基于云模型的組團(tuán)城市VMS選址方法研究

李 青，盧彥丞

（重慶規(guī)劃展覽館 規(guī)劃研究中心，重慶400011）

1 云模型概述

云模型是由李毅德院士提出的用自然語言值表示某個(gè)定性概念與其定量表示間的不確定性轉(zhuǎn)換模型，用以反映自然語言中概念的不確定性，尤其是模糊性和隨機(jī)性。云的數(shù)字特征通常用期望值Ex，熵En，超熵He三個(gè)數(shù)值來表示。這3個(gè)數(shù)字特征把模糊性和隨機(jī)性結(jié)合在一起，將云的形狀形象展示出來，完成了定性與定量間的相互映射（見圖1）。

通過逆向云算法，可將定量值變換為定性概念，將一組定量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一數(shù)字特征（Ex，En，He）來表示（見圖2）。通過正向云算法，可把定性概念的整體特征變換為定量數(shù)值，實(shí)現(xiàn)概念空間到數(shù)值空間的轉(zhuǎn)換（見圖3）。

圖1 云數(shù)字特征

圖2 逆向云發(fā)生器原理

圖3 正向云發(fā)生器原理

在逆向云發(fā)生器中，3大數(shù)字特征的具體計(jì)算方法為

在正向云發(fā)生器中，正態(tài)云的生成算法如下:

1）生成以Ex為期望值，En為標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)隨機(jī)數(shù)Xi；

2）生成以En為期望值，He為標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)隨機(jī)數(shù)Em′；

3）計(jì) 算yi＝e－（－（xi－Ex）2／2（Em′）2），令 （xi，yi）為云滴；

4）重復(fù)以上步驟，直到生成n滴云滴。

2 組團(tuán)城市VMS選址方法研究

本文從信息效用角度出發(fā)，完善現(xiàn)有指標(biāo)體系，并將云模型利用在VMS選址指標(biāo)權(quán)重確定方面，研究了適合于組團(tuán)城市的組團(tuán)間和組團(tuán)內(nèi)VMS選址模型。

2.1 VMS選址原則

通過文獻(xiàn)分析，根據(jù)交通狀況和道路環(huán)境，在道路系統(tǒng)中VMS的選點(diǎn)應(yīng)該符合以下幾項(xiàng)原則:

2.1.1 常發(fā)性交通堵塞黑點(diǎn)上游

通過VMS提供的誘導(dǎo)信息，以實(shí)現(xiàn)路段中常發(fā)性堵塞點(diǎn)的交通分流，通過交通調(diào)查可以找出路段中的常發(fā)性交通堵塞黑點(diǎn)，同時(shí)對(duì)路段結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，將其上游具有分流條件的點(diǎn)位作為VMS設(shè)置的需求布設(shè)點(diǎn)位。

2.1.2 重大分流點(diǎn)上游

路段的重大分流點(diǎn)主要指交通流流量較大的交叉口，其交通流量大，是各個(gè)方向交通流交匯、轉(zhuǎn)向和分流的關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。確定此種類型的交叉口需要對(duì)道路網(wǎng)絡(luò)和道路路段結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)查和分析，確定道路網(wǎng)絡(luò)路段中的重大分流點(diǎn)，作為VMS設(shè)置的需求布設(shè)點(diǎn)位。

2.1.3 嚴(yán)重瓶頸路段上游

正常行駛的車輛在道路上遇到事故多發(fā)點(diǎn)、臨時(shí)施工點(diǎn)或合流點(diǎn)，由于行車環(huán)境的改變，車輛運(yùn)行行為將會(huì)產(chǎn)生變化以致引起交通流的紊亂，引發(fā)交通擁堵現(xiàn)象。因此在事故多發(fā)點(diǎn)、臨時(shí)施工點(diǎn)或合流點(diǎn)上游設(shè)置VMS，擁堵時(shí)為駕駛員提供前方道路的交通信息，以引導(dǎo)駕駛員調(diào)整行車路線，選擇合適的替代路徑。

2.1.4 下游具備交通分流能力

在VMS顯示屏下游須有分流能力，根據(jù)VMS顯示內(nèi)容，駕駛員可以有針對(duì)性地選擇行駛路徑。

2.1.5 適應(yīng)外界環(huán)境、市政工程條件

在VMS顯示屏前面不得有物體遮擋，以免影響駕駛員識(shí)讀。另外，安裝點(diǎn)須具備基本的市政工程條件，如供電、通信、足夠大的安裝場地等。

2.2 基于云模型的VMS選址模型

路網(wǎng)交通運(yùn)行狀況具有動(dòng)態(tài)性和實(shí)時(shí)性，當(dāng)前所布置的VMS皆屬于組團(tuán)內(nèi)可變信息板，信息不具備連貫性。而設(shè)置組團(tuán)間VMS一方面可保證出行者對(duì)路網(wǎng)信息了解的連貫性，避免信息中斷；另一方面可方便跨組團(tuán)出行或中長距離出行的駕駛員提前改變出行計(jì)劃。

