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申请/专利权人：北京工业大学

摘要：本发明公开了一种基于FCE的城市道路自行车骑行环境评价方法，依据现状城市道路环境条件，筛选出骑行环境评价指标；依托筛选出的评价指标创建自行车骑行环境评价指标体系；构建的自行车骑行环境评价指标体系；选用熵值法作为指标赋权的方法。计算出评价指标的熵权，从而求得指标的差异性系数，最终得出指标权重值；引入模糊综合评价模型，建立城市道路自行车骑行环境分级标准，利用Java或Python语言对整个评价模型进行编程，得到本模型的一个通用求解框架。最后计算出城市道路自行车骑行环境的总得分，并根据不同指标的得分情况有针对性、依据性地提出道路环境改善建议。为城市道路自行车骑行环境的评价提供一种新的思路。

主权项：1.一种基于FCE的城市道路自行车骑行环境评价方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1依据现状城市道路环境条件，从道路状况与交通运营状况分析自行车骑行环境的影响因素，筛选出骑行环境评价指标；步骤2依托步骤1筛选出的评价指标创建自行车骑行环境评价指标体系，对指标进行定量化分析用以后续指标计算；步骤3根据步骤2构建的自行车骑行环境评价指标体系，将实际观测的数据转化成相应指标的初始值，对这些数值进行预处理；通过归一化处理使指标同质化，用以解决不同质指标值的不可公度性问题；步骤4选用熵值法作为指标赋权的方法；计算出评价指标的熵权，从而求得指标的差异性系数，最终得出指标权重值；步骤5引入模糊综合评价模型，建立城市道路自行车骑行环境分级标准，并利用其隶属函数来反映骑行环境对评价指标分级标准的符合度进而提高系统评价的客观性；步骤6理用Java或Python语言对整个评价模型进行编程，得到模型的一个通用求解框架；最后计算出城市道路自行车骑行环境的总得分，并根据不同指标的得分情况有针对性、依据性地提出道路环境改善建议；步骤5引入了模糊综合评价模型FCE，建立适合的评价分级标准，利用隶属函数来反映骑行环境对评价指标分级标准的符合度进而提高系统评价的客观性；首先自行车骑行环境进行评估，需要从步骤2所确定的最终指标出发，将道路状况与交通运营状况两个影响因素作为指标集C＝{C1，C2}，那么这13项评价指标即为影响状况下的子集：C1＝{C11，C12，C13，C14，C15，C16}；C2＝{C21，C22，C23，C24，C25，C26，C27}；其次根据以往的自行车交通规划设计标准，将自行车骑行环境评价体系标准利用分值来划分成四个级别，分别为：[90，100]、[80，90、[60，80和[0，60，记作V＝{V1，V2，V3，V4}；然后再构造模糊判断矩阵并进行模糊合成，参照样本数据确定其评价集的隶属程度，再得到其模糊子集rij＝ri1，ri2，…，rim，由此可建立单指标的模糊判断矩阵R： 利用合适的算子°将各指标的模糊权向量A＝a1，a2，…，an和影响状况的模糊权向量A′＝a1，a2，…，am与单指标的模糊判断矩阵进行合成，从而得到骑行环境的模糊综合评价结果向量B： 式中：ai≥0，i＝1，2，3，…，m；如果评价结果应进行归一化处理；最后模糊评价得到的结果只是一个模糊向量，并非是一个数值；需要对模其结果进一步处理，利用公式来计算每个评价指标的综合得分；根据上面提出的分值等级标准，给每个区间分值匹配相应的评价级别：A.运营优秀-[90，100]、B.运营良好-[80，90、C.建议改造-[60，80以及D.必须改造-[0，60。

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百度查询： 北京工业大学 一种基于FCE的城市道路自行车骑行环境评价方法