城市交通智能化水平評估方法

戴權(quán) 鄭皓帆 梁坤 欒琨

摘 要：智能交通系統(tǒng)對推動和發(fā)揮交通規(guī)劃與管理的現(xiàn)代化水平，對城市交通的安全和有序起到了非常大的促進(jìn)作用。文中從智能交通系統(tǒng)服務(wù)內(nèi)容出發(fā)，結(jié)合新技術(shù)、新需求，給出城市交通智能化評估的指標(biāo)建議，考慮到城市交通智能化評估應(yīng)用環(huán)境，建議應(yīng)用德爾菲法、層次分析法確定評價(jià)指標(biāo)權(quán)重，并從定性與定量的角度給出指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化的方法，最后應(yīng)用聚類分析方法對城市交通智能化水平進(jìn)行評估。文中所提方法及應(yīng)用過程可為城市交通智能化評估提供參考。

關(guān)鍵詞：智能交通；評估；聚類分析；公共交通

目前，全國各地很多城市都在大力進(jìn)行智能交通運(yùn)輸系統(tǒng)（Intelligent Transport System，簡稱ITS）的規(guī)劃與建設(shè)。不斷改善城市智能交通系統(tǒng)的規(guī)劃與管理水平，對提高城市交通資源的使用水平、保障交通安全、改善交通秩序、滿足出行者出行需求起到了非常大的促進(jìn)作用[ 1 ]。但國內(nèi)部分城市智能交通系統(tǒng)建設(shè)前期分析、評估不足，部分建設(shè)內(nèi)容往往根據(jù)建設(shè)部門的意見和建議進(jìn)行匯總整理而成，缺乏客觀量化依據(jù)。因此，有必要在規(guī)劃和建設(shè)智能交通系統(tǒng)之前通過量化方法對城市交通智能化水平評估。

1 城市交通智能化評估內(nèi)容

目前國際上的ITS研究形成了美國、日本和歐洲三大陣營，在ITS這個(gè)名稱出現(xiàn)之前，美國的IVHS（Intelligent Vehicle-Highway Systems）、歐洲的RTI（Road Transport Informatics）、ATT（Advanced Transport Telemeter）、日本的RACS（Road/Automobile Communication System）、UTMS（Universal Traffic Management System）等都是和ITS意義等同的稱謂[ 2 ]。

我國在借鑒國外ITS發(fā)展經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，制定《中國智能運(yùn)輸系統(tǒng)體系框架》，將我國ITS服務(wù)領(lǐng)域劃分為八塊，共36個(gè)子系統(tǒng)。涉及交通管理與規(guī)劃、電子收費(fèi)、出行者信息、車輛安全和輔助駕駛、緊急事件和安全、運(yùn)營管理、綜合運(yùn)輸、自動公路等領(lǐng)域[ 1 ]。

然而，隨著新需求、新技術(shù)的出現(xiàn)ITS服務(wù)范圍已不僅限于《中國智能運(yùn)輸系統(tǒng)體系框架》中所述內(nèi)容，如公共安全管理對人員出行信息收集的需求，駕駛員對智慧停車系統(tǒng)的需求，電子商務(wù)與物流配送對信息系統(tǒng)的需求，電子車牌技術(shù)在交通信息采集領(lǐng)域的應(yīng)用等，這些新需求、新技術(shù)的出現(xiàn)對城市智能交通系統(tǒng)建設(shè)提出更高要求[ 3 ]。

在參考文獻(xiàn)研究基礎(chǔ)上，通過與公安、交警、運(yùn)營商、交通局、信息化產(chǎn)業(yè)局等部門的多個(gè)智能交通管理者、工程師等人員和合作，根據(jù)ITS綜合評價(jià)的總目標(biāo)對評價(jià)內(nèi)容按邏輯分類，向下劃分成 5個(gè)子目標(biāo)（一級指標(biāo)），對各子目標(biāo)的指標(biāo)進(jìn)行簡化，細(xì)分成27個(gè)二級指標(biāo)，如表1所示。

2 城市交通智能化評估方法及應(yīng)用

灰色聚類法可以較好整合多因素，判斷在某一領(lǐng)域多因素影響下評價(jià)對象所處的水平，且方法易操作[ 4 ][ 5 ]。文中嘗試用聚類分析方法對城市交通智能化水平進(jìn)行評估。

