城市交通智能化水平評估方法

戴權 鄭皓帆 梁坤 欒琨

摘 要：智能交通系統對推動和發揮交通規劃與管理的現代化水平，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服務內容出發，結合新技術、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境，建議應用德爾菲法、層次分析法確定評價指標權重，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（Intelligent Transport System，簡稱ITS）的規劃與建設。不斷改善城市智能交通系統的規劃與管理水平，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 ]。但國內部分城市智能交通系統建設前期分析、評估不足，部分建設內容往往根據建設部門的意見和建議進行匯總整理而成，缺乏客觀量化依據。因此，有必要在規劃和建設智能交通系統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發展經驗的基礎上，制定《中國智能運輸系統體系框架》，將我國ITS服務領域劃分為八塊，共36個子系統。涉及交通管理與規劃、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、自動公路等領域[ 1 ]。

然而，隨著新需求、新技術的出現ITS服務范圍已不僅限于《中國智能運輸系統體系框架》中所述內容，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的需求，電子商務與物流配送對信息系統的需求，電子車牌技術在交通信息采集領域的應用等，這些新需求、新技術的出現對城市智能交通系統建設提出更高要求[ 3 ]。

在參考文獻研究基礎上，通過與公安、交警、運營商、交通局、信息化產業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ITS綜合評價的總目標對評價內容按邏輯分類，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重。首先利用德爾菲法構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一級指標的權重值。再利用同樣方法構造出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重值[ 7 ] [ 8 ]。

2.2 評價指標的標準化

在上述指標體系內，指標性質有差異，數據的單位、數量級不一致。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、設施規范設置率、監控覆蓋率、設施利用率等，這些指標值可通過資料調閱、現場勘察的方式獲取。相應比例取值范圍與評語對應關系如表3所示。

為盡量避免調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、建設數據獲取指標值，如沒有相關數據參考則使用專家調查，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

根據鄧氏理論完成系統灰類的確認。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函數，完成對每個灰類的范圍的確認。

2.3.2白化權系數的確定

本文推薦使用中心點三角白化權函數，結合標準化后的指標值和上一步驟中已設定的5個灰類，通過白化權函數計算得到白化權系數。白化權系數如式3所示。

式中，a為各灰類下限值，

b為各灰類上限值。

2.3.3綜合聚類系數的確定

根據上述的灰度范圍、白化權系數及組合權重，計算得出城市ITS評價綜合聚類系數。計算公式如式4所示。聚類系數表如表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；

f（xij）為第ij個指標隸屬于第k灰類的白化權系數；

ηij為第ij個指標的權重。

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，還可以進一步根據綜合聚類系數的大小確定同屬于k灰類之各個對象的優劣或位次。

2）方案灰度的確定。根據對象i相應的權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現狀）所在等級。

3 實例分析

本文以城市發展水平處于中等的HA市為例，對以上指標進行調研。由于城市交通智能化評估內容較多，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 基礎數據

3.1.1 ITS對公共交通支持指標權重

在對HA市ITS現狀調研過程中，邀請城市智能交通管理者、工程師等人員，應用德爾菲法構建指標的判斷矩陣，且矩陣一致性合理，確定各指標權重如表5所示。

3.1.2相關指標意義及指標值

整理匯總后，指標數據如表6所示。

調研指標中，如：公共交通車載安全監控覆蓋率，可通過資料調閱、實地勘察方式獲取相應數據；公交需求服務水平應面向出行者通過發放問卷方式調查。

3.1.3指標聚類系數的確定

根據表5中數據，參考表4中灰類定量范圍，應用式3計算各指標白化權系數。如表7所示。

3.1.4指標聚類系數的確定及結果分析

根據表5、表7中數據，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，結果如表8所示。

3.2 評估結果分析

根據隸屬度最大原則，從表7可以判斷出目前HA現有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的計算可參照此方法，并計算出整個城市ITS現狀水平，計算結果直觀顯示出某方面建設必要性與緊迫性，為HA市ITS建設項目的設計提供參考。

4 小結

本文對城市智能交通系統評價內容進行梳理，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建設水平，為城市ITS評估提供理論支持；計算結果可直觀顯示出某方面建設的必要性與緊迫性，為城市ITS后續建設提供參考。

參考文獻：

[1] 楊兆升.城市智能公共交通系統理論與方法[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.上海智能交通系統近期建設要點[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（1983-），男，碩士，講師，主要從事交通規劃方面的研究。