空间距离分别为： d i + = [ Σ j = 1 n ( f ij - f j + ) 2 ] 1 / 2 ( i = 1,2 , . . . m ) - - - ( 2.19 ) d i - = [ Σ j = 1 n ( f ij - f j - ) 2 ] 1 / 2 ( i = 1,2 , . . . m ) - - - ( 2.20 ) (6)确定相对接近度。评价对象与正理想解和负理想解的相对接近度Ci为： C i = d i - d i + + d i - ( i = 1,2 , . . . , m ) - - - ( 2.21 ) 根据相对接近度大小，对待评路段进行优劣排序，相对接近度越大，待评路段的排名越靠前。