張文晰

(西華大學(xué)汽車與交通學(xué)院，四川 成都 610039)

隨著道路交通的發(fā)展，交通事故頻發(fā)，我國交通安全的形勢極其嚴(yán)峻，交通安全問題已經(jīng)成為全社會共同關(guān)注的焦點；因此，針對道路交通安全事故的預(yù)防對策進行研究顯得尤為重要和迫切[1]。建立科學(xué)的評價指標(biāo)體系，采用適當(dāng)?shù)姆椒ㄔu測道路交通安全變化趨勢，了解道路交通安全態(tài)勢，對制定符合實際的交通安全管理法規(guī)有著重要的指引作用[2]。

1 評價方法與賦權(quán)方式

目前，交通安全評價的主要方法有回歸分析評價、貝葉斯方程、遺傳模糊 TOPSIS 、模糊綜合評價法等[3]，其中模糊綜合評價法是交通安全評價中應(yīng)用最多的主觀評價方法。模糊綜合評價方法是對受多種因素影響的事物，做出全面評價的一種有效方法[4]，它運用模糊數(shù)學(xué)的原理，由層次分析法AHP賦權(quán)，按模糊變換和最大隸屬度原則，考慮與被評價事物相關(guān)的各個因素影響而進行的一種主觀性的綜合評價方法。這種主觀性在一定程度上會影響評價的有效性；因此，如果能在此基礎(chǔ)上進行改進，主觀和客觀相結(jié)合，評價結(jié)果會更有說服力。

為了改進模糊綜合評價法的主觀性，最為有效的方法是直接改變評價方式的賦權(quán)方式。采用客觀的賦權(quán)方式代替模糊綜合評價法中AHP的主觀賦權(quán)方式，能形成更為有效的主客觀相結(jié)合的評價方法。客觀賦權(quán)法是根據(jù)指標(biāo)間的相關(guān)關(guān)系及指標(biāo)值的變異程度來確定權(quán)重，主要方法包括主成分分析法、因子分析法、變異系數(shù)法和復(fù)相關(guān)系數(shù)法等[2]。范東凱等[5]將主成分分析法引入城市道路交通安全評價的賦權(quán)，余思勤等[6]將因子分析法用于交通運輸業(yè)發(fā)展的總體評價，有研究將因子分析法用于道路交通安全評價與決策研究[7]。

現(xiàn)將改進后的灰關(guān)聯(lián)賦權(quán)方式代替層次分析賦權(quán)用于道路安全模糊評價?；依碚撌怯舌嚲埤堅?0世紀(jì)70年代末、80年代初提出的，對少信息和少數(shù)據(jù)系統(tǒng)處理的理論[8]。灰色關(guān)聯(lián)分析理論是灰理論中重要的理論之一，是對兩個系統(tǒng)之間的因素，其隨時間或不同對象而變化的關(guān)聯(lián)性大小的度量。改進后的灰關(guān)聯(lián)賦權(quán)是通過收集各指標(biāo)的少量數(shù)值信息，計算在某個系統(tǒng)中，其他指標(biāo)對其中選定的一個指標(biāo)的關(guān)聯(lián)程度，通過關(guān)聯(lián)度的改進來確定各指標(biāo)的權(quán)重的一種賦權(quán)方式?；谊P(guān)聯(lián)理論的不完全信息和數(shù)據(jù)特性，在收集道路安全信息和數(shù)據(jù)困難的情況下更具優(yōu)勢，既能客觀地賦權(quán)，又能利用較少數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地評價道路交通安全，相比其他的客觀賦權(quán)方式，評價結(jié)果更具有科學(xué)性。

2 灰關(guān)聯(lián)賦權(quán)方式下的模糊評價方法

灰關(guān)聯(lián)賦權(quán)方式下交通安全模糊評價過程如下：首先建立評價指標(biāo)；然后通過灰關(guān)聯(lián)賦權(quán)方式取各評價指標(biāo)的權(quán)重；隨后調(diào)查交通使用者對各指標(biāo)賦予的安全等級，并建立模糊評價矩陣；最后通過權(quán)重與評價的乘積取得評價的等級值，根據(jù)模糊理論的隸屬度原則，選取評價值最大的等級作為被評價對像的最終等級[9]。

2.1 指標(biāo)體系的建立

關(guān)于道路交通安全評價指標(biāo)的選擇：有研究從宏觀層面出發(fā)，以人機環(huán)以及所屬的指標(biāo)作為評價標(biāo)準(zhǔn)[10]；也有部分研究從道路的硬件和軟件角度評價安全性；部分研究采用機動車、自行車和行人導(dǎo)致的事故死亡率作為評價標(biāo)準(zhǔn)[11]。事故導(dǎo)致的死亡率有限，多數(shù)交通事故的發(fā)生并不會導(dǎo)致死亡，在此基礎(chǔ)上，可采用事故率作為評價標(biāo)準(zhǔn)。

本文在選取評價指標(biāo)時，拋開人機環(huán)的角度，從引發(fā)交通事故的主體角度考慮。由于各種類型交通事故是直接反應(yīng)了交通運行過程中人機環(huán)帶來的安全性的最終體現(xiàn)，那么選擇當(dāng)交通事故發(fā)生時，把機動車、非機動車和行人作為主要責(zé)任者，引發(fā)并產(chǎn)生的交通事故率作為城市道路安全評價的主要指標(biāo)是可行的。表1中，C1至C9代表機動車、非機動車和行人引發(fā)的交通事故率，它們作為評價道路交通安全的指標(biāo)。

表1 道路安全評價指標(biāo)

