基于AHP的高速公路智能交通管理系統模糊綜合評價*

封春房 董開帆 李志林

1. 公安部交通管理科學研究所 2. 現代城市交通技術江蘇高校協同創新中心

引言

高速公路在促進經濟增長、改善投資環境、有效配置資源等方面發揮了重要作用，但高速公路交通安全形勢仍不容樂觀，2017年，高速公路發生較大以上交通事故178起，占總數的26.2%，高速公路發生交通事故死亡人數占總數的9.01%[1]。為有效緩解高速公路交通管理面臨的壓力，各地紛紛加強了高速公路智能交通管理系統建設，實現對轄區內道路交通的指揮、控制、服務[2]。高速公路智能交通管理系統作為公安交通指揮系統概念的提升和擴展，是極具中國特色的公安交通指揮系統在內涵和外延上的擴充[3]。但是，由于各地經濟和科技發展水平不一，高速公路智能交通管理系統的建設和應用水平參差不齊，存在盲目跟風建設的現象，亟需在全面了解高速公路智能交通管理系統建設現狀的基礎上，對其做出專業和客觀的評價，可以更有針對性地指導各地高速公路智能交通管理系統的建設，提高各地系統建設和應用水平。

本文將結合我國智能交通管理系統現有標準規范，從標準符合性的角度，對高速公路智能交通管理系統建設和應用水平進行綜合評價，為各地高速公路智能交通管理系統的發展提供指引。

一、綜合評價指標體系

為使選擇的評價指標具有代表性、可操作性，本文將從系統建設的標準符合性出發，重點參照《公安交通指揮系統建設技術規范》、《道路交通信息監測記錄設備設置規范》[18]等現有的ITMS標準選取評價指標，將高速公路智能交通管理系統劃分為指揮中心、中心應用平臺、交通視頻監視系統、交通違法行為監測記錄系統、交通信息發布系統、道路車輛智能監測記錄系統、管理維護、其他應用系統、單警裝備等九個一級指標項，具體如表1所示。

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二、ITMS評價層次分析

采用層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）[19]確定高速公路智能交通管理系統的各組成子系統對于高速公路智能交通管理系統建設和應用水平綜合評價的權值。

（一）建立評價層次模型

高速公路智能交通管理系統建設和應用評價指標的層次結構分為目標層（A）、準則層（B）和方案層（C）三個層次。目標層為高速公路智能交通管理系統建設和應用評價，準則層為9個子項，方案層包括21個評價指標，每個子項對應不同的評價指標，如指揮中心評價子項包括中心大廳、機房、分控中心、安全性能等4個指標[19]，具體如圖1所示。

（二）構造判斷矩陣

建立起層次結構之后，對于上一層次有關因素的相對重要性，各因素指標之間兩兩比較判斷，構造判斷矩陣，通常采用T. L. Saaty建議的1~9標度法。具體采用與相關領域專家、技術人員、實戰單位人員面談和問卷調查的方式，廣泛征求高速公路智能交通管理系統建設和應用評價指標項和相對重要性。準則層包括指揮中心（B1）、中心應用平臺（B2）、交通視頻監視系統（B3）、交通違法行為監測記錄系統（B4）、交通信息發布系統（B5）、道路車輛智能監測記錄系統（B6）、管理維護（B7）、其他應用系統（B8）、單警裝備（B9）9個子項，得到九階判斷矩陣。

同理，可得到各方案層判斷矩陣，指揮中心（B1）方案層、中心應用平臺（B2）方案層為四階判斷矩陣，管理維護（B7）方案層為三階判斷矩陣，交通視頻監視系統（B3）方案層、交通違法行為監測記錄系統（B4）方案層、交通信息發布系統（B5）方案層、道路車輛智能監測記錄系統（B6）方案層為二階判斷矩陣，其他應用系統（B8）方案層、單警裝備（B9）方案層為一階判斷矩陣。實際中，一階、二階判斷矩陣具有完全一致性，其余判斷矩陣則需進行一致性檢驗。

（三）層次單排序

理論上講，層次單排序計算問題可歸結為計算判斷矩陣的最大特征根及其特征向量的問題。研究采用矩陣最大特征根及其對應特征向量的方根法計算權重值[20]。經過計算，高速公路智能交通管理系統建設和應用評價準則層λmax=9.666，指揮中心（B1）方案層λmax=4.1086，中心應用平臺（B2）方案層λmax= 4.2688， 管理維護（B7）方案層λmax=3。

（四）判斷矩陣一致性檢驗

建立判斷矩陣時，由于主體認識的多樣性以及客觀事物的復雜性，判斷矩陣不可能具有完全一致性。設最大特征根為λmax，判斷矩陣為n階，則有度量判斷矩陣偏離一致性的指標CI（Consistency Index）。

