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    基于相對差異函數(shù)的隧道群交通安全評價

    2013-10-30 08:15:14潘曉東蔣曙豪
    同濟大學學報(自然科學版) 2013年1期
    關鍵詞:特征值高速公路隧道

    國 威,潘曉東,蔣曙豪

    (1.同濟大學 道路與交通工程教育部重點實驗室,上海 201804;2.浙江滬杭甬高速公路股份有限公司,浙江 杭州 310007)

    車輛在隧道群路段行駛過程中,在相對較短的時間內(nèi)經(jīng)歷了一個從明環(huán)境到暗環(huán)境,再從暗環(huán)境到明環(huán)境的過程,視覺環(huán)境的頻繁改變給駕駛員的心理及生理造成很大影響.另外,隧道群通常為山區(qū)公路的組成部分,具有較差的自然環(huán)境,如隧道內(nèi)外風速差異較大、冬季路面結(jié)冰等造成隧道內(nèi)外環(huán)境差異更加懸殊,增加隧道交通安全隱患.隧道群路段一旦發(fā)生交通事故,應急救援往往難以有效施展,極易造成巨大的財產(chǎn)損失和不良的社會影響.

    國內(nèi)隧道群交通安全方面研究主要集中在駕駛員心理生理、運行車速及事故預警等方面.趙煒華等[1]研究了高速公路隧道群出入口段駕駛?cè)艘曈X信息認知過程和變化.杜志剛等[2]建立了駕駛員瞳孔面積與隧道進出口照度的冪函數(shù)關系,解決隧道群路段出入口照明過渡問題.張生瑞等[3]通過采集車輛速度,建立了車輛運行速度與采集點位置的函數(shù)關系,分析了隧道群路段不同位置運行速度的變化規(guī)律.易富君等[4]利用人工免疫系統(tǒng)原理構(gòu)建了智能化公路隧道群追尾交通事故預警模型.這些研究多集中于單一特征影響因素,而從宏觀角度闡述隧道群交通安全的文獻則相對缺乏.根據(jù)風險軌跡交叉理論[5]:風險事故是許多相互聯(lián)系的事件順序發(fā)展的結(jié)果,因此從宏觀角度研究隧道群交通安全狀況更符合客觀實際.

    本文借鑒可變模糊理論中的相對差異函數(shù)構(gòu)建評價模型[6],對浙江省某隧道群實際交通狀況進行安全性評價,針對評價結(jié)果提出隧道群安全改善對策,同時將建立的模型與其他交通安全評價模型計算結(jié)果進行對比.結(jié)果表明,該模型可應用于高速公路隧道群交通安全評價.

    1 評價模型的建立

    1.1 評價指標權重的確定

    目前,評價指標的權重多采用層次分析法(AHP),該方法可充分反映專家對某項評價內(nèi)容的偏好,但在某種程度上過分依賴專家的主觀判斷.信息熵法可以挖掘數(shù)據(jù)本身蘊涵的信息,結(jié)果相對客觀,但卻不能反映專家的知識和經(jīng)驗以及決策者的意見,有時得到的權重可能與實際重要程度不相符,甚至相悖[7].綜合考慮,本文采用AHP與信息熵綜合權重確定方法.

    (1)根據(jù)熵的定義,設有m個評價指標n個評價對象

    對評價矩陣進行歸一化處理

    (2)評價指標信息熵的計算

    (3)計算第i個評價指標的熵權

    (4)利用AHP法確定評價指標的權重ui.AHP法應用較多,本文不再贅述.

    (5)確定評價指標綜合權重

    式中:α為可變系數(shù),0≤α≤1.

    綜合權重隨α不同取值而改變,當α取1和0時,分別對應AHP法和信息熵法.對于α如何取值已有很多研究成果[7-8].結(jié)合以往相關研究成果并咨詢有關專家,結(jié)合本文評價指標體系的實際情況,取α=0.5.

    1.2 相對差異函數(shù)確定安全評價隸屬度評價模型

    1.2.1 相對差異函數(shù)

    設論域U上的一個模糊概念A,對U中的任意元素u(u∈U),在相對隸屬度函數(shù)連續(xù)數(shù)軸的任一點上對u表示吸引性質(zhì)A的相對隸屬度為μA(u),對u表示排斥性質(zhì)Ac的相對隸屬度為μAc(u),設D(u)=μA(u)-μAc(u),D(u)為u對A 的相對差異度.映射D:U→[-1,1],u|→D(u)∈[-1,1],見圖1,稱為u對A的相對差異函數(shù)[6].

