程澤陽，王 薇，曲 鑫

(吉林大學(xué) 交通學(xué)院，吉林 長春 130022)

0 引 言

隨著城市化進(jìn)程的加快，城市交通問題日漸突出。與道路基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展相比，交通信息服務(wù)的發(fā)展處于弱勢地位，動(dòng)態(tài)交通信息既無法全面掌握，又缺乏有效發(fā)布手段，這成了影響交通信息服務(wù)水平的“瓶頸”所在。因此，怎樣提高城市交通信息服務(wù)水平，以實(shí)現(xiàn)更全面的信息服務(wù)逐漸成為研究的熱點(diǎn)。交通信息服務(wù)的主旨就是信息發(fā)布，信息發(fā)布方式多種多樣，發(fā)布的信息應(yīng)當(dāng)具備準(zhǔn)確、可靠、及時(shí)、多樣化的特點(diǎn)，同時(shí)在發(fā)布的過程中要適當(dāng)?shù)膮f(xié)調(diào)好道路管理者和使用者的關(guān)系，保證在科學(xué)管理的基礎(chǔ)上，給予出行者最有效的道路交通信息[1-3]。關(guān)于交通信息發(fā)布的研究，已有了一定的成果：在國外，美國的兩大運(yùn)營商N(yùn)avTep和Clear Channel對動(dòng)態(tài)導(dǎo)航技術(shù)的研究、日本的VICS(vehicle information and communication system)系統(tǒng)以及歐洲各國的廣播數(shù)據(jù)系統(tǒng)等都包含了新一代的動(dòng)態(tài)信息發(fā)布技術(shù)，其信息發(fā)布內(nèi)容涵蓋交通事故信息、交通管制信息以及動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)信息等[4-7]。在國內(nèi)，一些學(xué)者對VMS(variable message sign)的信息發(fā)布方式進(jìn)行了相關(guān)的研究[8-9]。一些企業(yè)、科研院所也在車載終端、個(gè)人手持終端以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)方面進(jìn)行了研究，涉及到的主要方式有車載導(dǎo)航、門戶網(wǎng)站、呼叫中心、短信平臺等[10-12]。

以上研究大都基于單一的信息發(fā)布方式，然而有時(shí)單一的發(fā)布方式都有其各自的局限性。因此，為充分利用各發(fā)布方式的特點(diǎn)從而進(jìn)行優(yōu)勢互補(bǔ)，筆者對各誘導(dǎo)終端兩兩組合的交通信息發(fā)布形式(如交通廣播+VMS，交通廣播+移動(dòng)終端等)進(jìn)行了評價(jià)研究。

1 交通信息發(fā)布方式分析

1.1 特點(diǎn)分析

1.1.1 交通廣播

交通廣播分為調(diào)頻廣播和數(shù)字廣播，調(diào)頻廣播(FM)是利用無線電波發(fā)射的模擬信號來進(jìn)行信息發(fā)布的，當(dāng)無線波微弱時(shí)，就會(huì)有噪音，從而影響其時(shí)效性；而數(shù)字廣播發(fā)射的數(shù)字信號，雖沒有噪音，但當(dāng)信號在臨界時(shí)(即將收不到信號信息時(shí))就會(huì)發(fā)生卡碟情況，從而影響信息的正常傳輸。

1.1.2 VMS

VMS適合發(fā)布路況、天氣信息，服務(wù)對象以駕車出行為主，有表現(xiàn)力強(qiáng)、播放時(shí)間自由、系統(tǒng)穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)存在針對性差、獲取信息不主動(dòng)、信息不能存儲(chǔ)等弊端。

1.1.3 車載終端

車載終端可發(fā)布所有的動(dòng)、靜態(tài)信息，將信息以語音、圖像、文字等形式展示出來，并且在出行的全過程發(fā)揮作用，但車載終端需要有一個(gè)集成的信息發(fā)布平臺作支撐，需要較高的技術(shù)要求，并且安裝成本也較高。