式（2）中：

CI——判斷矩陣一致性指標；

λmax——判斷矩陣的最大特征值；

n— —判斷矩陣的階數。

當判斷矩陣的階數n較大時，則引入隨機一致性指標RI（Random Index）進行修正，常見的RI數值如表2所示，經修正的一致性指標用CR表示。

式（3）中，RI為隨機一致性指標，當CR＜0.1時，排序結果具有滿意一致性，否則需調整判斷矩陣的元素值。

經過計算，高速公路智能交通管理系統建設和應用評價準則層CR=0.0574＜0.1，指揮中心（B1）方案層CR=0.0402＜0.1，中心應用平臺（B2）方案層CR=0.0996＜0.1，管理維護（B7）方案層CR=0＜0.1，表明判斷矩陣的結果可以接受。

依次沿階梯層次結構逐層計算，即可計算出底層因素相對于高層的相對重要性或者相對優劣的排序值。具體如表3所示，其中w、h表示各指標所占的權重。

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三、模糊綜合評價

利用模糊綜合評價方法重構評價模型，其基本思想是在確定評價指標的綜合權重值的基礎上，運用模糊集合的變換原理，以隸屬度描述各評價指標的模糊界限，構造模糊評價矩陣，通過多層的復合運算，最終確定評價對象的綜合分值和所屬等級[21]。

（一）確定評價因素集

將高速公路智能交通管理系統建設和應用水平分為五類，分別為較差、一般、中等、良好、優秀，即評價集U={較差，一般，中等，良好，優秀}，選擇三角形函數來表達隸屬函數[22]，對應評價集確定的隸屬函數如下：

式（4）～式（8）中，表示方案層各評價指標（C1～C21）的實際得分。

（二）一級綜合評判

評價項目分為準則層9個子項、方案層21個評價指標。對應的權重如表2所示，其中w1, w2, …,w9為準則層9個子項的權重，h1, h2, …,h21為方案層21個評價指標的權重，根據具體得分情況和隸屬函數，得到一級綜合評判矩陣J=[J1, J2, …,J9] 。R1, R2, …,R9表示準則層9個子項評價指標對評判等級的隸屬程度所得到的評判矩陣。本文中評語級為5級，矩陣均為5列矩陣，行數為準則層子項包含的方案層評價指標數量。

以R1為例：

式（9）中，rij表示方案層第i個評價指標的實際得分根據上述隸屬函數的計算所得到的對評判等級的隸屬程度。

一級綜合模糊評判為：

以Ji為例：

（三）二級綜合評判

將一級綜合判斷矩陣構造為二級綜合判斷矩陣。

（四）模糊綜合計算

歸一化處理，將模糊評語轉化為總得分，對評價集中各元素賦予相應的分值。本文中給定各評價因素的分值分布為{優秀=90，良好=80，中等=70，一般=60，較差=50}，根據式（13）計算高速公路智能交通管理系統建設和應用的綜合得分，確定所屬等級。

四、實例分析

本文選取韶關市高速公路智能交通管理系統作為評價對象，包括京港澳高速公路韶關北段和樂廣高速公路韶關段。研究人員對韶關市高速公路智能交通管理系統進行了調研，在核實資料、現場調查的基礎上，結合建設和應用的實際情況對各評價指標進行打分，具體打分情況如表4所示。

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（1）根據具體得分情況，利用隸屬度函數，計算各指標的隸屬度。

（2）構造一級綜合評判矩陣，經計算：

形成一級綜合判斷矩陣

（3）構造二級綜合判斷矩陣

（4）得到綜合得分和所屬等級

韶關市高速公路智能交通管理系統建設與應用評價總得分為70.8分∈[70,80]，為中等水平，基本符合系統使用者的評價期望。

五、結語

本文提出了符合中國特色的高速公路智能交通管理系統建設和應用評價指標體系，通過層次分析法和模糊綜合評價法，構建了高速公路智能交通管理系統評價模型，并在河北、廣東兩省公安交管部門組織的全省智能交通管理系統建設和應用評價中進行了實際應用。

評價完成后，兩省各級政府及公安交管部門均看到自身在智能交通管理系統建設和應用中的不足，紛紛進行了系統的升級改造工作，包括補充建設違法抓拍設備、建設交通動態信息采集系統、構建完善信息傳輸網絡、升級改造交通指揮中心等，智能交通管理系統的建設水平得到了較大提高；同時，各地結合本地實際情況，制定了相應的工作規范和工作流程，智能交通管理系統的應用水平也得到了較大改善。總之，各地在公安交通科技建設中均取得了豐碩成果，有效提高了交警的指揮調度和應急處置能力，提升了高速公路交通管理水平，降低了交通事故發生率。

應用結果表明，本文構建的評價方法可操作性較強，可用于客觀合理地評價高速公路智能交通管理系統的建設和應用水平。