2.1 評價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

考慮到方法的易操作與有效性，文中推薦使用德爾菲法與層次分析法來確定評價(jià)指標(biāo)權(quán)重。首先利用德爾菲法構(gòu)建一級指標(biāo)的判斷矩陣，其次檢驗(yàn)其一致性，如果一致性合理，則判斷矩陣最大特征根λmax的對應(yīng)的特征向量W的分量值即為城市智能通系統(tǒng)一級指標(biāo)的權(quán)重值。再利用同樣方法構(gòu)造出I-AI的二級指標(biāo)判斷矩陣，其次檢驗(yàn)一致性，并且計(jì)算二級指標(biāo)判斷矩陣最大特征根對應(yīng)的特征向量，分量值即為二級指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重值[ 7 ] [ 8 ]。

2.2 評價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化

在上述指標(biāo)體系內(nèi)，指標(biāo)性質(zhì)有差異，數(shù)據(jù)的單位、數(shù)量級不一致。為了便于評價(jià)，需要對各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使各指標(biāo)值處于[0，1]之間。

對于效益型指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化方法來說，目標(biāo)值越大指標(biāo)表現(xiàn)越好，如式1所示；對于成本型指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化方法來說，目標(biāo)值是越小指標(biāo)表現(xiàn)越好，如式2所示。

式中，di=[mi，Mi]是評價(jià)指標(biāo)i的閾值，

xi是評價(jià)指標(biāo)i的考察值。

對于定性型指標(biāo)，可依據(jù)評語集取值方法與《城市道路交通管理評價(jià)指標(biāo)體系說明（2012年版）》內(nèi)容確定。評語集取值范圍如表2所示。

上述表1中指標(biāo)涉及到事故處理率、設(shè)施規(guī)范設(shè)置率、監(jiān)控覆蓋率、設(shè)施利用率等，這些指標(biāo)值可通過資料調(diào)閱、現(xiàn)場勘察的方式獲取。相應(yīng)比例取值范圍與評語對應(yīng)關(guān)系如表3所示。

為盡量避免調(diào)查對象主觀意愿對指標(biāo)真實(shí)性的影響，應(yīng)盡量通過查閱本地的歷史資料、建設(shè)數(shù)據(jù)獲取指標(biāo)值，如沒有相關(guān)數(shù)據(jù)參考則使用專家調(diào)查，問卷訪談的方式獲得。

2.3 評價(jià)指標(biāo)的聚類分析

灰色聚類法可以較好整合多因素，判斷在某一領(lǐng)域多因素影響下城市交通智能化所處的水平，以及城市交通智能化總體水平，且方法簡便、易操作、實(shí)用。

方法應(yīng)用基本步驟如下：

2.3.1灰類范圍的確認(rèn)

根據(jù)鄧氏理論完成系統(tǒng)灰類的確認(rèn)。本文推薦采用5個(gè)灰類（分別代表A-E級），灰類范圍如表4所示。然后用中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)，完成對每個(gè)灰類的范圍的確認(rèn)。

2.3.2白化權(quán)系數(shù)的確定

本文推薦使用中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值和上一步驟中已設(shè)定的5個(gè)灰類，通過白化權(quán)函數(shù)計(jì)算得到白化權(quán)系數(shù)。白化權(quán)系數(shù)如式3所示。

式中，a為各灰類下限值，

b為各灰類上限值。

2.3.3綜合聚類系數(shù)的確定

根據(jù)上述的灰度范圍、白化權(quán)系數(shù)及組合權(quán)重，計(jì)算得出城市ITS評價(jià)綜合聚類系數(shù)。計(jì)算公式如式4所示。聚類系數(shù)表如表8所示。

式中，σi為第i個(gè)一級指標(biāo)隸屬與第k灰類的聚類系數(shù)；

f（xij）為第ij個(gè)指標(biāo)隸屬于第k灰類的白化權(quán)系數(shù)；

ηij為第ij個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。

2.3.4評價(jià)方案灰類的確定

1）各判斷對象灰度的確定。根據(jù)灰色聚類法的理論，通過隸屬度的最大的原則可以確定評價(jià)對象的灰類。

由，判斷對象i屬于灰類k的值；當(dāng)有多個(gè)對象同屬于k灰類時(shí)，還可以進(jìn)一步根據(jù)綜合聚類系數(shù)的大小確定同屬于k灰類之各個(gè)對象的優(yōu)劣或位次。