1.1.4 移動(dòng)終端

移動(dòng)終端可發(fā)布出行前和出行中的信息，出行前用戶登錄手機(jī)可以看到發(fā)布的路況信息，出行中的信息是由其攜帶的導(dǎo)航設(shè)備發(fā)布的，主要用于路徑規(guī)劃。移動(dòng)終端發(fā)布信息方式比較機(jī)動(dòng)，用戶只需付相關(guān)通信費(fèi)用即可，但其缺點(diǎn)是發(fā)布量小、發(fā)布內(nèi)容不足。

1.1.5 呼叫中心

呼叫中心包括路況與路線查詢服務(wù)、故障報(bào)告和堵塞報(bào)告、救援服務(wù)、個(gè)性化服務(wù)等四個(gè)方面的功能，信息服務(wù)主要包括出行前和出行中，相比較廣播，其系統(tǒng)穩(wěn)定性較高，但是其建設(shè)成本也較高。

1.1.6 短信平臺

短信平臺分為交通信息點(diǎn)播服務(wù)、交通信息定制服務(wù)、交通信息廣播服務(wù)。短信平臺可提供一天24小時(shí)服務(wù)，信息發(fā)布對象明確、傳送可靠，并且提供個(gè)性化服務(wù)，缺點(diǎn)是信息的發(fā)布需要收費(fèi)，并且服務(wù)地區(qū)需要有電波信號的覆蓋。

1.2 需求分析

交通信息發(fā)布方式需求分析主要基于出行者角度出發(fā)。出行者的出行方式包括公交出行、駕車出行和其他出行方式。公交出行的信息需求包括：公交發(fā)車以及到站信息、公交線路信息等，主要信息需求適用于出行前和出行中。駕車出行所需信息包括路網(wǎng)狀況、擁堵、交通管制、停車等信息以及天氣信息。同時(shí)出行者需要了解起點(diǎn)與目的地之間的最優(yōu)路徑，所需信息主要適用于出行前和出行過程中。其他的出行方式主要包括地鐵出行、輕軌出行、出租車出行等，所需的交通服務(wù)信息有站點(diǎn)信息、換乘信息以及打車費(fèi)用等。不同出行方式的出行者所需信息不同，因此需要不同的信息發(fā)布組合方式進(jìn)行有針對性的信息服務(wù)。

2 交通信息發(fā)布方式評價(jià)模型

2.1 評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

任何評價(jià)方法研究中，評價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建都不是盲目的，都應(yīng)該遵循一定的目標(biāo)與原則。研究對誘導(dǎo)終端組合的交通信息發(fā)布方式評價(jià)指標(biāo)的選取遵循了全面性、科學(xué)性以及穩(wěn)定性的原則，同時(shí)又以效益因素和成本因素作為指標(biāo)選取的目標(biāo)因素。通過查閱相關(guān)資料并結(jié)合主觀經(jīng)驗(yàn)的方式，對各交通信息發(fā)布終端的功能、市場需求以及建設(shè)成本等進(jìn)行了分析和賦值，并進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理以消除量綱的差異。最終的指標(biāo)體系包括目標(biāo)層、因素層和指標(biāo)層(共7個(gè)指標(biāo))如表1。

表1 交通信息發(fā)布方式評價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of traffic information release mode

2.1.1 成本指標(biāo)

1)社會(huì)成本

社會(huì)成本反映的是信息發(fā)布運(yùn)行與維護(hù)過程中消耗的包括人力、物力及財(cái)力在內(nèi)的社會(huì)平均成本，在某程度上反映了信息發(fā)布方式的社會(huì)功能，查閱相關(guān)資料可知建設(shè)信息發(fā)布終端的成本大致可以分為4類，代表消耗成本(單位為元)的數(shù)量級，分別為10、102、103、104。

2)企業(yè)成本

企業(yè)成本指企業(yè)在開發(fā)終端設(shè)備過程中消耗的企業(yè)資金，同樣可按照終端建設(shè)、運(yùn)營中所消耗的資金(單位為元)可分為：10、102、103、104。

