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作用。文中從智能交通系統(tǒng)服務內(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建議，考慮到城市交通智能化評估應用環(huán)境，建議應用德爾菲法、層次分析法確定評價指標權(quán)重，并從定性與定量的角度給出指標標準化的方法，最后應用聚類分析方法對城市交通智能化水平進行評估。文中所提方法及應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行智能交通運輸系統(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)驗的基礎(chǔ)上，制定《中國智能運輸系統(tǒng)體系框架》，將我國ITS服務領(lǐng)域劃分為八塊，共36個子系統(tǒng)。涉及交通管理與規(guī)劃、電子收費、出行者信息、車輛安全和輔助駕駛、緊急事件和安全、運營管理、綜合運輸、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服務范圍已不僅限于《中國智能運輸系統(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 ]。

在參考文獻研究基礎(chǔ)上，通過與公安、交警、運營商、交通局、信息化產(chǎn)業(yè)局等部門的多個智能交通管理者、工程師等人員和合作，根據(jù)ITS綜合評價的總目標對評價內(nèi)容按邏輯分類，向下劃分成 5個子目標（一級指標），對各子目標的指標進行簡化，細分成27個二級指標，如表1所示。

2 城市交通智能化評估方法及應用

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行評估。

2.1 評價指標權(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指標權(quán)重。首先利用德爾菲法構(gòu)建一級指標的判斷矩陣，其次檢驗其一致性，如果一致性合理，則判斷矩陣最大特征根λmax的對應的特征向量W的分量值即為城市智能通系統(tǒng)一級指標的權(quán)重值。再利用同樣方法構(gòu)造出I-AI的二級指標判斷矩陣，其次檢驗一致性，并且計算二級指標判斷矩陣最大特征根對應的特征向量，分量值即為二級指標體系中各指標的權(quán)重值[ 7 ] [ 8 ]。

2.2 評價指標的標準化

在上述指標體系內(nèi)，指標性質(zhì)有差異，數(shù)據(jù)的單位、數(shù)量級不一致。為了便于評價，需要對各個指標進行標準化處理，使各指標值處于[0，1]之間。

對于效益型指標標準化方法來說，目標值越大指標表現(xiàn)越好，如式1所示；對于成本型指標標準化方法來說，目標值是越小指標表現(xiàn)越好，如式2所示。

式中，di=[mi，Mi]是評價指標i的閾值，

xi是評價指標i的考察值。

對于定性型指標，可依據(jù)評語集取值方法與《城市道路交通管理評價指標體系說明（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，這些指標值可通過資料調(diào)閱、現(xiàn)場勘察的方式獲取。相應比例取值范圍與評語對應關(guān)系如表3所示。

為盡量避免調(diào)查對象主觀意愿對指標真實性的影響，應盡量通過查閱本地的歷史資料、建設(shè)數(shù)據(jù)獲取指標值，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 評價指標的聚類分析

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、實用。

方法應用基本步驟如下：

2.3.1灰類范圍的確認

根據(jù)鄧氏理論完成系統(tǒng)灰類的確認。本文推薦采用5個灰類（分別代表A-E級），灰類范圍如表4所示。然后用中心點三角白化權(quán)函數(shù)，完成對每個灰類的范圍的確認。

2.3.2白化權(quán)系數(shù)的確定

本文推薦使用中心點三角白化權(quán)函數(shù)，結(jié)合標準化后的指標值和上一步驟中已設(shè)定的5個灰類，通過白化權(quán)函數(shù)計算得到白化權(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，計算得出城市ITS評價綜合聚類系數(shù)。計算公式如式4所示。聚類系數(shù)表如表8所示。

式中，σi為第i個一級指標隸屬與第k灰類的聚類系數(shù)；

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

ηij為第ij個指標的權(quán)重。

2.3.4評價方案灰類的確定

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對象的灰類。

由，判斷對象i屬于灰類k的值；當有多個對象同屬于k灰類時，還可以進一步根據(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相應的權(quán)重值及其所屬灰度的值，計算方案總體灰度，確定評價方案（某城市ITS現(xiàn)狀）所在等級。

3 實例分析

本文以城市發(fā)展水平處于中等的HA市為例，對以上指標進行調(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”進行評估，其他四個一級指標（對象）的評估均可參照該項。

3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

3.1.1 ITS對公共交通支持指標權(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，應用德爾菲法構(gòu)建指標的判斷矩陣，且矩陣一致性合理，確定各指標權(quán)重如表5所示。

3.1.2相關(guān)指標意義及指標值

整理匯總后，指標數(shù)據(jù)如表6所示。

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

3.1.3指標聚類系數(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，應用式3計算各指標白化權(quán)系數(shù)。如表7所示。

3.1.4指標聚類系數(shù)的確定及結(jié)果分析

根據(jù)表5、表7中數(shù)據(jù)，應用公式4計算HA市ITS對公共交通支持水平指標聚類系數(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，有待改進的空間較大，且首要改進項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。

以上一級評價指標聚類系數(shù)的計算可參照此方法，并計算出整個城市ITS現(xiàn)狀水平，計算結(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)項目的設(shè)計提供參考。

4 小結(jié)

本文對城市智能交通系統(tǒng)評價內(nèi)容進行梳理，給出評價城市交通智能化的指標體系建議。通過對HA市“ITS對公共交通支持水平”的實例分析，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：

[1] 楊兆升.城市智能公共交通系統(tǒng)理論與方法[M].北京：中國鐵道出版社，2004：106-107.

[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[J].交通與運輸，2016，（2）：40-41.

基金項目：江蘇省高校哲學社會科學研究指導項目（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。