智能交通系統ITS的評價方法研究

王筱芳

(蘭州工業學院，甘肅 蘭州 730050）

0 引言

智能交通系統(Intelligent Transportation System，ITS)是綠色交通的發展方向，它是將計算機技術、通訊與傳輸技術、電子傳感技術和控制技術有效地集成，并運用于整個交通管理而建立的一種在大范圍內全方位發揮作用的、實時高效的綜合交通運輸管理系統[1]。ITS可以充分的利用現有交通設施，減少交通負荷和環境污染，保證交通安全，提高運輸效率，因而ITS日益受到各國的重視。但由于ITS的項目往往投資巨大，一般需要選擇在社會、經濟及環境等諸多方面綜合評價最高的項目來加以實施，所以如何評價ITS的效益和如何選擇ITS方案成為一個亟待解決的課題。

ITS評價就是針對系統的經濟效益、技術效益、社會效益、環境影響和風險做出的評價，為ITS項目的可行性研究及已有的系統運作、優化提供科學依據[2]。ITS項目包含社會、經濟、環境等諸多方面混雜在一起的定性或定量的復雜條件，其評價和選擇具有隨機性、模糊性、不確定性，同時環境、安全、舒適度等影響因素很難量化，所以利用傳統的評價方法很難得到理想的結果。本文基于對建立ITS架構評價指標體系的探討，主要研究經典層次分析法對ITS進行評價的優劣。

1 ITS方案的評價指標體系

ITS方案評價指標體系，是指能夠反映所評價系統的總體目標和特征，并且具有內在聯系、起互補作用，是反映系統整體狀況的指標群體[3]。在ITS方案評價指標體系的建立過程中，為了客觀、全面地衡量ITS項目的社會經濟影響，實現對其科學的綜合評價，需要遵循以下原則[4]：

（1）可行性原則。ITS的評價指標必須有明確地意義，并應簡明實用，具有可量化和可檢測的特點。

（2）系統性原則。ITS本身是一個復雜的、多因素相互聯系的系統工程，因此ITS項目的評價指標體系應考慮系統內因和外因的相關性、整體性和目標性。

（3）科學性原則。確定的評價指標體系必須科學地、全面地反映ITS項目社會經濟影響的本質特征。

（4）定性與定量相結合的原則。在對ITS項目進行社會經濟影響評價時，既要考慮經濟效益等定量因素，也應考慮社會、環境等定性指標，最終才能達到指標體系的完整性。

智能交通系統方案評價指標體系應根據評價需求，在系統定位的基礎上決定指標構成，因此評價指標體系不僅僅是系統的構成、功能和性能定性及定量的反映，也是系統設計思想及設計方對系統的理解程度的反映，最終為ITS系統方案的實施提供依據。

2 層次分析法

層次分析方法(analytical hierarchy process，AHP)是美國學者Saaty于20世紀70年代末提出的一種將復雜問題分解的多層次權重解析方法[5]，它將屬性分層，用兩項相互比較的值構成評價矩陣，然后求出矩陣最大特征值對應的特征向量，求得每一層次的各屬性對上一層某屬性的優先權重，最后再用加權和的方法遞階歸并，最終將權重以各個層次的綜合評價排序，權重最大者即為最優方案。這種將主觀判斷用數量形式表達和處理的方法，具有結構化和直觀的特點，但當屬性增多時，獲得評價矩陣將非常耗時。

2.1 層次法的評價原理

對于一個系統，假設有n個評價因子，m個評價單元，則建立評價集合 u=｛u1，u2,∧，un｝,每一個因素ui都有一個隸屬度R=｛ri1, ri2,∧ir｝，于是對于n個因素就有單因子評價矩陣R/2/，如因子的權重分配為 A，則：A=｛a1，a2,∧，an｝，其中 ai≥0 且ai=1，由A與R求出模糊綜合評判矩陣B=∑AR=（b1,b2,∧,bm），其中bi=∑。對多體系的比較，可分別求出B值后比較。

2.2 層次法的評價步驟如下[6]：

2.2.1 建立層次結構模型

將不同因素分組，每個組作為一個層次，自上至下一次為目標層、準則層和方案層，上一層次對相鄰的下一層次的全部或部分元素起支配作用，形成從上至下的支配關系,即“遞階層次關系”。

2.2.2 構造判斷矩陣

判斷矩陣由層次結構模型中各層元素的相對重要性數值列表構成。判斷矩陣表示針對上一層某因素，本層與之有關因素之間相對重要性的比較。例如,若A層中因素AK與下層B1、B2……Bn有聯系，則判斷矩陣P如下：

2.2.3 層次單排序，并將判斷矩陣的特征向量歸一化

根據判斷矩陣 P=（bij）n×n求出這 n 個元素 B1、B2……Bn相對于上層因素 AK而言的相對權重向量（W1，W2,…,Wn）T，即計算判斷矩陣的最大特征值及對應的特征向量,可以通過Matlab等數學軟件求精確解,近似的計算方法有和根法、根法、冪法等。

2.2.4 層次單排序一致性檢驗

在建立判斷矩陣時，由于主題認識的多樣性以及客觀事物的復雜性，判斷矩陣不可能完全滿足式也就是說判斷矩陣不可能具有完全一致性.而且進行n(n-l)/2次兩兩比較判斷可以從不同角度的反復比較中，有利于到處一個合理反映決策者判斷的排序，然而整個判斷矩陣也不應偏離一致性太大。

2.2.5 層次總排序

層次單排序得到一組元素相對于上一層中某元素的權重向量，然而需要的是最底層中的各方案(或與方案直接聯系的屬性層)相對于總準則的合成權重(或屬性權重)，以便進行方案比選。計算合成權重的過程稱為層次總排序，合成權重的計算需要從上而下進行，將單準則權重進行合成，最終進行到最底層得到合成權重。

2.3 實證分析

利用本文建立的綜合評價指標體系，可以對某任意項目進行綜合評價(因篇幅限制計算過程部分和數據省略)，首先借助建立的評價指標體系構造判斷矩陣，把第一層作為第二層的準則，根據調查分析得到第一層比較判斷矩陣；將特征向量正規化，即可得出第二層的權重，同理得到其它層各項在上一層各準則下的權重；最后根據計算結果,對ITS項目方案進行總體分析，評價結果數據可以得到最終的結論。

4 結論

開展ITS評價方法的研究是智能交通系統項目開發實施、方案比選、決策亟待解決的問題，具有重要的理論價值和現實意義。而經典層次分析法將決策者對復雜對象的決策思維過程系統化、層次化和模型化，整個過程體現了分解、判斷、綜合的系統思維方式。該方法適用于多準則、多目標或無結構特征的復雜問題的決策分析，尤其適合于那些決策目標結構復雜且缺少必要的數據。

［1］王志強.城市智能交通系統ITS建設項目效益評價分析[D].西安：長安大學,2011.

［2］朱昌鋒.智能運輸系統(ITS)的評價方法探討[J].甘肅聯合大學學報：自然科學版,2006,20(2)：26-27.

［3］姜雨.ITS項目評價方法研究[D].東南大學,2004.

［4］汪瑩.智能交通系統的社會和環境效益評價研究[D].北京交通大學,2001.

［5］Saaty TL.Modelling unstructured decision problems-the theory of analytical hierarchies[J].Math.Comput.Simulation,1978,20(2)：147-158.

［6］張浩.物聯網環境下智能交通系統模型設計及架構研究[D].北京交通大學,2011.