3)個(gè)人成本

個(gè)人成本指用戶在出行中針對各信息發(fā)布方式所消耗的成本，按個(gè)人所花的費(fèi)用分為無成本和有成本(指出行中使用所有終端的平均消費(fèi))兩類，分別為：0、10。

2.1.2 效益指標(biāo)

1)可靠度

可靠度表示所發(fā)布信息的可靠程度，宏觀上決定了用戶對其信任的程度?？煽慷炔捎脤＜掖蚍值姆绞竭M(jìn)行量化計(jì)算，按所發(fā)布信息的可靠程度將其分為絕對可靠、比較可靠、一般可靠和不可靠，對應(yīng)的分?jǐn)?shù)為4分、3分、2分、1分。

2)及時(shí)性

及時(shí)性反映信息發(fā)布的及時(shí)程度，指信息從交通中心傳輸?shù)礁髡T導(dǎo)終端并顯示出來有效時(shí)間，一般以min為單位，如1、3、5、7分別代表及時(shí)、比較及時(shí)、稍微及時(shí)和不及時(shí)。

3)先進(jìn)性

先進(jìn)性反映信息發(fā)布方式的先進(jìn)程度，用出行者對其服務(wù)方式的滿意程度為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行量化打分，如滿意、比較滿意、不太滿意、不滿意等，其對應(yīng)的分?jǐn)?shù)分別為4分、3分、2分、1分。

4)個(gè)性化服務(wù)

個(gè)性化服務(wù)分有個(gè)性化服務(wù)(能否提供音樂、電影等內(nèi)容)和無個(gè)性化服務(wù)兩類，采用主觀打分的方法進(jìn)行指標(biāo)賦值，對應(yīng)分?jǐn)?shù)為2分、1分。

2.2 評價(jià)模型確立

2.2.1 指標(biāo)權(quán)重模型

單一的主觀權(quán)重確定法和客觀權(quán)重確定法都有各自的缺點(diǎn)，不能進(jìn)行準(zhǔn)確的評價(jià)。綜合確定法很好地解決了此問題。研究采用基于層次分析法與熵值法結(jié)合的主客觀綜合權(quán)重法確定指標(biāo)權(quán)重，降低了主觀打分對指標(biāo)數(shù)值的影響程度，從而降低了評價(jià)結(jié)果的誤差。

1)層次分析法計(jì)算步驟

第1步：建立指標(biāo)判斷矩陣。

第2步：首先，計(jì)算一致性指標(biāo)CI，并進(jìn)行相關(guān)一致性檢驗(yàn)，計(jì)算表達(dá)式如式(1)。

(1)

式中：λmax為每個(gè)判斷矩陣的最大特征值；n為評價(jià)矩陣的維度。

其次，再按表2查找隨機(jī)一致性指標(biāo)RI。

表2 隨機(jī)一致性指標(biāo)Table 2 Random consistency index

最后，計(jì)算一致性比例CR，計(jì)算公式如式(2)。

(2)

當(dāng)CR<0.1時(shí)，一致性符合要求，反之，應(yīng)修正。

第3步：最終權(quán)重值確定。

首先求出各一級指標(biāo)所占權(quán)重，并對其判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，在此基礎(chǔ)上再計(jì)算出各二級指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算公式為式(3)：

(3)

式中：αj為矩陣中第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重；αij表示第i行第j列的元素值；n為評價(jià)矩陣的維度。

2)熵值法計(jì)算步驟

第1步：對原始矩陣進(jìn)行歸一化處理。

對效益指標(biāo)：

(4)

對成本指標(biāo)：

(5)

第2步：計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值Ej。

(6)

第3步：求信息熵值。

(7)

第4步：定義差異系數(shù)，差異系數(shù)為hj(hj=1-ej)。

第5步：確定指標(biāo)權(quán)重，第j項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重值為

