申请/专利权人：中国民航科学技术研究院

申请日：2024-03-15

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117910882B

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06Q50/40;G06F18/2135

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明公开了一种航空‑高铁联运网络性能的评估框架及构建方法，属于空铁联运技术领域，评估框架包括服务能力、网络连接度和中转便利性三个一级指标，每个一级指标下包括若干二级指标；在构建评估框架时，首先对二级指标进行量化，采用主成分分析法和分形分析法两种量化方法；基于两种量化方法输出的不同排名结果对不同城市的航空‑高铁组合分别进行排名；基于排名结果比较不同航空‑高铁组合的优势和劣势，并对机场和高铁站的建设与调度做出建议。本发明采用上述结构和步骤的一种航空‑高铁联运网络性能的评估框架及方法，通过对多级指标的标准化，衡量和评估多式联运网络的协同程度，并确定存在的问题。

主权项：1.一种航空-高铁联运网络性能的评估框架，其特征在于：包括服务能力、网络连接度和中转便利性三个一级指标，每个一级指标下包括若干二级指标；服务能力指基础设施的保障能力和提供综合服务的能力，衡量服务能力的二级指标包括机场规模、机场航班放行正常率、高铁站规模、高铁站日发送能力、高铁最高速度、在机场中转的旅客占比、机场国际旅客占比；网络连通度指在整体网络中目的地之间的连通能力以及子网络之间的互补程度，衡量网络连通度的二级指标包括机场连通的目的地数量、机场每天的航班数量、航班时刻分布、高铁线路上的站点数量、高铁车次间隔时间、子网络重叠度；中转便利性指高铁站与机场之间的中转的便利性和价值，衡量中转便利性的二级指标包括中转机会、中转方式选择、中转效率；评估框架的构建方法如下：首先获取不同航空-高铁组合的二级指标原始数据，对二级指标进行量化，采用主成分分析法和分形分析法两种量化方法；基于两种量化方法输出的不同结果对不同城市的航空-高铁组合进行排名；基于排名结果比较不同航空-高铁组合的优势和劣势，并对机场和高铁站的建设与调度做出建议；其中主成分分析法是一种线性方法，它假定变量之间的关系是线性的，数据是正态分布的，然后根据分配给每个组成部分的权重，用主成分来计算每个城市的总分，主成分分析法提供网络性能的总体排名，用于评估航空-高铁联运网络的整体性能和协同；分形分析法是一种非线性方法，根据变量之间的相互作用和在网络结构中的空间作用计算出总分，分形分析法评估受网络局部特征和变化影响的一级指标，用于确定需要改进或投资的具体方向；主成分分析法具体包括以下步骤：假设矩阵中有个航空-高铁组合，有个待评估的二级指标的值，的为第i个评价对象的第j个指标值，原始数据矩阵为： 1.1S1、数据标准化从每个观察值中减去该列的平均值，再除以该列的标准差来实现数据的标准化，计算公式如下： 1.2 ； 1.3S2、计算相关系数矩阵用一个的相关系数矩阵R计算每个指标之间的相关系数，其中是指标的数量，用公式计算协方差矩阵： 1.4其中是变量的第i个观测值，是的平均值，是变量的第i个观测值，是的平均值；用公式计算出相关系数矩阵： 1.5其中Covariancex,y是变量x和y之间的协方差，是x的标准差，是y的标准差；S3、计算相关系数矩阵的特征值、特征向量、贡献率和累计贡献率分解相关系数矩阵R的特征值，得到个特征值和对应的特征向量，计算每个特征值对应的贡献率，以及前k个特征值的累计贡献率，其中k是所选主成分的数量；使R的个特征值，则的贡献率为： 1.6前个特征值的累计贡献率为： 1.7当前个特征值的累计贡献率大于某个设定值，即可确定主成分的数量；S4、确定主成分的线性组合公式选择前k个特征值对应的特征向量，根据其贡献率加权，得到各主成分的线性组合公式： 1.8S5、计算每个主成分的得分被评价对象的原始数据经过标准化处理后，带入主成分的线性组合公式，得到每个对象在每个主成分上的得分；根据主成分得分的大小对被评估对象进行排名，从而得到被评估对象的相对排名；分形分析法具体包括以下步骤：S1、数据标准化对数据进行预处理，以获得可比较的标度，并利用每个航空-高铁组合中每个指标的最小或最大数值进行归一化处理，将第i个航空-高铁组合的第j个二级指标表示为， 2.1然后用公式（2.2）将矩阵A中的指标进行标准化：当为正数时，；当为负数时，2.2其中分别为不同的航空-高铁组合在第j个指标属性下的最大值和最小值；然后用公式（2.3）对预处理过的数据进行标准化： 2.3其中，是标准化数据，是未标准化的第j个指标的平均值，是未标准化的第j个指标的标准差； 2.4 2.5S2、去除相关性B为归一化二级指标的矩阵： 2.6 各个指标之间仍然存在相关关系，为了消除这种关系，通过n×n维的矩阵P变换B，使各指标去相关性，变换为： 2.7使用多变量统计计算出矩阵B的协方差矩阵： 2.8 2.9在中，二级指标之间是不相关的，且包含了原始二级指标的所有信息；S3、分形评估考虑一个半径为r的球体，原点在N维空间的中心，当r=R=maxCij时，所有的指标Cij都可以包含在球体中，每个点到原点的距离为，为了确保所有的距离值都是正的，令，且有，以使；只有当r=R=maxCij时，球体中正好包含所有的点N，那么半径为r的球体中的点的数量表示的是半径为r的球体内部的点的数量： 2.10其中是海维塞德函数： 2.11 是一个累计分布函数，由于分型维度是非整数值，使用对数尺度来绘制数据，lnCr表示在给定比例因子r下，覆盖分形物体所需球体数量的对数，lnr代表比例因子（r）的对数，它表示在不同尺度下用于覆盖分形物体的球体大小，lnCr与lnr是线性关系，所以有： 2.12将的对应关系绘制成散点的对数图，然后计算对数图中最佳拟合线的斜率来间接确定分形维度D，与一级指标相关的分形维度根据相应的二级指标计算得出，而每个城市的总体维度是由所有的二级指标得出。

全文数据：

权利要求：

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