一种城市建设方案的评估方法与流程

1.本发明涉及城市建设技术领域，具体涉及一种城市建设方案的评估方法。


背景技术：

2.近年来，我国水生态环境保护发生历史性、转折性、全局性变化，“海绵城市、韧性城市”的建设方向成为当下关注的重点。海绵城市，是新一代城市雨洪管理概念，是指城市能够像海绵一样，在适应环境变化和应对雨水带来的自然灾害等方面具有良好的弹性，也可称之为"水弹性城市"。国际通用术语为“低影响开发雨水系统构建”，下雨时吸水、蓄水、渗水、净水，需要时将蓄存的水释放并加以利用，实现雨水在城市中自由迁移。但是不同地区经济发展以及土地利用现状存在较大差异，如何在海绵城市建设中兼顾经济与环境效益成为推动海绵城市建设的决定因素。
3.现有技术中缺乏统一有效的评估方法，造成不同建设方案缺乏科学、合理的评价。在评价过程中，往往会受到评估者的主观意见影响，进而导致评估结果偏离实际情况。因此需要一种科学的绩效评估方法来对建设效果进行评估，为海绵城市的规划与建设提供理论依据和决策支持。


技术实现要素：

4.针对现有技术中存在的上述问题，现提供一种城市建设方案的评估方法。
5.具体技术方案如下：
6.一种城市建设方案的评估方法，包括：
7.步骤s1：对多个所述城市建设方案进行模拟，以生成对应于所述城市建设方案的多个评价指标；
8.步骤s2：对所述评价指标进行预处理以生成判断矩阵；
9.步骤s3：根据所述判断矩阵和多个所述标准化指标生成决策矩阵；
10.步骤s4：根据所述决策矩阵生成评估结果。
11.优选地，所述步骤s2中，所述预处理的方法包括：
12.步骤s21：获取多个所述城市建设方案的多个所述评价指标，并根据所述评价指标生成初始矩阵；
13.步骤s22：对所述初始矩阵中的所述评价指标进行标准化处理以生成标准化指标；
14.步骤s23：根据所述标准化指标生成所述判断矩阵。
15.优选地，所述步骤s22包括：
16.步骤s221：判断所述评价指标的类型；
17.当所述评价指标为正向指标时，转向步骤s222；
18.当所述评价指标为负向指标时，转向步骤s223；
19.步骤s222：采用一正向指标标准化公式对所述评价指标进行处理以生成所述标准化指标，随后转向所述步骤s23；
20.步骤s223：采用一负向指标标准化公式对所述评价指标进行处理以生成所述标准化指标，随后转向所述步骤s23。
21.优选地，所述初始矩阵为：
22.x
ij
＝(i＝1,2,
…
,n；j＝1,2,
…
,m)；
23.其中，x为所述初始矩阵，i为所述城市建设方案的序号，n为所述城市建设方案的序号中的最大值，j为所述评价指标的序号，m为所述评价指标的序号中的最大值，x
ij
为第i个所述城市建设方案中的第j个所述评价指标。
24.优选地，所述正向指标标准化公式为：
[0025][0026]
其中：为所述标准化指标，x
ij
为所述初始矩阵中第i个所述城市建设方案中的第j个所述评价指标，x
jmax
为多个所述建设城市建设方案中第j个指标值最大的所述评价指标，x
jmin
为多个所述城市建设方案中第j个指标值最小的所述评价指标；
[0027]
所述负向指标标准化公式为：
[0028][0029]
其中：为所述标准化指标，x
ij
为所述初始矩阵中第i个所述城市建设方案中的第j个所述评价指标，x
jmax
为多个所述城市建设方案中第j个指标值最大的所述评价指标，x
jmin
为多个所述城市建设方案中第j个指标值最小的所述评价指标。
[0030]
优选地，所述步骤s3包括：
[0031]
步骤s31：根据所述判断矩阵计算每个所述评价指标的熵值和熵权；
[0032]
步骤s32：根据所述评价指标的熵值和熵权生成所述决策矩阵。
[0033]
优选地，所述熵值的计算公式为：
[0034][0035]
其中，hj为所述熵值，f
ij
的计算方法为i为所述城市建设方案的序号，n为所述城市建设方案的序号中的最大值，j为所述评价指标的序号，m为所述评价指标的序号中的最大值；
[0036]
所述熵权的计算公式为：
[0037]
w＝(ωj)1×n，且
[0038]
其中，w为所述熵权，hj为所述熵值，n为所述城市建设方案的序号中的最大值，j为所述评价指标的序号。
[0039]
优选地，所述步骤s4包括：
[0040]
步骤s41：根据所述决策矩阵生成所述评价指标的正理想解，或所述评价指标的负理想解；
[0041]
步骤s42：根据所述正理想解生成所述城市建设方案相对于所述正理想解的第一距离，根据所述负理想解生成所述城市建设方案相对于所述负理想解的第二距离；
[0042]
步骤s43：根据所述第一距离和所述第二距离生成每个所述城市建设方案的所述评估结果。