    圖1 相對差異函數(shù)Fig.1 Relative difference function

    1.2.2 安全評價隸屬度函數(shù)

    評價指標體系中子系統(tǒng)包含m個子因素,每個子因素的論域可以劃分為k個評價等級.設[a,b]ij為標準區(qū)間矩陣,[c,d]ij為變動區(qū)間矩陣,M 為吸引域區(qū)間[a,b]中D(u)=1的點值.各區(qū)間的取值根據(jù)具體評價情況確定.

    設樣本按m個指標特征值進行評價,則n個評價樣本組成的待評價樣本特征矩陣

    式中:xij為樣本j指標i的特征值,i=1,2,…,m,j=1,2,…,n.

    將評價因素j指標i的特征值xij與評價等級k指標i的Mik值進行比較,若xij落在Mik左側(cè),隸屬度函數(shù)

    若xij落在右側(cè),隸屬度函數(shù)

    1.2.3 綜合相對隸屬度矩陣

    樣本j指標i對各個級別的相對隸屬度矩陣

    樣本j對級別k的綜合相對隸屬度

    式中:δi為指標權重;a為優(yōu)化準則參數(shù),b為距離參數(shù),a,b稱為可變模型參數(shù)[6],可根據(jù)評價要求進行調(diào)整.根據(jù)不同參數(shù)的組合,并將式(9)歸一化得到

    得出樣本j的級別特征值Hj=[12…k]·Uj.

    2 高速公路隧道群交通安全評價指標體系的建立

    評價指標體系考慮到隧道群路段不僅具有一般隧道路段的交通特點,而且具有行車環(huán)境頻繁變化、相鄰隧道間相互影響的特點.以交通安全評價、隧道交通環(huán)境評價等相關研究成果[9-11]及相關技術規(guī)范[12]為依據(jù),選取影響隧道群交通安全的主要因素有:交通特性、隧道特性、道路狀況、隧道環(huán)境、自然環(huán)境、交通安全設施.對于表征對象相近的因素,選擇其中具有代表性且易得到的指標進行評價.共選取18項因素,構(gòu)建隧道群交通安全評價指標體系.五個評價等級Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ分別表示安全性很好、較好、一般、較差、很差.具體分級標準及賦值參考相關經(jīng)驗數(shù)據(jù),如表1所示.

    表1 高速公路隧道群交通安全評價指標體系Tab.1 Traffic safety evaluation index system of expressway tunnel group

    3 應用實例

    浙江省某高速公路隧道群全長約3.7km,日均斷面車流量為20000輛.隧道群由隧道1號和隧道2號組成.隧道1號左線長度為940m,縱坡坡度2.66%.隧道2號左線長度2445m,縱坡坡度-2.65%.兩隧道設計為單向行駛雙洞雙車道,雙洞軸線間距為35m,隧道凈寬10.16m,凈高6.98m,內(nèi)輪廓采用曲墻三心圓拱.隧道內(nèi)路面結(jié)構(gòu)采用30 cm級配碎石+24cm水泥砼路面.

    3.1 計算評價指標權重

    根據(jù)式(1)~(4),計算表1中二級評價指標綜合權重

    3.2 構(gòu)造安全評價隸屬度矩陣

    在現(xiàn)場測量與試驗的基礎之上,取各指標的安全評價等級論域為U=(很好,較好,一般,差,很差),樣本按五個級別指標標準值區(qū)間進行綜合評價.指標S21,S44通過現(xiàn)場試驗結(jié)果進行評定:很好(90~100),較好(80~90),一般(70~80),差(60~70),很差(0~60).構(gòu)造各級別評價指標標準值區(qū)間矩陣Iab= [[a,b]i1,[a,b]i2,[a,b]i3,[a,b]i4,[a,b]i5]和變動區(qū)間的范圍值矩陣Icd=[[c,d]i1,[c,d]i2,[c,d]i3,[c,d]i4,[c,d]i5].確定區(qū)間[a,b]中相對隸屬度μA(xij)k=1的點,構(gòu)造矩陣 M=(Mi1,Mi2,Mi3,Mi4,Mi5)=(Mik).將評價樣本j指標i的特征值xij與評價級別k(k=1,2,3,4,5)指標i的Mik值進行比較.該隧道群評價特征向量Sij=[24458820073102030 -2.650.392850.690.488590823315]