(8)

3)綜合權(quán)重值確定

在主觀權(quán)重和客觀權(quán)重都確定的條件下確立綜合權(quán)重，綜合權(quán)重表達(dá)式如式(9)：

(9)

式中：αj和βj分別為由層次分析法和熵值法確定的主、客觀權(quán)重。

2.2.2 最終評價(jià)模型

交通信息發(fā)布方式實(shí)際上是一種多目標(biāo)決策問題，已有的多目標(biāo)決策方法有多屬性效用理論法、TOPSIS法、目標(biāo)規(guī)劃法等。由于密切值法在評價(jià)研究中已有應(yīng)用，但在交通領(lǐng)域卻鮮有應(yīng)用。因此采用密切值的思想進(jìn)行交通信息發(fā)布方式評價(jià)。傳統(tǒng)密切值算法未考慮各指標(biāo)權(quán)重對結(jié)果的影響，基于此，對傳統(tǒng)密切值法進(jìn)行了改進(jìn)，將評價(jià)指標(biāo)權(quán)重引入到密切程度計(jì)算中，不但降低了主觀作用影響，還實(shí)現(xiàn)了算法的創(chuàng)新。同時(shí)由于所選的兩類指標(biāo)對結(jié)果的影響不同，如效益因素值越大，評價(jià)結(jié)果越好，成本因素則值越小越好，其指標(biāo)數(shù)據(jù)間存在差異性，因此必須對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，標(biāo)準(zhǔn)化過程按式(4)、式(5)進(jìn)行。則改進(jìn)密切值法計(jì)算步驟如下：

第1步：確立原始目標(biāo)評價(jià)矩陣M，M中的元素xij表示第i種信息發(fā)布方式對應(yīng)的第j個(gè)評價(jià)指標(biāo)元素值。

第2步：對原始目標(biāo)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣R。

第3步：求最優(yōu)、最劣策略集。

第4步：計(jì)算密切程度。

(10)

(11)

(12)

3 案例分析

3.1 背景分析及數(shù)據(jù)說明

以北京市五環(huán)路為案例進(jìn)行分析。經(jīng)查閱資料可知，目前五環(huán)路上存在的主要交通信息發(fā)布方式有調(diào)頻廣播、VMS、車載終端、呼叫中心、數(shù)字廣播、短信平臺、移動(dòng)終端等幾大類[13]。根據(jù)2.1部分對成本指標(biāo)及效益指標(biāo)的分析，構(gòu)建了各信息發(fā)布方式原始目標(biāo)評價(jià)矩陣，如表3。

由于表3中的可靠度、先進(jìn)性等指標(biāo)數(shù)據(jù)無法直接獲取，因此采用打分的方式。為了消除各指標(biāo)單位的不同，對表3中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，同時(shí)，由于各信息發(fā)布方式的優(yōu)缺點(diǎn)之間有互補(bǔ)作用，因此采取兩兩終端組合的方式進(jìn)行評價(jià)，最終構(gòu)建了基于誘導(dǎo)終端組合的標(biāo)準(zhǔn)化目標(biāo)矩陣，如表4。(為了有利于研究，將3中調(diào)頻廣播和數(shù)字廣播合并為交通廣播)。

表3 單一誘導(dǎo)終端原始目標(biāo)評價(jià)矩陣Table 3 Original target evaluation matrix of single guidance terminal

表4 誘導(dǎo)終端組合標(biāo)準(zhǔn)化目標(biāo)矩陣Table 4 Standardized target evaluation matrix of guidance terminal combination

3.2 評價(jià)模型求解

通過對表4做一系列的變化(標(biāo)準(zhǔn)化處理、求矩陣特征值、熵值、定義差異系數(shù)等)，最終得到各評價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重、客觀權(quán)重及綜合權(quán)重值，如表5。

表5 評價(jià)指標(biāo)綜合權(quán)重值Table 5 Comprehensive weight values of evaluation index