[0043]
优选地，所述决策矩阵的生成方式为：
[0044]
z＝(r
ij
)n×m，其中，为所述标准化矩阵中的第i个所述城市建设方案中的第j个所述评价指标，i为所述城市建设方案的序号，n为所述城市建设方案的序号中的最大值，j为所述评价指标的序号，m为所述评价指标的序号中的最大值；
[0045]
则所述正理想解的生成方法为：
[0046][0047]
其中，
[0048]z+
为所述正理想解，z
nj
为所述决策矩阵中第j个所述评价指标，为所述决策矩阵中i个所述评价指标的正理想解，m为所述评价指标的序号中的最大值，第为所述决策矩阵的多个所述城市建设方案中第j个所述评价指标的最大值，n为所述城市建设方案的序号中的最大值，j为所述评价指标的序号；
[0049]
所述负理想解的生成方法为：
[0050][0051]
其中，
[0052]znj
为所述决策矩阵中第j个所述评价指标；z-为所述负理想解，z
nj
为所述决策矩阵中第j个所述评价指标，为所述决策矩阵中i个所述评价指标的负理想解，m为所述评价指标的序号中的最大值，为所述决策矩阵的多个所述城市建设方案中第j个所述评价指标的最大值，n为所述城市建设方案的序号中的最大值，j为所述评价指标的序号。
[0053]
优选地，所述评估结果根据每个所述城市建设方案的相对接近度生成，所述相对接近度的计算方法为：
[0054]
其中，为第i个所述城市建设方案与所述负理想解的欧氏距离，其计算方法为：
[0055]
其中，z
ij
为所述决策矩阵中的第i个所述城市建设方案中的第j个所述评价指标，为所述负理想解，i为所述城市建设方案的序号，n为所述城市建设方案的序号中的最大值；
[0056]
为第i个所述城市建设方案与所述正理想解的欧氏距离，其计算方法为：其中，z
ij
为所述决策矩阵中的第i个所述城市建设方案中的第j个所述评价指标，z
j+
为所述正理想解，i为所述城市建设方案的序号，n为所述城市建设方案的序号中的最大值。
[0057]
上述技术方案具有如下优点或有益效果：通过对数据进行预处理解决了各评价指标尺度不一难以比较的问题，并采用熵权计算的方式有效的对各指标进行了计算，显著地体现出了各评价指标之间的相对重要性，为全面评估城市建设方案提供了可靠的依据。
附图说明
[0058]
参考所附附图，以更加充分的描述本发明的实施例。然而，所附附图仅用于说明和阐述，并不构成对本发明范围的限制。
[0059]
图1为本发明的方法整体示意图；
[0060]
图2为本发明的城市建设方案的评价指标示意图；
[0061]
图3a为本发明的积水情况模拟图；
[0062]
图3b为本发明的积水情况模拟结果图；
[0063]
图4为本发明的步骤s2子步骤示意图；
[0064]
图5为本发明的步骤s22子步骤示意图；
[0065]
图6为本发明的步骤s3子步骤示意图；
[0066]
图7为本发明的步骤s4子步骤示意图。
具体实施方式
[0067]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0068]
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0069]
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
[0070]
本发明包括：
[0071]
一种城市建设方案的评估方法，如图1所示，包括：
[0072]
步骤s1：对多个城市建设方案进行模拟，以生成对应于城市建设方案的多个评价指标；
[0073]
步骤s2：对评价指标进行预处理以生成判断矩阵；
[0074]
步骤s3：根据判断矩阵和多个标准化指标生成决策矩阵；
[0075]
步骤s4：根据决策矩阵生成评估结果。
[0076]
具体地，在现有的城市建设方案中，通常会根据《海绵城市建设评价标准中》(gb/t 51345-2018)中制定的包括年径流总量控制率及其径流体积(海绵体)控制、路面积水控制
与内涝防治、城市水体环境质量、项目实施有效性、自然生态格局管控与城市水体生态岸线保护、地下水埋深变化趋势、城市热岛效应缓解在内的六项评价指标，进行评价指标的进一步细分，以凸显出不同的城市建设方案中的差异。如图2所示，在本评估方法中，为了突出海绵城市建设的成本-效益，从“径流控制效果”以及“成本效益”两个方面将评价指标细化为成本指标和效益指标。其中，成本指标包括建设成本、维护成本、占地面积；效益指标包括：径流总量控制率、管网超负荷控制率、积水面积控制率、径流峰值削减率、cod总量削减率、bod总量削减率、tn总量削减率、ss总量削减率。
[0077]
