校園交通服務(wù)水平屬性數(shù)學(xué)識別與評價(jià)＊

（中山大學(xué)智能交通研究中心，廣東省智能交通系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 廣州 510275）

校園交通日益受到研究者的關(guān)注，但較多的研究是從建筑規(guī)劃角度出發(fā)、以定性分析為主，少從交通出行者、特別是自行車及行人的安全性、通暢性出發(fā)進(jìn)行定量分析［1－3］．在質(zhì)量評價(jià)體系的處理方法上，模糊識別評價(jià)辦法因其能較好地解決模糊的、難以量化的問題，被廣泛的應(yīng)用于各種評價(jià)問題上［4－5］．傳統(tǒng)模糊識別評價(jià)存在分類不清、結(jié)果不合理的不足之處［6］，而屬性數(shù)學(xué)識別評價(jià)方法［7－8］在多種評價(jià)體系建應(yīng)用中能有效的解決模糊識別模型分類不清的問題，且操作簡單，可對不同產(chǎn)品之間作橫向?qū)Ρ然驅(qū)ν划a(chǎn)品不同階段作縱向?qū)Ρ?，適合應(yīng)用于校園交通評價(jià)方法的建立．本文在參考了國內(nèi)外包括香港［9－10］、美國［11－12］等國家及地區(qū)對大學(xué)校園交通設(shè)計(jì)及管理的案例分析上，針對中國大學(xué)校園特性作擴(kuò)展和補(bǔ)充，根據(jù)屬性數(shù)學(xué)識別模型提出了大學(xué)校園交通定量分析的方法和指標(biāo)．

1 校園交通評價(jià)屬性數(shù)學(xué)識別方法

1.1 校園交通評價(jià)指標(biāo)及評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

假設(shè)X為研究對象空間即大學(xué)校園交通，并有k個(gè)樣本x1，x2，…，xk，對某一樣本xq的下層指標(biāo)Ur（1≤r≤m）觀測值為tqr，xq能被表示為xq＝｛tq1，tq2，…，tqm｝．若對 X 的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)分為n 級｛C1，C2，…，Cn｝，標(biāo)準(zhǔn)矩陣可表示為

評價(jià)指標(biāo)的矩陣確定應(yīng)在適當(dāng)參考國內(nèi)外指標(biāo)的同時(shí)，充分參考當(dāng)?shù)氐慕煌ㄌ卣骷靶@交通特性進(jìn)行設(shè)置．

1.2 指標(biāo)權(quán)重

為避免在校園交通的指標(biāo)評價(jià)體系中主觀地劃定權(quán)重，本文將采用變異系數(shù)法賦權(quán)這一客觀計(jì)算方法．具體計(jì)算步驟如下．

1）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 若標(biāo)準(zhǔn)矩陣為A＝（arl）m×n，通過無量綱化得到分級標(biāo)準(zhǔn)矩陣B＝（brl）m×n，其中對于效益型指標(biāo)，如自行車及行人的通行能力及平均車速指標(biāo)等指標(biāo)值越大越好的指標(biāo)

對于成本型指標(biāo)，如校園道路負(fù)荷度及自行車、行人延誤指標(biāo)等指標(biāo)值越小越好的指標(biāo)

2）計(jì)算變異系數(shù) 計(jì)算矩陣各行向量的均值ur與標(biāo)準(zhǔn)差sr，變異系數(shù)可表達(dá)為

3）歸一化變異系數(shù) 假設(shè)下層指標(biāo)Ui，Ui＋1，…，Uj（1≤i≤j≤m）組成上層指標(biāo)If（1≤f≤g），那么上層指標(biāo)If的指標(biāo)權(quán)重向量為

1.3 下層指標(biāo)的屬性測度

根據(jù)大學(xué)校園內(nèi)交通調(diào)查實(shí)測數(shù)據(jù)及標(biāo)準(zhǔn)矩陣，可進(jìn)一步確定xq在評價(jià)體系中的級別．考慮下層指標(biāo)Ur，其測量值為tqr且tqr∈Cl，則xq屬于Cl且屬性測度值μqrl＝μ（tqr∈Cl）表征了xq屬于Cl的程度．設(shè)ar1＜ar2＜…＜arm，屬性測度值計(jì)算如下．

1.4 上層指標(biāo)的屬性測度

總體指標(biāo)的屬性測度值可由相同的方法獲得．

1.5 上層及總體屬性識別

為更清晰地評價(jià)大學(xué)校園交通的交通狀態(tài)，選取置信度準(zhǔn)則代替?zhèn)鹘y(tǒng)模糊數(shù)學(xué)評價(jià)中所采用的隸屬度方法，解決原方法分級不準(zhǔn)及估計(jì)不合理的問題．設(shè)大學(xué)校園交通的屬性空間分為C1，C2，…，Cn，C1表示最差級別及Cn表示最優(yōu)級別，可記為C1＜C2＜…＜Cn．設(shè)λ為置信度，若

