基于改进熵值法评价模型的交通可持续发展研究——成都市交通可持续发展实证研究

摘要

近十多年来随着城市化建设和经济的快速发展，成都市交通拥堵、空气污染和城市噪音等严重问题，已经制约着城市经济、社会、环境和资源的可持续发展，因此，依据交通可持续发展目标，科学评价成都市交通可持续发展水平、可持续性和协调性，分析成都市交通可持续发展面临的问题和原因，对有力解决成都市当前严重的交通问题具有深远意义。 本文以城市交通可持续发展理论为指导，运用分析法和指标体系测试方法，建立了成都市交通可持续发展评价指标体系。在此基础上，为避免熵值法造成不合理的指标权重，用改进熵值法定义了交通可持续评价指标体系中指标的权重，进而建立了计算成都市交通可持续发展度的评价模型。然后，通过编程计算得到评价成都市交通可持续发展的综合发展水平和协调系数，划分了成都市交通可持续发展的总体发展三阶段，进一步分析了各个子系统发展状况，找出影响的主要因素。最后，根据粗糙集理论结合指标权重得到指标集的约简，运用小波神经网络检验该约简，由该约简生成了决策规则，以及运用软件系统辅助决策，并提出解决成都市交通可持续发展问题的决策方法。

目录

文摘

英文文摘

独创性声明及学位论文版权使用授权书

第1章引言

1.1研究背景和意义

1.1.1研究背景

1.1.2研究意义

1.2国内外研究现状

1.3本文研究的主要内容

1.4研究技术路线

第2章城市交通可持续发展评价原理

2.1城市交通可持续发展内涵

2.2城市交通可持续发展评价指标体系的建立

2.2.1指标和指标体系

2.2.2指标体系的初选

2.2.3指标体系的完善

2.2.4城市交通可持续发展评价指标体系

2.2.5建立城市交通可持续发展评价指标体系

2.3交通可持续发展改进熵值法评价模型的构造

2.3.1相容矩阵分析法

2.3.2熵值法

2.3.3改进熵值法确定权重

2.3.4综合评价模型

第3章成都市交通可持续发展评价实证分析

3.1成都市交通可持续发展评价指标体系

3.1.1初步建立指标体系

3.1.2指标体系完善

3.2成都市交通可持续发展评价计算

3.2.1指标相对发展水平

3.2.2改进熵值法指标权重计算过程

3.2.3成都市交通可持续发展综合评价结果

3.3评价结果分析

3.3.1可持续发展与可持续协调性分析

3.3.2交通发展、经济发展、社会发展和环境发展指数分析

3.4成都市交通可持续发展的主要影响因素

第4章成都市交通可持续发展决策分析

4.1基于粗糙集理论决策

4.1.1粗糙集理论简介

4.1.2基于粗糙集的规则知识获取算法

4.1.3 Rosetta软件简介

4.2基于小波神经网络约简检验

4.2.1小波神经网络模型

4.2.2小波神经网络学习算法

4.3粗糙集理论和小波神经网络在决策中的应用

4.4定量决策

4.4.1软件系统

4.4.2可持续性分析

4.4.3决策方法

第5章结论

5.1研究成果

5.2存在的不足

5.3后续研究工作

5.4论文创新

致谢

参考文献