根據(jù)實(shí)地調(diào)查，組團(tuán)城市95%的私家車出行者認(rèn)為有必要在組團(tuán)內(nèi)部分別設(shè)置組團(tuán)間和組團(tuán)內(nèi)VMS。組團(tuán)間VMS:用來較大范圍顯示路網(wǎng)交通運(yùn)行狀況，顯示內(nèi)容豐富，告知行駛到信息板前方的駕駛員有關(guān)前方中遠(yuǎn)程距離（0.5km以下距離稱為短程，0.5km～1.5km離稱為之間距離稱為中程，1.5km以上稱為遠(yuǎn)程，“中短程”和“中遠(yuǎn)距離”則是相應(yīng)類型的合成）相關(guān)路段及交通節(jié)點(diǎn)（立交、大橋、隧道等）的交通狀況，提示駕駛員盡早選擇或變更出行計(jì)劃。服務(wù)對(duì)象涉及當(dāng)前道路的所有行駛車輛，即包括組團(tuán)內(nèi)部出行和跨組團(tuán)出行的車輛。組團(tuán)內(nèi)VMS:用來顯示附近中短程距離路網(wǎng)的道路交通運(yùn)行狀況，主要服務(wù)對(duì)象是組團(tuán)內(nèi)部出行的私家車，告知駕駛員前方相關(guān)路段和交通節(jié)點(diǎn)的交通狀況，以盡早選擇或變更出行路徑。

2.2.1 組團(tuán)間VMS選址模型

2.2.1.1 選取組團(tuán)間VMS選址影響指標(biāo)

文中所建的組團(tuán)間VMS選址模型，以信息效用最大為目標(biāo)，根據(jù)布點(diǎn)和指標(biāo)選取原則，通過參考文獻(xiàn)分析，基于組團(tuán)間VMS的服務(wù)對(duì)象對(duì)各類指標(biāo)關(guān)注程度，選取了道路等級(jí)、可替代路徑優(yōu)劣、衰減系數(shù)。

道路等級(jí)（X1）:選取道路功能、車道數(shù)、道路行車速度來綜合量化道路等級(jí)這一定性指標(biāo)，如表1所示。

表1 道路等級(jí)量化表

可替代路徑優(yōu)劣（X2）:選取不同組團(tuán)間各路徑平均延誤時(shí)間，其路徑交通量（qα）可表示為

式中:δαj為從當(dāng)前點(diǎn)α到周圍其他組團(tuán)j各條行駛路徑的延誤行程時(shí)間兩兩差之和；θαj為從當(dāng)前點(diǎn)α的有效影響區(qū)域內(nèi)到周邊組團(tuán)j有無可行駛路徑；mαj為從當(dāng)前位置α到周圍其他組團(tuán)j的主要路徑條數(shù)；ti為從當(dāng)前位置到某一組團(tuán)采用第i條路徑的延誤行程時(shí)間；qα為當(dāng)前位置α的車流量。

衰減系數(shù)（X3）:采用距前方各組團(tuán)間主要連接通道平均行程距離的倒數(shù)，表示為

式中:n為周邊組團(tuán)的個(gè)數(shù)，mαj為從當(dāng)前組團(tuán)到周圍其他組團(tuán)j的主要路徑條數(shù)，lji為從當(dāng)前點(diǎn)到組團(tuán)j采用第i條路徑的行程距離。

2.2.1.2 確定指標(biāo)權(quán)重

本文指標(biāo)權(quán)重在主觀賦權(quán)法的基礎(chǔ)上，采用云模型來確定。

1）確定判斷矩陣表。判斷基準(zhǔn)如表2所示，首先令5位專家依據(jù)該表填寫如下判斷矩陣表，具體調(diào)查結(jié)果如表3、表4、表5所示。

表2 判斷基準(zhǔn)表

表3 判斷矩陣表1

表4 判斷矩陣表2

表5 判斷矩陣表5

收集判斷矩陣表，采用改進(jìn)的逆向云發(fā)生器確定被所有專家認(rèn)同的判斷矩陣表，以道路等級(jí)與可替代路徑優(yōu)劣為例，具體步驟如下:

