准则层对目标层的权重向量为?1。
其次,方案层排序及一致性检验。(i)矩阵C1、C2、C3、C4、C5的最大特征
值均为?max=3,对应的归一化特征向量为?(1)=(,,),?(2)=(,,),?(3)=(,,),?(4)=(,,),?(5)=(,,)
(ii)矩阵C1、C2、C3、C4、C5的一致性指标CIk(2)=0,从而随机一致性比率CRk(2)=0<,矩阵C1、C2、C3、C4、C5均通过一致性检验;(iii)将归一化特征向量?(1),?(2),?(3),得方案层对准则层的权重向量分别为(?(1),?(4),?(5)补充缺失的分量,?(2),?(3),?(4),
?(5))
,?(2)=(0,0,,,,0,0,0),?(3)=(0,,0,,,0,0,0),?(4)=(,0,0,0,0,,,0),?(5)=?(1)=(,,,0,0,0,0,0)(0,0,0,0,0,,,)。
层次总排序及一致性检验 由问题一中的公式计算出方案层对总目标层的层次总排序权值为?=(,,,,,,,)于是CI(2)=0,总一致性检验指标CR=0<,通过了总体一致性检验,故方案层对目标层的权重向量为?。
结果分析 经过估算,在小区没有开放时的拥堵程度为左右。通过层次总排序权向量?,根据以上权重确定方法得出道路合流,车道宽度,交叉口为主要的评价指标,
三个指标的权重向量为:
W=, ,
根据问题二的模型得到拥堵指数为bk?1?max?b1,b2,b3,b4,b5?
?v1?R??t1
?n?1v2t2n2v3t3n3v4t4n4v5??0.40.20.50.30.4????t5??0.50.40.40.50.5?
???n5??0.60.60.40.60.4?即
b=,<,该小区开放总体对道路通行有利,但因为拥堵程度相差不大,加上开放小区花的人力,物力,总体来说是不适合开放小区的。
问题(4)的解答
通过对前面三个问题的研究来看,小区要实行开放化,还存在许多的问题。从交通通行的角度,我们提出以下建议:
1、城区规划部门可以在小区的边缘地带划出一部分地区作为摊位集结地,统一面貌,以出租或买断年限的方式合理安排城区的临时摊贩。
2、 要实行小区开放化,就要将开放式小区纳入执法局的执法范围,严格执法,依法收费,规范开放式小区的经营秩序。
3、小区一旦开放,必然会有大量的车辆汇入小区当中,而小区的容量是有限的,那么必然会出现车辆乱停放的现象,所以交通管理部门应将开放小区划入管理范围内,政治这个问题。
4、人员密集之后,必然会造成一定的卫生及安全问题,执法部门可以采取收费制对进出小区的车辆收取卫生费(小区居民进出小区可以采取刷卡制,凡小区居民可凭身份证办理物业卡)。
5、通过上述模型分析可以知道,影响小区周边道路通行的因素之间也在相互影响,例如:车道宽度在影响主干道与小区距离的同时也影响着汇流节点数。所以,小区内道路并不是开放越多越好,如果小区内道路开放多了,反而会导致小区内车辆密集,造成拥堵,从而影响到小区周边道路的通行。因此,城区规划者,应根据小区所处的地理位置及面积不同,采取相应的措施,开放小区。
五、模型评价及改进
小区开放是一个涉及到多个学科的研究领域,包括社会学、交通学、城市规划学等
学科。本篇论文也只考虑到了一部分因素,在模型的建立过程中,我们也是将很多影响因素简化,将这个问题理想化,但是在真正的实施过程当中,我们还有很多因素是需要考虑进来的。
第一,开放小区最大的影响因素就是居民。小区开放影响最大的就是小区居民,这又涉及到治安、物业管理及居民意愿等方面,这些还有待更深一步的研究。
第二,如今的小区已经囊括了饮食、商业、办公、娱乐、教育等诸多领域,是车辆、
人流的聚集地,范围宽广且情况复杂。还有许多的人为因素是我们没有办法考虑的。
优化模型
对于问题二中运用的层次分析法,我们考虑的只有五个因素,看法有点过于主观,
对问题的研究还不太深入。
六、模型应用及推广 参考文献
[1] 罗聪、刘威,城市建设理论研究,2012(25)。
[2] 李小会,城市中心区交通微循环系统设置模型研究[J],城市建设理论研究,2012(15)。 [3]孙明正、李先,优先发展公共交通历程中得若干问题反思[J],城市交通,2006,4(1):02-27。
[4]郭继孚、刘莹,对中国大城市交通拥堵问题的认识[J],城市交通,2013,9(2):34-39。 [5]李向朋,城市交通拥堵对策_封闭型小区交通开放研究,表,2014
附录一
(1) clear?all clc
A=[1,8/7,8/7,8/7,8/5; ???7/8,1,1,1,7/5; ???7/8,1,1,1,7/5; ???7/8,1,1,1,7/5; ???5/8,5/7,5/7,5/7,1]; [V,D]=eig(A);
[lamda1,index]=max(max(D)) rou=V(:,index)/sum(V(:,index)) (2)
clear all
clc
A=[1,1,7/9;1,1,7/9;9/7,9/7,1];
[V,D]=eig(A);
[lamda1,index]=max(max(D))
rou=V(:,index)/sum(V(:,index))
(3)
clear all
clc
A=[1,7/4,7/9;4/7,1,4/9;9/7,9/4,1];
[V,D]=eig(A);
[lamda1,index]=max(max(D))
rou=V(:,index)/sum(V(:,index))
(4)
clear all
clc
A=[1,9/4,1;4/9,1,4/9;1,9/4,1]; [V,D]=eig(A);
[lamda1,index]=max(max(D)) rou=V(:,index)/sum(V(:,index))
(5)
clear all clc
A=[1,7/4,7/9;4/7,1,4/9;9/7,9/4,1]; [V,D]=eig(A);
[lamda1,index]=max(max(D)) rou=V(:,index)/sum(V(:,index))
(6)
clear all clc
A=[1,4/9,4/3;9/4,1,9/3;3/4,3/9,1]; [V,D]=eig(A);
[lamda1,index]=max(max(D))
rou=V(:,index)/sum(V(:,index))