    構(gòu)造矩陣

    設置可變參數(shù)取值,對每個評價指標的特征值利用式(5)~(10)得出每個評價指標安全隸屬度向量與級別特征值.現(xiàn)以評價體系中一級指標“隧道環(huán)境”下屬的四個二級指標(i=1,2,3,4)為例進行安全級別評價,其對級別k的歸一化相對隸屬度矩陣為

    采用前面計算出的“隧道環(huán)境”綜合權重δi=[0.06370.03310.04330.0388],利用式(5)~(10)求得a,b四種參數(shù)組合下樣本對級別k的相對隸屬度與級別特征值H,見表2.

    表2 相對隸屬度計算結(jié)果Tab.2 Relative membership degree calculation results

    四種參數(shù)組合計算出級別特征值H的均值為2.3746.安全評價結(jié)果為Ⅱ級,較好.采用同樣的方法可求出另外五個一級指標的評價結(jié)果.

    3.3 評價結(jié)果分析

    通過對安全等級一級和二級指標評價,該隧道群交通安全性平均隸屬度向量為B=δi·R=[0.10560.39620.41640.08180],級 別特征值H=[12345]·BT=2.4744.該隧道群安全評價等級為Ⅱ級(較好),符合該隧道群交通實際情況.

    本文將計算結(jié)果與其他高速公路安全評價方法[9,14]計算結(jié)果進行對比,結(jié)果如表3.通過比較發(fā)現(xiàn):模糊綜合評價計算結(jié)果差異稍大,而且在相對隸屬度函數(shù)構(gòu)建方面較為復雜,基于差異函數(shù)可變模糊評價法與可拓物元法在該問題評價上結(jié)果則較為接近.

    3.4 隧道群安全改善措施

    該隧道群整體評價結(jié)果安全等級為Ⅱ級,其中相鄰隧道間照明過渡、隧道空氣污染指數(shù)、隧道進出口線形、隧道外側(cè)風風速評價等級分別為Ⅱ,Ⅱ,Ⅲ和Ⅳ,針對該隧道群存在問題提出如下改善措施:

    表3 各種評價方法的評價結(jié)果Tab.3 Results of other measurement evaluation

    (1)從降低洞外亮度和增加洞內(nèi)亮度兩方面改善洞口的亮度變化率,如設置漸變式出入口、隧道遮光棚、照明智能控制系統(tǒng)等.

    (2)隧道群為長縱坡和較長縱坡隧道,機動車尾氣煙霧較長時間滯留在相對封閉的隧道內(nèi)不能排出,影響了隧道內(nèi)能見度,極易引發(fā)交通追尾事故.建議加強隧道內(nèi)通風,如使用LED照明,應充分考慮LED光源的煙霧穿透能力.

    (3)隧道1號在出入口接線段為小半徑曲線,造成駕駛員視距不良,應當在隧道中設置相應的線形引導圖案,提醒駕駛員注意前方線形.

    (4)制定不良天氣下安全控制系統(tǒng)可行的標準與方案,通過信息采集系統(tǒng)、行車安全控制系統(tǒng)、信息發(fā)布系統(tǒng)等控制設備迅速準確地顯示相應的限速及控制信號,及時將信息提供給過往駕駛員.引導駕駛員控制車速,警惕側(cè)風和濕滑對行車影響,從而保障行車安全.

    4 結(jié)語

    基于相對差異函數(shù)構(gòu)建了高速公路隧道群交通安全評價模型,并利用該模型對浙江某高速公路隧道群交通安全性進行了評價與分析,同時將該模型與其他幾種評價模型計算結(jié)果進行對比.結(jié)果表明,該模型不僅能夠確定安全評價等級,而且具有安全隸屬度向量易調(diào)節(jié)等優(yōu)點.該評價方法為隧道群交通安全評價與環(huán)境改善提供了參考依據(jù),具有較強的理論和實際意義.

    隧道路段交通安全影響因素眾多,給評價體系的建立與評價指標的選取增加了難度.但隨著我國安全評價技術的不斷發(fā)展和完善,影響隧道群交通安全評價的指標選取將更加科學合理,從而獲得更為精確、客觀的評價結(jié)果.

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