1）統(tǒng)計(jì)5位專家對(duì)可替代路徑優(yōu)劣相對(duì)于道路等級(jí)而言的重要程度評(píng)定值，分值為X＝｛3，9，5，7，4｝，將X作為樣本，運(yùn)用逆向云發(fā)生器得到道路等級(jí)相對(duì)于可替代路徑優(yōu)劣的逆向云數(shù)字特征為C1（5.6，2.406 4，1.842 2）。

2）采用正向云發(fā)生器，判斷第一輪專家打分中專家對(duì)道路等級(jí)重要程度與可替代路徑優(yōu)劣相比的分歧程度，如圖4（a）所示，信息存在較大分歧，比較分散，每個(gè)數(shù)值隸屬于相應(yīng)語言值的隸屬度隨機(jī)性變化較大，熵和超熵都較大，需再一次打分。

3）將第一次專家打分的信息整理后反饋給專家并進(jìn)行必要的溝通，進(jìn)行下一輪專家打分，第二次打分獲得的云的數(shù)字特征為 C2（6.4，1.102 9，0.443 9），云圖開始凝聚，如圖4（b）所示。第三次打分后得到可替代路徑優(yōu)劣與道路等級(jí)相比重要程度的云數(shù)字特征為 C3（6.4，0.601 6，0.549 2i），專家的認(rèn)識(shí)基本統(tǒng)一，云圖凝聚效果明顯提高，如圖4（c）所示，由此確定道路相對(duì)于可替代路徑優(yōu)劣的重要程度為3。

圖4 道路等級(jí)與可替代路徑優(yōu)劣相比的分歧程度云圖

依此進(jìn)行其他指標(biāo)兩兩之間比較，最終確定的判斷矩陣如表6所示。

表6 判斷矩陣表

根據(jù)判斷矩陣，采用求和法，得出3個(gè)指標(biāo)的相對(duì)重要程度，其中道路等級(jí)、可替代路徑優(yōu)劣、衰減系數(shù)的權(quán)重分別為0.078 6，0.620 6，0.300 9。按一致性比例法計(jì)算得到的C.R＝0.016 2，遠(yuǎn)小于0.1，所以U～X層次單排序具有滿意一致性。

2.2.1.3 確定組團(tuán)間 VMS選址模型

依據(jù)前文確定的指標(biāo)和相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重，本文建立了基于誘導(dǎo)效用最大化的組團(tuán)間VMS選址模型為

將式（1）、式（2）帶入式（3）得

滿足

式中:m為安置組團(tuán)間VMS備選點(diǎn)的總數(shù)，g為安置組團(tuán)間VMS的路段個(gè)數(shù)，j0為當(dāng)前交叉口進(jìn)口道的總數(shù)。

2.2.2 組團(tuán)內(nèi)VMS選址模型

2.2.2.1 選取組團(tuán)內(nèi)VMS選址影響指標(biāo)

本文所建立的組團(tuán)內(nèi)VMS選址模型，以信息效用最大為目標(biāo)，通過參考文獻(xiàn)分析，結(jié)合實(shí)際情況，根據(jù)布點(diǎn)和指標(biāo)選取原則，選取道路重要程度、路段信息量、衰減系數(shù)作為主要的布點(diǎn)指標(biāo)。

道路重要程度（Y1）:選取道路等級(jí)、道路區(qū)位來綜合表現(xiàn)道路的重要程度。其中道路等級(jí)定性指標(biāo)的量化如表1所示，道路區(qū)位采用距CBD的距離來量化。由于道路等級(jí)越高，距離CBD的距離越近，組團(tuán)內(nèi)部該道路越重要，因此道路重要程度可以采用下式來確定

式中:R1為道路的等級(jí)，R2為距該組團(tuán)CBD的距離。

路段信息量（Y2）:由于不同路段的交通信息量是不同的，通過對(duì)資料的整理統(tǒng)計(jì)，可得到各條路段一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生事件的頻率。本文采用影響區(qū)域一年內(nèi)各條路段事件發(fā)生的頻率來表示路段信息量

式中:n為當(dāng)前點(diǎn)前方有效影響區(qū)域內(nèi)路段的總數(shù)，Pj為j路段發(fā)生交通擁堵的概率。

衰減系數(shù)（Y3）:采用距離事故發(fā)生路段距離的倒數(shù)表示為

式中:t為有效影響區(qū)域內(nèi)事故發(fā)生路段的個(gè)數(shù)，lai為從當(dāng)前位置到附近事故發(fā)生地α的距離。

2.2.2.2 確定指標(biāo)權(quán)重

類似組團(tuán)間VMS選址指標(biāo)權(quán)重確定方法，確定組團(tuán)內(nèi)VMS選址指標(biāo)權(quán)重。其中道路重要程度、路段信息量、衰減系數(shù)的權(quán)重分別為0.071 9，0.589 0，0.339 1。