則認(rèn)為xq屬于Ck0類．總體屬性測度分析可以相同的方式獲得，λ的取值范圍為0．5＜λ≤1，一般取0．6≤λ≤0．7．

2 應(yīng)用實(shí)例

廣州大學(xué)城由10余所大學(xué)組成，成為研究一個(gè)很好的應(yīng)用對象．本次研究共進(jìn)行了3次調(diào)查．筆者于2007年在廣州大學(xué)城內(nèi)的中山大學(xué)、華南師范大學(xué)及廣東工業(yè)大學(xué)共分發(fā)1 000份調(diào)查問卷以確定指標(biāo)體系，問卷結(jié)果顯示校園內(nèi)的主要交通參與者為行人及自行車，參與者對校園交通的主要需求為：通暢、快速、安全、環(huán)境舒適及合理的交通設(shè)置，因此，這5大需求將構(gòu)成評價(jià)體系的上層指標(biāo)，并進(jìn)一步細(xì)分為27個(gè)下層指標(biāo)；模型主要針對行人及自行車2大類別進(jìn)行評價(jià)．參照國內(nèi)的評價(jià)習(xí)慣，屬性空間劃分為4類分別為優(yōu)、良、中及差，各項(xiàng)指標(biāo)及指標(biāo)評分指標(biāo)見表1．根據(jù)式（1）～（5）得出，通暢度、快速度、安全度、舒適度和交通設(shè)施合理度各上層指標(biāo)權(quán)重向量為：W1＝（0．085 7，0．084 8，0．060 6，0．047 1，0．081 9，0．067 3，0．081 9，0．067 3，0．105 9，0．105 9，0．105 9，0．105 9）；W2＝ （0．062 6，0．090 4，0．116 2，0．162 7，0．180 8，0．129 2，0．258 0）；W3＝（0．5，0．5）；W4＝（0．388 8，0．388 8，0．222 4）；W5＝（0．333 3，0．333 3，0．333 3）．上層指標(biāo)權(quán)重向量為W＝（0．499 4，0．260 2，0．040 3，0．136 0，0．064 1）．

第二次調(diào)查的目的在于對廣州大學(xué)城這一區(qū)域內(nèi)某一高校進(jìn)行評價(jià)．以廣州大學(xué)城中山大學(xué)東校區(qū)為評價(jià)對象，該校區(qū)2008年交通改造前校園出行環(huán)境較差，而改造后有較大改善，適合于測試該體系的評價(jià)效果．取λ為0．6，根據(jù)式（9），（10）得出2007年及2008年上層指標(biāo)及總體指標(biāo)屬性測度如表2所列．

第三次調(diào)查的目的在于檢驗(yàn)評價(jià)結(jié)果是否真實(shí)及可靠．筆者于2007年及2008年分別發(fā)放了300份調(diào)查問卷用于檢驗(yàn)2次評價(jià)效果，問卷調(diào)查結(jié)果與評價(jià)模型結(jié)果相符，證明評價(jià)方法結(jié)果可信．

分析整個(gè)評分的總體屬性測度，中山大學(xué)東校區(qū)交通管理水平改造前屬于差，改造后屬于中．回溯2007年及2008年的上層指標(biāo)屬性測度值，通暢度沒有太大的改變，由于校園內(nèi)沒有實(shí)施大型的道路改造，通行能力沒有實(shí)質(zhì)的變化，交通負(fù)荷及服務(wù)水平?jīng)]有明顯的改善；快速度有較大的提高，回溯下層指標(biāo)屬性，這是由于非直線系數(shù)的減少，對快速度的提高有著最大的貢獻(xiàn)；安全度也有很大的優(yōu)化，這是由于新的校園交通增加了行人與自行車的分流措施，在人車分離率這個(gè)下層指標(biāo)上有所體現(xiàn)；環(huán)境舒適度沒有變化，這是因?yàn)閷W(xué)校地處廣州城郊，機(jī)動車及工業(yè)較少，校內(nèi)的空氣質(zhì)量普遍較好；設(shè)施合理度有稍微的改進(jìn)，主要體現(xiàn)在信號交通燈的重新設(shè)置，增大了行人過街的綠燈時(shí)間．評價(jià)體系能實(shí)際反映校園交通環(huán)境變化及便于回溯下層指標(biāo)優(yōu)劣，評價(jià)結(jié)果可靠．基于此評價(jià)結(jié)果，筆者對該高校的交通設(shè)施及交通管理提出了改善意見并得到了實(shí)施，校園交通的服務(wù)水平得到提高．

表1 校園交通服務(wù)水平評價(jià)指標(biāo)體系

表2 改造前后的上層指標(biāo)和總指標(biāo)的屬性測度值

3 結(jié)束語

本文參照中國大學(xué)校園的交通特性，提出了一種客觀、定量評價(jià)大學(xué)校園交通總體服務(wù)水平的方法．由于本評價(jià)方法涉及的指標(biāo)較多及量綱差別較大，屬性數(shù)學(xué)識別方法的引入能較好的減少數(shù)據(jù)處理中的由于小數(shù)丟失而導(dǎo)致的評價(jià)不準(zhǔn)問題．在屬性識別中采用的置信度方法能有效克服傳統(tǒng)模糊數(shù)學(xué)識別中分級不清及評價(jià)不合理的缺點(diǎn)．模型直觀及可操作性強(qiáng)，能通過計(jì)算機(jī)編程快速的完成整個(gè)評價(jià)計(jì)算．對于不同地區(qū)具有不同交通特性的學(xué)校，在實(shí)際應(yīng)用中需要對本模型的指標(biāo)及評分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行一定的修改以符合當(dāng)?shù)氐慕煌ōh(huán)境．

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