2）方案灰度的確定。根據(jù)對象i相應(yīng)的權(quán)重值及其所屬灰度的值，計(jì)算方案總體灰度，確定評價(jià)方案（某城市ITS現(xiàn)狀）所在等級。

3 實(shí)例分析

本文以城市發(fā)展水平處于中等的HA市為例，對以上指標(biāo)進(jìn)行調(diào)研。由于城市交通智能化評估內(nèi)容較多，這里僅對“ITS對公共交通支持水平”進(jìn)行評估，其他四個(gè)一級指標(biāo)（對象）的評估均可參照該項(xiàng)。

3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

3.1.1 ITS對公共交通支持指標(biāo)權(quán)重

在對HA市ITS現(xiàn)狀調(diào)研過程中，邀請城市智能交通管理者、工程師等人員，應(yīng)用德爾菲法構(gòu)建指標(biāo)的判斷矩陣，且矩陣一致性合理，確定各指標(biāo)權(quán)重如表5所示。

3.1.2相關(guān)指標(biāo)意義及指標(biāo)值

整理匯總后，指標(biāo)數(shù)據(jù)如表6所示。

調(diào)研指標(biāo)中，如：公共交通車載安全監(jiān)控覆蓋率，可通過資料調(diào)閱、實(shí)地勘察方式獲取相應(yīng)數(shù)據(jù)；公交需求服務(wù)水平應(yīng)面向出行者通過發(fā)放問卷方式調(diào)查。

3.1.3指標(biāo)聚類系數(shù)的確定

根據(jù)表5中數(shù)據(jù)，參考表4中灰類定量范圍，應(yīng)用式3計(jì)算各指標(biāo)白化權(quán)系數(shù)。如表7所示。

3.1.4指標(biāo)聚類系數(shù)的確定及結(jié)果分析

根據(jù)表5、表7中數(shù)據(jù)，應(yīng)用公式4計(jì)算HA市ITS對公共交通支持水平指標(biāo)聚類系數(shù)，結(jié)果如表8所示。

3.2 評估結(jié)果分析

根據(jù)隸屬度最大原則，從表7可以判斷出目前HA現(xiàn)有ITS對公共交通支持水平屬于C級水平，在中等城市中處于中等水平，有待改進(jìn)的空間較大，且首要改進(jìn)項(xiàng)為提高收集居民出行信息、道路流量信息以及處理這些信息的能力。

以上一級評價(jià)指標(biāo)聚類系數(shù)的計(jì)算可參照此方法，并計(jì)算出整個(gè)城市ITS現(xiàn)狀水平，計(jì)算結(jié)果直觀顯示出某方面建設(shè)必要性與緊迫性，為HA市ITS建設(shè)項(xiàng)目的設(shè)計(jì)提供參考。

4 小結(jié)

本文對城市智能交通系統(tǒng)評價(jià)內(nèi)容進(jìn)行梳理，給出評價(jià)城市交通智能化的指標(biāo)體系建議。通過對HA市“ITS對公共交通支持水平”的實(shí)例分析，證明文中所屬評估過程與方法簡便、易操作，且能有效確定城市ITS建設(shè)水平，為城市ITS評估提供理論支持；計(jì)算結(jié)果可直觀顯示出某方面建設(shè)的必要性與緊迫性，為城市ITS后續(xù)建設(shè)提供參考。

參考文獻(xiàn)：

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[2] Hsieh Chen. Grey neural network and its application to short term load forecasting problem [J].IEICE Transactions on Information and Systems，2002，E85-D（5）：897-902.

[3] 保麗霞，顧承華.上海智能交通系統(tǒng)近期建設(shè)要點(diǎn)[J].交通與運(yùn)輸，2016，（2）：40-41.

基金項(xiàng)目：江蘇省高校哲學(xué)社會科學(xué)研究指導(dǎo)項(xiàng)目（2012SJD630005）、（2013SJD630005）

作者簡介：

戴權(quán)（1983-），男，碩士，講師，主要從事交通規(guī)劃方面的研究。