城市轨道交通线网规划方案决策方法研究

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1、西南交通大学硕士学位论文城市轨道交通线网规划方案决策方法研究姓名：吴其刚申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：刘澜20081201摘要城市轨道交通线网规划是轨道交通发展的首要环节，而线网规划的评价决策又是规划当中的重中之重。如何满足交通的可持续发展，使社会经济、资源环境与交通建设协调发展已经成为轨道交通评价决策研究的重要方向。本文在研究大量文献的基础上，并结合实例，对城市轨道交通线网规划方案的决策进行了探讨。主要包括以下几点：首先，根据城市空间的形态演变，未来城市由摊大饼式向组团式空间发展，空间和时间隔离，尤其是目前严重的城市交通问题，证明了建立轨

2、道交通系统这种大运量、速度快、节能的交通方式的必要性以及方案决策研究的重要意义。其次，介绍并匡算了轨道交通线网规划的主要内容之——线网合理规模。本论文首先对线网规模的影响因素进行图论分析，建立递阶层次结构，选取了城市面积、人口等5个主要影响因素：其次利用RoughSet进一步对因素约简，建立了粗糙集一多元回归匡算模型。以重庆市为例，轨道网规划规模的匡算结果表明本模型有一定的实用价值。然后，重构决策指标体系。在分析以往研究成果、城市发展及交通特点的基础上，按照系统内外环境原理，结合社会可持续发展的思路，体现规划者、出行者、运营者、修建者四方利益的原则，选取指标集；

3、并依据Delphi法对指标集进行微调，建立了由线网内在形态、工程可实施性、交通功能改善、可持续发展等组成的指标体系。最后，建立决策模型。针对在决策中提供给决策者的信息不完全性，不精确性和主观性，使轨道交通线网规划评价具有明显的灰色性。通过把粗糙集的理论与在决策理论中较有优势的TOPSIS理论相结合，再引入灰色决策理论加以改进，最终形成了本文提出的RoughSet-GT决策模型。并以无锡市轨道交通规划线网方案的决策实用为例，对RoughSet—GT决策模型进行检验，获得最终推荐方案，取得了良好的效果，且该方法比其他方法操作简单、客观有效，因此该方法有一定的借鉴意义

4、和应用价值。关键词城市轨道交通：粗糙集；灰色决策；TOPSIS；RoughSet．GT一一一．一一．一．一．亘直銮鋈盔堂亟圭巫窒生主焦迨塞一．——一童I上亟一AbstractUrban＆lnTransitPlanningisailinitiallinkofUrbannRailTransitconstmction．，andtheevaluationisaveryimportantpartinthePlanning．HowtosatisfyTramC’SSustainableDevelopment,tOmakesocietyeconomy,resources，env

5、ironmentandtrafficconstructiondeveloppedmoderately,havealreadybecomeanimportantdirectionforUrbanRailTransitevaluationsystemresearch．mStextdiscussedthedecision-makingsystemofu而allRailTransitnetPlanning’Sprojectsbasedontheproblem，researchedagreatdealofliterature，combined觚actualexample．

6、necontentincludesseveralpointsasfollows：First,BasedonthedevelopmentofModemUrbanSpaceandCityForm,FutureeitydevelopsfromthestandbigroundfiatcaketypetotheClusterstype，spaceandtimeinsulated,particularlyseverecitytransportationproblemnow,demonstratethenecessityofU击anRailTransitsystem，whic

7、hisakindofbigcarryingcapacity,speedinessandeconomytransportauonway．Secondly，thetargetandmaincontentofU1为anRanTransitnetwork’Sgeneralplanningarediscussed,andRationalScaleanalysed．GraphtheoryisusedtoanalysetheInfluencingFactorsofRationalScaletoestablishhierarchicalstructural，thepaperch

8、oosesfiveInf