进一步地，如图3a和图3b所示，为实现对各项指标较好的模拟效果，在本实施例中采用了infoworks icm软件进行模拟以得出效益指标，其可以有效评估出不同城市建设方案的积水情况，并获取到各个评价指标的初始值。以方案a、方案b和方案c为例，其结果如表1所示：
[0078]
评价指标方案a方案b方案c建设成本(万元)/q15784.657412670.05728613.3411维护成本(万元)/q2152.5451.4272.2占地面积(m2)/q32990402469.6240359.6径流总量控制率/q443.74％65.88％65.88％管网超负荷控制率/q587.10％88.60％86.30％积水面积控制率/q651.50％69.10％75.60％径流峰值削减率/q727.40％79.60％89.80％cod总量削减率/q81.79％43.01％24.53％bod总量削减率/q92.13％46.82％26.32％tn总量削减率/q
10
2.46％48.38％28.34％ss总量削减率/q
11
24.50％58.41％49.75％
[0079]
表1
[0080]
在一种较优的实施例中，如图4所示，步骤s2中，预处理的方法包括：
[0081]
步骤s21：获取多个城市建设方案的多个评价指标，并根据评价指标生成初始矩阵；
[0082]
步骤s22：对初始矩阵中的评价指标进行标准化处理以生成标准化指标；
[0083]
步骤s23：根据标准化指标生成判断矩阵。
[0084]
具体地，当获取到各个评价指标的初始值后，可根据如表1所示的初始值生成本次评估过程中的方案集：m＝(m1,m2,
…
,mm)，以及用于表示评价指标的指标集q＝(q1,q2,
…
,qm)。在一种实施例中，n的取值为3，m的取值为11。
[0085]
在一种较优的实施例中，如图5所示，步骤s22包括：
[0086]
步骤s221：判断评价指标的类型；
[0087]
当评价指标为正向指标时，转向步骤s222；
[0088]
当评价指标为负向指标时，转向步骤s223；
[0089]
步骤s222：采用一正向指标标准化公式对评价指标进行处理以生成标准化指标，随后转向步骤s23；
[0090]
步骤s223：采用一负向指标标准化公式对评价指标进行处理以生成标准化指标，
随后转向步骤s23。
[0091]
在一种较优的实施例中，基于上述方案集和指标集可以进一步生成初始矩阵：
[0092]
x
ij
＝(i＝1,2,
…
,n；j＝1,2,
…
,m)；
[0093]
其中，x为初始矩阵，i为城市建设方案的序号，n为城市建设方案的序号中的最大值，j为评价指标的序号，m为评价指标的序号中的最大值，x
ij
为第i个城市建设方案中的第j个评价指标。
[0094]
此时，由于各个评价指标之间存在较大的差异，因此需要对各个评价指标进行标准化处理，以生成标准化矩阵对数据进行归一化，以便于后续的进一步处理。
[0095]
在一种较优的实施例中，正向指标标准化公式为：
[0096][0097]
其中：为标准化指标，x
ij
为初始矩阵中第i个城市建设方案中的第j个评价指标，x
jmax
为多个建设城市建设方案中第j个指标值最大的评价指标，x
jmin
为多个城市建设方案中第j个指标值最小的评价指标；
[0098]
负向指标标准化公式为：
[0099][0100]
其中：为标准化指标，x
ij
为初始矩阵中第i个城市建设方案中的第j个评价指标，x
jmax
为多个城市建设方案中第j个指标值最大的评价指标，x
jmin
为多个城市建设方案中第j个指标值最小的评价指标。
[0101]
在一种较优的实施例中，如图6所示，步骤s3包括：
[0102]
步骤s31：根据判断矩阵计算每个评价指标的熵值和熵权；
[0103]
步骤s32：根据评价指标的熵值和熵权生成决策矩阵。
[0104]
在一种较优的实施例中，熵值的计算公式为：
[0105][0106]
其中，hj为熵值，f
ij
的计算方法为i为城市建设方案的序号，n为城市建设方案的序号中的最大值，j为评价指标的序号，m为评价指标的序号中的最大值；
[0107]
熵权的计算公式为：
[0108]
w＝(ωj)1×n，且
[0109]
其中，w为熵权，hj为熵值，n为城市建设方案的序号中的最大值，j为评价指标的序号。
[0110]
具体地，当生成标准化矩阵后，需要对各个评价指标计算其在城市建设方案中的
熵值和熵权以便于对各个评价指标进行加权处理以生成决策矩阵。熵值和熵权的计算结果如表2所示：
[0111][0112]
表2
[0113]
在一种较优的实施例中，如图7所示，步骤s4包括：
[0114]
步骤s41：根据决策矩阵生成评价指标的正理想解，或评价指标的负理想解；
