基于前景理论的高速铁路线路方案优选研究

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1、国内图书分类号：U212密级：公开国际图书分类号：625西南交通大学研究生学位论文基于前景理论的高速铁路线路方案优选研究年级：2015级姓名：王顺豪申请学位级别：工学硕士专业：道路与铁道工程指导老师：李远富教授二〇一八年四月ClassifiedIndex:U212U.D.C:625SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisRESEARCHONOPTIMIZATIONOFHIGHSPEEDRAILWAYLINESCHEMEBASEDONPROSPECTTHEORYGrade:2015Candidate:

2、ShunhaoWangAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:RoadandRailwayEngineeringSupervisor:Prof.YuanfuLiApril,2018西南交通大学硕士研究生学位论文第I页摘要近年来，高速铁路的大力建设带动了社会经济的快速发展，引领了铁路旅客运输业的一场革命。高速铁路建设中最重要的内容就是选线，即对有限个备选方案进行综合评价并进行排序，把最优方案作为推荐方案。由于高速铁路线路方案优选指标太多，常常相互影响，决策信息在一定程度上表达不完整

3、，并且伴随决策者的心理特征以及外部环境变化，决策结果会有一定的波动，同时在决策过程中，还会出现由于决策者对特定属性有相当程度的个人偏好而导致的个别期望的情况。因此，本文提出了高速铁路选线是带有决策者心理行为特征的多目标决策问题，这更符合人类本身的实际决策模式。本文选取了贵阳至南宁高速铁路中捞村至南宁段作为本文的工程实例，分别建立了基于前景理论的高速铁路线路方案优选方法，基于前景理论和TOPSIS的高速铁路线路方案优选方法，基于前景理论和灰色关联法高速铁路线路方案优选方法以及基于前景理论和改进TOPSIS灰色关联综合法的高速铁路线路方案优选方法。首先

4、，介绍了本课题的背景及意义，并对国内外铁路选线以及前景理论的现状进行了综述，并概述了本文的研究内容和技术路线。其次，简要介绍了期望效用理论以及期望效用理论在铁路选线中的应用，并对前景理论内容进行了概述，介绍了高速铁路选线的不确定性，并对前景理论在高速铁路选线中的适用性进行了研究。接着，分析高速铁路线路方案指标体系构建的原则和方法，并对指标进行选取介绍，建立应用于本文的高速铁路线路方案指标体系，并采用层次分析法和模糊熵权法的组合赋权的方法来求取指标权重。再次，考虑到前景理论能够很好地表征决策者心理行为特征，将前景理论应用于高速铁路线路方案优选过程中，

5、提出了基于前景理论的高速铁路线路方案优选方法，通过计算线路方案的综合前景值对方案进行比选，使得结果更具有合理性以及可靠性。线路方案的综合前景值取决于前景价值以及指标权重的大小，而权重的大小确定来源于组合赋权法，这需要专家在相关领域具有丰富的经验以及指标数据本身的准确性，否则会对结果产生一定的影响，为了削弱这个影响，分别引入TOPSIS法以及灰色关联法，建立基于前景理论和TOPSIS法的高速铁路线路方案优选模型，以及基于前景理论和灰色关联法的高速铁路线路方案优选模型，再结合TOPSIS法与灰色关联法的的优点西南交通大学硕士研究生学位论文第II页与缺点

6、，建立基于前景理论和改进的TOPSIS灰色关联综合法的高速铁路线路方案优选模型，使得计算结果更加可靠稳定。最后，本文通过案例计算，并与决策单位综合比选的推荐方案进行比较，验证所建立模型的合理性与有效性。关键词：高速铁路；线路优选；前景理论；组合赋权；TOPSIS法；灰色关联法西南交通大学硕士研究生学位论文第III页AbstractRecentyears,withtherapidimprovementofhigh-speedtrain,socialeconomyhasbeengettingmoreandmoredeveloped,whichresul

7、tedinareforminrailwayandpassengerdelivery.Themostimportantstepinbuildinghigh-speedrailwaysisrailwaylineselectionwhichmeanstoreorderandevaluatethealternatives,eventuallytoselectthemostvaluableoneastherecommendation.Duetoavarietyofselectiveindexes,whichofteninfluenceseachotheran

8、dnotveryaccurateatsomedegrees,theresultwillbenotverysuitable.