在进行指标筛选时，为使筛选结果既有说服力，又科学、全面，能达到衔接线网评价的目的，采用定量计算与定性分析相结合的筛选方法[7]。

1.指标筛选中的定量分析

在指标筛选的定量分析中，引入指标重要度的概念，指标重要度是指评价指标对评价目的的相对重要程度，其计算公式如下：

式中：di——指标i的重要度；

——指标i与筛选原则的相关向量；

——筛选原则的权向量。

在指标筛选时，主要采用的原则有：指标的综合性（A1）；指标的独立性（A2）；指标的稳定性（A3）；指标的可观测性（A4）；指标的可操作性（A5）；指标的直观性（A6）。

在具体确定以上六大原则的权重时，采用类似层次分析法中构造判断矩阵的方法。具体步骤如下：

第一步：建立判断矩阵

即以衔接线网发展水平评价指标体系作为总目标，将各筛选原则在总目标下进行两两比较，比较按表12-7所示的标度及描述进行，比较结果用判断矩阵表示如表12-8。

表12-7　要素比较标度及其描述

表12-8中判断矩阵元素aij表示原则Ai比Aj对于总目标的相对重要性（标度值）。

表12-8　判断矩阵A

对于判断矩阵各元素来说，显然有：aii=1，aij=1/aji（i=1，2，…，n；j=1，2，…，n）。因此，n阶段判断矩阵原有n2个元素，但实际上只要知道n（n-1）/2个元素即可。aij可根据资料与条件，由专家和决策者共同研究确定，对于在总目标下进行两要素的比较，一般不难给出标度值。

第二步：计算总目标下各原则的相对权重

有了总目标下各原则两两比较的判断矩阵，我们就可以计算与判断矩阵最大特征值对应的正交化特征向量，即单一准则下各原则的相对权重。为计算方便，实际中常采用近似算法，最常用的有求和法和方根法。

（1）求和法。计算步骤分为两步：

第一步，计算判断矩阵每一行元素的和Vi：

第二步，将Vi归一化、即可得各原则在单一准则下的相对权重Wi：

以表12-8所示的判断矩阵为例，其计算过程见表12-9。

表12-9　求和法计算表

（2）方根法。计算步骤分为三步：

第一步，计算判断矩阵每一行元素的乘积Mi：

第二步，计算Mi的n次方根：

第三步，将归一化，即可得各原则在单一准则下的相对权重Wi。

以表12-8所示的判断矩阵为例，其计算过程见表12-10。

由于客观事物的复杂性及人的认识的多样性，构造判断矩阵时，往往出现判断不一致的情况，这就必然导致权重计算的偏差。因此，需要对判断矩阵进行一致性检验，以便将偏差控制在允许的范围内。其步骤如下：

表12-10　方根法计算过程

第一步，计算判断矩阵最大特征根λmax：(www.daowen.com)

第二步，计算一致性指标C.I：

式中：n——判断矩阵的阶数。

第三步，计算一致性比例C.R

式中：R.I——平均随机一致性指标，见表12-11。

表12-11　平均随机一致性指标

当C.R＜0.1时，一般认为判断矩阵一致性可以接受。

按上述方法将衔接线网评价指标的六个筛选原则的权重计算结果列出如表12-12所示。

表12-12　筛选原则判断矩阵及其权重

λmax=6.268，C.I=0.0536

C.R=0.0426＜0.1符合一致性检验

因此，评价原则的最终权向量为

=（0.1929，0.1017，0.3156，0.0371，0.3156，0.0371）T

由于指标筛选原则比较全面，各指标一般都不可能符合上述所有原则，对此，我们只能把各指标与上述各条原则进行一一对应的定性分析，以建立一指标与筛选原则间相关关系的相关矩阵。矩阵中各元素（dij）的确定方法是取决于第i项指标是否符合第j条原则，其实这应是一模糊量，但为简单起见，还是把它简化为经典的相关量，其元素dij的定义方法是：

而不去考虑符合时，符合的的程度是多少。这样简化固然是简单一些，但只通过它来求得指标的相对重要程度，只要能把各指标的重要性量化出来，为我们的指标筛选提供定量分析的依据就可以了。

根据指标的具体含意，对指标与原则进行定性符合相关分析，并征求多方意见后可把指标与原则间符合相关矩阵表示如表12-13所示：

表12-13　指标与原则相关分析矩阵

续表

由指标重要度计算公式可算得各个指标的重要度如表12-14所示：

表12-14　指标重要度计算表

续表

2.指标筛选的定性分析

指标重要度虽为我们提供了筛选的依据，但如仅按重要度来选取指标，则必造成某些指标受自身性质的缺陷而落选（如交通法规类难以量化），形成评价指标体系不全面，对此必须还要进行指标的定性分析。

从交通系统及其系统环境的分析入手，对综合评价指标进行分析，为直观起见，将分析过程及建议取舍结果列如表12-15。

表12-15　备选指标的定性取舍过程

续表