2.2 改進的灰關(guān)聯(lián)賦權(quán)方法

根據(jù)表1，機動車所包含的各類型車輛，非機動車所包含的自行車和電動自行車，以及行人共同組成了道路交通安全的主要參與者。以主要參與者為主要責(zé)任引起的各類型交通事故率作為評估指標(biāo)，權(quán)衡各指標(biāo)對道路交通安全的影響能力，采用灰關(guān)聯(lián)對指標(biāo)的影響能力進行賦權(quán)[8，12-15]。

根據(jù)原始數(shù)據(jù)建立矩陣

(1)

對式(1)進行無量綱化，數(shù)據(jù)序列形成以下矩陣：

(X1,X2，…,Xn)=

(2)

把規(guī)范化的序列X1作為比較序列X0，每個序列和X0進行比較，可獲得以下矩陣：

(X0,X1，…,Xn)=

(3)

根據(jù)式(3)，第k行中的第i個評價指標(biāo)與參考值的關(guān)聯(lián)系數(shù)ζi(k)是比較數(shù)列與參考數(shù)列在第i個指標(biāo)的相對差值，差值的大小可作為衡量兩數(shù)列關(guān)聯(lián)程度的尺度，即ζi(k)越大，兩個數(shù)列在第i個指標(biāo)上的關(guān)聯(lián)程度越大。計算該關(guān)聯(lián)系數(shù)的公式為

ζi(k)=

(4)

式中ρ為分辨系數(shù)，0<ρ<1，一般取0.5[8]。

最終，取每列的關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值作為各列與參考列之間的關(guān)聯(lián)度，公式如下：

(5)

實際所得的各個關(guān)聯(lián)度值反映了第i個實際因素值與參考值的關(guān)聯(lián)程度，那么各關(guān)聯(lián)度占全部關(guān)聯(lián)度之和的比重，即為各因素的權(quán)重；因此，灰關(guān)聯(lián)度下的權(quán)重為

(6)

2.3 灰關(guān)聯(lián)賦權(quán)下的模糊評價

當(dāng)計算獲得各指標(biāo)的權(quán)重后，由指標(biāo)集合U和評價等級V構(gòu)建模糊評價矩陣R。通過抽樣調(diào)查，交通使用者根據(jù)自身對道路安全度的主觀感受對各指標(biāo)的安全性進行選擇，將每個指標(biāo)各等級選擇人數(shù)占總?cè)藬?shù)的比例作為R的具體值，最后進行模糊矩陣和權(quán)重的評價運算[9]。

B=w°R=(bj)，j=1,2,…,m。

(7)

對式(7)進行歸一化后，取最大值

bmax=max{b1,b2,…,bm}=bj。

(8)

根據(jù)模糊原理的隸屬度原則，選取數(shù)值最大的等級作為該系統(tǒng)的最終評價等級。

3 評價方式的實例分析

采集2016年某城市某區(qū)域5條道路的數(shù)據(jù)，區(qū)域內(nèi)以C1至C9交通主體引發(fā)并負(fù)主要責(zé)任的事故率如表2所示。

表2 城市道路事故率 %

由表2建立矩陣并進行無量綱化，確定參考數(shù)列x0=x1，可獲得下列矩陣：

通過計算，獲得：

各因素與參考序列的關(guān)聯(lián)度

可確定C1至C9各權(quán)重如表3所示。

取得指標(biāo)集合U=(C1，C2，C3，C4，C5，C6，C7，C8，C9)。

表3 指標(biāo)權(quán)重值

評語的模糊集合V=(非常安全，安全， 一般，不安全，極度不安全)。

采取抽樣調(diào)查方式，對該區(qū)域交通使用者進行調(diào)查，獲得的數(shù)據(jù)如表4所示。

表4 交通使用者調(diào)查表

由表2可得到模糊評價矩陣

代入權(quán)重值，計算得到

B=w°R=(0.14 0.11 0.22 0.22 0.17)。

通過歸一化處理后，可得表5。

表5 道路安全評價

根據(jù)表5，評價值中最大值為0.255 8。由模糊評價隸屬度原則可知，此城市道路交通的安全水平處于一般和不安全狀態(tài)；由此可得出結(jié)論，該城市區(qū)域道路交通安全性較差，需要相關(guān)管理部門加強交通安全管理。

通過上述實例可以看出，灰關(guān)聯(lián)賦權(quán)是利用現(xiàn)有的已發(fā)生的少量信息和數(shù)據(jù)，通過計算各指標(biāo)對目標(biāo)的貢獻(xiàn)度，獲取各指標(biāo)權(quán)重。相比層次分析法賦權(quán)是由專家的經(jīng)驗決定而言，改進后的灰關(guān)聯(lián)賦權(quán)更為客觀有效。同時，賦權(quán)方式的客觀化與評價方式的主觀化結(jié)合在一起，避免了單純的主觀和單純的客觀帶來的弊端，更加科學(xué)合理。

4 結(jié)論

本文針對道路安全模糊評價方式的主觀性，對模糊綜合評價的賦權(quán)方式進行了改進。由于灰理論具有少信息、少數(shù)據(jù)的特性，采用了客觀的灰關(guān)聯(lián)賦權(quán)方式代替主觀的AHP賦權(quán)。同時，利用交通參與者引發(fā)的事故率，建立城市交通安全系統(tǒng)的評價指標(biāo)體系，最終建立了基于灰關(guān)聯(lián)賦權(quán)方式下的城市道路安全模糊評價方法，實現(xiàn)了評價方法的主客觀相結(jié)合。本文使用該方法，對某城市區(qū)域的交通現(xiàn)狀進行了安全評價分析，通過計算，得出了該城市區(qū)域道路安全狀況不安全、不理想的評價結(jié)果。