2.2.2.3 確定組團(tuán)內(nèi) VMS選址模型

類似組團(tuán)間VMS選址，建立基于誘導(dǎo)效用最大化的組團(tuán)內(nèi)VMS選址模型為

將式（5）、式（6）、式（7）代入式（8），得

滿足

式中:m為安置短距離VMS備選點(diǎn)的總數(shù)，g為安置短距離VMS的路段個(gè)數(shù)，j0為當(dāng)前交叉口進(jìn)口道的總數(shù)。

3 南坪組團(tuán)VMS選址

本文選取重慶南坪組團(tuán)及其與渝中組團(tuán)、觀音橋－人和組團(tuán)、大楊石組團(tuán)、李家沱－魚洞組團(tuán)的主要連接通道，作為模擬路網(wǎng)。該路網(wǎng)共有38個(gè)交叉口，64條路段，快速路15條，主干道41條，次干道5條，支路10條，在一定程度上承擔(dān)了一定的車流量，具備了組團(tuán)城市路網(wǎng)特征，覆蓋了跨組團(tuán)和組團(tuán)內(nèi)部出行。

3.1 確定組團(tuán)間VMS位置

在模擬路網(wǎng)輸入各進(jìn)口道相關(guān)流量，合理調(diào)整各交叉口路徑選擇比例，通過仿真，獲取VMS選址模型所需參數(shù)，計(jì)算分析各組團(tuán)間VMS備選點(diǎn)的布點(diǎn)效益值，從大到小排序，依次為南坪南路、四公里立交、南坪東路，選擇在南坪南路處布設(shè)組團(tuán)間VMS（見表7）。

表7 組團(tuán)間各VMS布點(diǎn)效益值

3.2 確定組團(tuán)內(nèi)VMS位置

組團(tuán)內(nèi)VMS布點(diǎn)位置的確定同組團(tuán)間VMS設(shè)置相同，通過仿真獲取組團(tuán)內(nèi)VMS布點(diǎn)模型所需的指標(biāo)數(shù)據(jù)，代入基于云模型的組團(tuán)內(nèi)VMS布點(diǎn)模型，獲取各備選點(diǎn)的布點(diǎn)效益值，從大到小排序，依次為大石路（北）、南坪東路（西）、光電路、江南大道（南）、大石路（南），假設(shè)只在該區(qū)域內(nèi)布設(shè)4塊組團(tuán)內(nèi)VMS，因此選擇在大石路（北）、南坪東路（西）、光電路、江南大道（南）4處布設(shè)組團(tuán)內(nèi)VMS，如表8所示。

表8 組團(tuán)內(nèi)各VMS布點(diǎn)效益值

3.3 VMS選址效果評(píng)價(jià)

私家車出行者對(duì)VMS的誘導(dǎo)服從率與許多因素有關(guān)，本文參考相關(guān)文獻(xiàn)，按照調(diào)查的誘導(dǎo)服從率調(diào)整路網(wǎng)中的流量。借助VISSIM仿真平臺(tái)，充分考慮各路段道路特征，對(duì)上述布點(diǎn)方案進(jìn)行模擬，模擬時(shí)間為3 600s，以300s的采樣時(shí)間間隔記錄600～3 600s指標(biāo)數(shù)據(jù)。為計(jì)算方便按路網(wǎng)中不同路段分別進(jìn)行整理，求得其各路段的平均數(shù)據(jù)。區(qū)域內(nèi)各主要路段的平均延誤時(shí)間（Delay）、停車等待時(shí)間（Stopd）、平均排隊(duì)長度（Avg）大為改善，具體如表9所示。

表9 方案前后路網(wǎng)關(guān)鍵路段基本參數(shù)對(duì)比表

4 結(jié)束語

本文從最大化信息效益值出發(fā)，采用云模型，

探索研究了組團(tuán)城市組團(tuán)間和組團(tuán)內(nèi)VMS的選址模型，并以重慶市南坪組團(tuán)為例，展開了組團(tuán)間和組團(tuán)內(nèi)VMS選址。最后借助VISSIM仿真平臺(tái)對(duì)比布置VMS前后的交通運(yùn)行參數(shù)，發(fā)現(xiàn)本文提出的組團(tuán)間和組團(tuán)內(nèi)VMS選址模型具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

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