基于三角模糊數(shù)層次分析法的駕駛?cè)司C合素質(zhì)評估研究＊

陳 晨 吳超仲

（武漢理工大學智能交通系統(tǒng)研究中心 武漢 430063）

（水路公路交通安全控制與裝備教育部工程研究中心 武漢 430063）

隨著我國公路交通的發(fā)展，交通事故數(shù)也一直居高不下，影響交通事故發(fā)生的4個主要因素有人、車、路和環(huán)境．其中，駕駛?cè)诵袨橐蛩卣冀^大多數(shù)［1－2］．國內(nèi)外眾多研究機構(gòu)對各種生理或心理條件下駕駛?cè)说鸟{駛能力進行了研究［3－5］．目前的駕駛?cè)丝己讼嚓P(guān)的文獻多用層次分析法，而基于三角模糊數(shù)的層次分析法對駕駛?cè)司C合素質(zhì)的各項指標進行權(quán)重研究，能夠避免層次分析法的不足，使得評價結(jié)果更合理化．

1 駕駛?cè)司C合素質(zhì)指標體系

1）安全駕駛知識 駕駛知識是進行車輛駕駛的最基本知識要求，主要包括：（1）道路交通安全法律法規(guī)；（2）安全駕駛常識；（3）車輛結(jié)構(gòu)及操作規(guī)范；（4）高速公路、山區(qū)道路上及夜間、惡劣天氣下行車操作注意事項．

2）安全駕駛態(tài)度 態(tài)度是個人對某一對象所持有的評價和行為傾向，對人的行為具有指導性的動力性影響［6］．安全駕駛態(tài)度是指駕駛?cè)藢λ幁h(huán)境中可能造成人身傷害、財產(chǎn)損失或環(huán)境破壞的事件的穩(wěn)定、持久的內(nèi)在反應傾向，涉及到社會責任感、駕駛道德等．駕駛安全態(tài)度與性格的關(guān)聯(lián)性極大，與每個駕駛?cè)说纳鐣尘啊⑸罟ぷ鳝h(huán)境等相關(guān)，具有極強的后天性．

聯(lián)系到實際駕駛，安全駕駛態(tài)度則主要是指對駕駛安全的重視程度，具體是指對一般違規(guī)駕駛行為、酒后駕車、超速駕車和疲勞駕駛的態(tài)度．

3）安全行車意識 安全行車意識指駕駛?cè)嗽诮煌ɑ顒又械陌踩庾R，主要包括對行車過程中未知情況及可能存在的危險情況的預判，進而提前采取預防措施．

4）環(huán)境感知能力 環(huán)境感知能力是指駕駛?cè)嗽谛熊囘^程中，對外界靜態(tài)的和動態(tài)的環(huán)境的認知［7］．靜態(tài)環(huán)境包含道路線形、路側(cè)景觀、路面質(zhì)量、天氣及對車體自身的空間認知等，動態(tài)環(huán)境包含自身車速、行人或其他障礙物速度及空間距離等．環(huán)境感知能力直接影響著駕駛?cè)瞬扇〔僮鞯恼_與否．

5）車輛操縱能力 車輛操縱能力是指駕駛?cè)藢圀w的操作、控制能力，包括最基本的加減速、轉(zhuǎn)彎、倒車等技能等．

2 三角模糊層次分析法

2．1 確定評價因素集并建立層次模型

根據(jù)前面的理論分析，建立如圖1所示的層次模型，最上層為目標層A，中間為準則層B，最下層為指標層C．

圖1 駕駛?cè)司C合素質(zhì)指標體系

2．2 三角模糊數(shù)判斷矩陣的構(gòu)建

根據(jù)每個專家對各個元素的兩兩比較，就可以得到目標層對準則層、準則層對指標層的三角模糊數(shù)判斷矩陣．設(shè)第t個專家的三角模糊數(shù)判斷矩陣用表示．其中＝（）為三角模糊數(shù)和分別表示模糊數(shù)的下界和上界為模糊數(shù)中值．－的值越小，表示判斷越模糊；若為0，則表示判斷是非模糊的［8］．

模糊判斷矩陣各個元素值對應某個因素比另一個因素的重要程度，0．1～0．9標度法與通常使用的1～9及其倒數(shù)標度法相比，前者更能較好地反映人們（專家）的實際估計［9］，因此本研究采用0．1～0．9標度法，見表1．

表1 0．1～0．9數(shù)量標度

2．3 三角模糊數(shù)判斷矩陣的綜合及調(diào)整

綜合各個專家的判斷矩陣，并將判斷矩陣中的三角模糊數(shù)變成非模糊數(shù)．假設(shè)專家總數(shù)量為T，每位專家的權(quán)重為rt那么綜合后的判斷矩陣為

將模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為非模糊數(shù)，便于后期數(shù)據(jù)處理及分析．根據(jù)文獻［12］，假設(shè)m的可能性大小是l的M 倍，m的可能性大小是u的N 倍，那么模糊數(shù)＝（l m u）轉(zhuǎn)化為非模糊數(shù)公式為：