[0115]
步骤s42：根据正理想解生成城市建设方案相对于正理想解的第一距离，根据负理想解生成城市建设方案相对于负理想解的第二距离；
[0116]
步骤s43：根据第一距离和第二距离生成每个城市建设方案的评估结果。
[0117]
在一种较优的实施例中，决策矩阵的生成方式为：
[0118]
z＝(r
ij
)n×m，其中，为标准化矩阵中的第i个城市建设方案中的第j个评价指标，i为城市建设方案的序号，n为城市建设方案的序号中的最大值，j为评价指标的序号，m为评价指标的序号中的最大值；
[0119]
则正理想解的生成方法为：
[0120][0121]
其中，
[0122]z+
为正理想解，z
nj
为决策矩阵中第j个评价指标，为决策矩阵中i个评价指标的正理想解，m为评价指标的序号中的最大值，第为决策矩阵的多个城市建设方案中第j个评价指标的最大值，n为城市建设方案的序号中的最大值，j为评价指标的序号；
[0123]
负理想解的生成方法为：
[0124][0125]
其中，
[0126]znj
为决策矩阵中第j个评价指标；z-为负理想解，znj
为决策矩阵中第j个评价指标，为决策矩阵中i个评价指标的负理想解，m为评价指标的序号中的最大值，为决策矩阵的多个城市建设方案中第j个评价指标的最大值，n为城市建设方案的序号中的最大值，j为评价指标的序号。
[0127]
具体地，加权后的各评价指标相对于正理想解或负理想解的结果如表3所示：
[0128][0129][0130]
表3
[0131]
在一种较优的实施例中，评估结果根据每个城市建设方案的相对接近度生成，相对接近度的计算方法为：
[0132]
其中，ci为第i个城市建设方案中第j个评价指标与正理想解或负理想解的相对接近度，为第i个城市建设方案与负理想解的欧氏距离，其计算方法为：
[0133]
其中，z
ij
为决策矩阵中的第i个城市建设方案中的第j个评价指标，为负理想解，i为所述城市建设方案的序号，n为所述城市建设方案的序号中的最大值；
[0134]
为第i个城市建设方案与正理想解的欧氏距离，其计算方法为：其中，z
ij
为决策矩阵中的第i个城市建设方案中的第j个评价指标，z
j+
为正理想解，i为城市建设方案的序号，n为城市建设方案的序号中的最大值。
[0135]
具体地，本发明中的评估方案其原理在于，计算各评估对象，及城市建设方案相对于最优解和最劣解的距离，进而判断城市建设方案优劣。
[0136]
进一步地，基于表3中的数据，可以进一步计算出各方案相对于正理想解或负理想解的距离，如表4所示：
[0137][0138][0139]
表4
[0140]
当获得各评价指标相对于正理想解或负理想解的欧式距离后，则可分别计算出各方案与正理想解或负理想解的综合相对接近度，其结果如表5所示：
[0141]
评价指标方案a方案b方案c距正理想解的欧氏距离0.24950.15670.1399距负理想解的欧氏距离0.15750.24700.2135综合相对接近度0.38690.61190.6042
[0142]
表5
[0143]
此时，通过设置相应阈值可以根据各城市建设方案的综合相对接近度进一步生成评价结果，如表6所示：
[0144]
相对接度绩效水平[0,0.3]低级(0.3,0.6]中级(0.6,0.8]良好(0.8,1.0]优秀
[0145]
表6
[0146]
由此可见，对比三种方案计算得出的相对接近度可得出方案a的绩效水平为中等，方案b和方案c的绩效水平为良好，其中方案b的相对接近度最高，也就是说在该综合评估体系下，方案b最优。
[0147]
综上所述，针对目前海绵城市建设评估缺乏科学、有效、合理方法的问题，本发明提供了一种基于信息熵和topsis的海绵城市建设综合评估方法。该方法首先建立海绵城市建设评估指标体系，然后将指标数据矩阵进行归一化处理，得出每项指标中的最优值和最差值作为最佳方案和最劣方案，并分别表示为正理想解和负理想解。最后计算出每个被评价对象与最优方案和最劣方案之间的距离，并对其进行排序，若被评价对象最接近理想解同时又远离负理想解，则可以得出该被评价对象为有限方案中的最优方案。
[0148]
传统的topsis法主要依赖于专家主观意见确定权重，由于人为因素的影响可能导
致评估结果偏离实际。鉴于此本发明所述评估方法利用熵权计算出的权重与标准化后的矩阵相乘，更能体现不同指标间的相对重要性。
[0149]
本发明所述评估方法适合在同一标准下对多个待评估方案进行排序，利用该方法可以客观、全面的评估海绵城市建设不同方案。
[0150]
以上仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。