圖1 改進(jìn)前后組合終端密切值對比Fig. 1 Contrast of osculating values of terminal combinationbefore and after improvement

圖2 改進(jìn)前后單一終端密切值對比Fig. 2 Contrast of osculating values of single terminal before andafter improvement

同時(shí)，為了進(jìn)一步論證文中所改進(jìn)模型的有效性，研究采用TOPSIS評價(jià)法及多屬性效用法的評價(jià)結(jié)果與改進(jìn)密切值法的評價(jià)結(jié)果誤差進(jìn)行對比分析。以傳統(tǒng)密切值方法的評價(jià)結(jié)果作為參照標(biāo)準(zhǔn)，分別計(jì)算3種方法評價(jià)結(jié)果的平均絕對誤差(MAE)、標(biāo)準(zhǔn)誤差(RMSE)和平均絕對值誤差率(MAPE)，最后各方法的對比結(jié)果如表8、圖3。

圖3 各方法誤差對比Fig. 3 Error comparison of each method

3.3 結(jié)果分析

由圖1、圖2可知，不論是對單一誘導(dǎo)終端還是對組合誘導(dǎo)終端的交通信息發(fā)布方式進(jìn)行評價(jià)，改進(jìn)后的密切值結(jié)果明顯低于改進(jìn)前，這很好的契合了“密切值越小，評價(jià)結(jié)果越優(yōu)”的思想。同時(shí)分析表6、表7可知， 單一終端和組合終端的密切值分別比改進(jìn)前平均降低了35.89%和32.09%。圖3顯示，與TOPSIS法及多屬性效用理論法相比，改進(jìn)的密切值法的平均絕對誤差、標(biāo)準(zhǔn)誤差及平均絕對誤差率均得到了降低。這表明文中所改進(jìn)的方法是可行的。因此最終的評價(jià)順序?yàn)榉桨?0>方案3>方案2>方案6>方案7>方案1>方案12>方案11>方案4>方案5>方案13>方案8>方案14>方案9>方案15。五環(huán)路最佳的信息發(fā)布方案為交通廣播+車載終端，次優(yōu)方案為交通廣播+車載終端，同時(shí)排名前五的方案中均有車載終端和移動(dòng)終端，排名靠后的幾種方案均有短信平臺、呼叫中心等，這反映了車載終端覆蓋面廣及移動(dòng)終端發(fā)布信息準(zhǔn)確等優(yōu)勢，同時(shí)也反映了在交通繁忙的五環(huán)路，短信平臺及呼叫中心由于其各自的缺陷而失去了優(yōu)勢，將不被出行者所接受，這與實(shí)際中五環(huán)路的出行情況較為接近。由以上分析可知研究中所提出的算法及相關(guān)模型是有效的。

表6 單一終端密切值優(yōu)劣排序Table 6 Sorting of osculating value of single terminal

表7 組合終端密切值優(yōu)劣排序Table 7 Sorting of osculating value of terminal combination

表8 各方法誤差對比結(jié)果Table 8 Comparison of error results of each method %

4 結(jié) 語

對基于誘導(dǎo)終端組合的交通信息發(fā)布方式進(jìn)行了評價(jià)，通過基于層次分析法與熵值法相結(jié)合的方法求得了評價(jià)指標(biāo)權(quán)重，并根據(jù)改進(jìn)的密切值算法對最終評價(jià)模型進(jìn)行了求解。案例結(jié)果表明改進(jìn)的密切值算法是有一種有效的交通信息發(fā)布方式評價(jià)方法，評價(jià)結(jié)果在一定程度上反應(yīng)了決策者需求。需要注意的是由于條件的限制，研究中部分指標(biāo)的取值不可避免的選擇了專家打分的方式，可能會(huì)使評價(jià)結(jié)果產(chǎn)生微小的偏差，然而這并不影響其作為一種理論方法在實(shí)踐中的應(yīng)用，其結(jié)果對交通決策者和出行者仍具有一定的指導(dǎo)意義。

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