吴华稳，王富章，陈志荣

（1.中国铁道科学研究院 电子计算技术研究所，北京 100081；2.广州铁路 ( 集团 ) 公司 计划统计处，广东 广州 510088）

随着铁路信息化程度的提升，衡量铁路信息系统指标权重的研究日益受到重视。很多学者对指标权重的评价方法进行了研究，如田军等用德尔菲法研究评价指标[1]，该方法虽然简单易行，有避免权威影响的好处，但存在不能相互交流意见，共同讨论问题，取得共识，缩短评价时间等缺点，亦有易受主观因素影响，不具备该方面知识的人的意见很难从总体意见中剔除。张灵莹采用模糊综合评价法研究指标权重[2]，该方法虽然通过精确的数字手段处理模糊的评价对象，但当指标集U较大，即指标集个数较多时，在权向量和为 1 的条件约束下，相对隶属度权重系数往往偏小，权向量与模糊矩阵R不匹配，结果会出现超模糊现象，分辨率很差，无法区分谁的隶属度更高，甚至造成评判失败。吴杰等采用数据包络分析方法 ( Data Envelopment Analysis，DEA ) 研究指标权重评价[3]，该方法排除了很多主观因素的影响，但无法对所有决策单元效率进行充分排序。祝凌曦等针对 DEA 方法的局限性，提出了改进 DEA 方法，克服了传统 DEA 方法无法确定有效决策单元优劣顺序的缺陷[4]。陈君等采用 BP 神经网络法对指标权重进行评价[5]，该方法有自身的缺陷，如其可以使权值收敛到某个值，但并不能保证其为误差平面的全局最小值；由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，BP 算法需要较长的培训时间。……