2．4 權(quán)重系數(shù)的求解

對與每層因素指標權(quán)重的確定，對于各模糊判斷矩陣，計算出其中各個元素的綜合重要程度．通權(quán)重求解公式：過以上公式可以依次求出B層對A層的權(quán)重數(shù)及C層對B層的權(quán)重數(shù)．

2．5 綜合評價

計算出各層的權(quán)重數(shù)后就可以得出C層各指標對目標層A的總排序．

3 駕駛?cè)司C合素質(zhì)評價步驟

3．1 構(gòu)造三角模糊數(shù)判斷矩陣

根據(jù)前面分析結(jié)果，制作駕駛?cè)司C合素質(zhì)各因素相對重要性問卷調(diào)查表，并發(fā)給專家．專家根據(jù)自己的經(jīng)驗，對各因素的相對重要性做出判斷．本次調(diào)查對象全部為交通安全領(lǐng)域?qū)＜遥?人．某專家的模糊判斷矩陣見表2～表7．其余專家的模糊判斷矩陣此處略．

3．2 三角模糊數(shù)判斷矩陣的綜合及調(diào)整

考慮調(diào)查對象的隨機性，每位專家的判斷矩陣選取相同的權(quán)重，將每名專家對應的準則層A各因素判斷矩陣相綜合，得到表8．

提取表8中的各個因素最可能估計值，得到矩陣M，見表9．對矩陣M 進行調(diào)整，調(diào)整后為M′，見表10．

表2 某專家對準則層A各因素模糊判斷矩陣

表3 某專家對指標層B 1各因素模糊判斷矩陣

表4 某專家對指標層B2各因素模糊判斷矩陣

表6 某專家對B 5層各因素模糊判斷矩陣

表7 某專家對指標層B4各因素模糊判斷矩陣

表8 綜合后的準則層A各因素模糊判斷矩陣

表9 模糊判斷矩陣M

表10 模糊判斷矩陣M′

計算出δ＝0．112 5＜0．2，并且σ＝0．071 1＜0．1，表示專家判斷具有較高的一致性，判斷矩陣不用進行調(diào)整．

根據(jù)文獻［17］中對三值估計法提出的經(jīng)驗數(shù)值，認為m的可能性大小是l的2倍，m的可能性大小是u的2倍，那么由模糊數(shù)轉(zhuǎn)非模糊數(shù)的公式，能夠得到非模糊數(shù)判斷矩陣．如表11所列．

表11 綜合后的準則層A各因素非模糊數(shù)判斷矩陣M

3．3 權(quán)重系數(shù)的求解

計算出準則層對應的權(quán)重向量為：w＝（0．193 0．214 0．213 0．143 0．237）T，如表11所列．同理可以求出C層各個指標對B層的權(quán)重排序及C對A層的權(quán)重和排序情況如表12所列．

表12 組合權(quán)重表

3．4 綜合評價

駕駛?cè)司C合素質(zhì)得分V計算公式為

式中：各個小項目的滿分值均為100分．

確定評價等級及其相應標準，參考我國目前使用的《機動車駕駛證申領(lǐng)和使用規(guī)定》，評價結(jié)果采用合格和不合格兩類，給出評語集V＝｛v1，v2｝＝｛合格，不合格｝，評價等級分為2級，其中90分及以上為合格；90分以下為不合格，表示駕駛?cè)诉€需要重新學習，包括駕駛基本知識和操作，培養(yǎng)良好的安全駕駛意識及態(tài)度等．

4 結(jié)束語

本文采用了基于三角數(shù)模糊層次分析法，結(jié)合問卷形式對專家進行了調(diào)查，得出了相應結(jié)論，構(gòu)建了駕駛?cè)司C合素質(zhì)評估模型．評價模型顯示駕駛?cè)司C合素質(zhì)指標按重要性依次為：車輛操縱能力（0．237）、安全駕駛態(tài)度（0．214）、安全行車意識（0．213）、安全駕駛知識（0．193）、環(huán)境感知能力（0．143）．對于傳統(tǒng)的駕駛?cè)丝己耍饕婕败囕v操縱能力和安全駕駛知識，不能全面代表駕駛?cè)司C合駕駛素質(zhì)．為了更加提高駕駛?cè)说男熊嚢踩裕枰谟柧氹A段添加安全行車態(tài)度及安全行車意識培訓．

模型還指出駕駛?cè)司C合素質(zhì)小指標中C31（對未知或潛在危險狀態(tài)的預判）、C32（采取預防措施）、C51（加減速能力）、C52（轉(zhuǎn)彎能力）、C22（對酒后駕駛的態(tài)度）等5個項目是駕駛?cè)司C合素質(zhì)中比較重要的部分，駕駛?cè)藨搶@些項目更加重視，對以后駕駛?cè)伺嘤栆簿哂幸欢ǖ闹笇б饬x．

駕駛?cè)艘部梢愿鶕?jù)評估結(jié)果，掌握自己綜合駕駛素質(zhì)中的缺陷，有針對性的進行訓練和不斷完善，以達到全面優(yōu)秀．這對于事故的預防有積極作用．

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