基于灰色关联度的道路交通安全管理设施多层模糊综合评价＊

王婉秋 方守恩 孙道成

（同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 上海 200092）

道路交通安全管理设施的实效性评价是一个涉及到多层次、多因素的评价过程，以往的评价方法主要基于经典集合理论或事故资料，如文献［1］中采用层次分析法和加权求和的方法计算综合评价指数；文献［2］结合事故统计分析和专家经验法对高速公路网的交通安全设施规划进行评价，等等.然而，经典集合理论具有“非此即彼”的局限性［3］以及事故随机性.为此，学者们引入模糊数学理论对道路交通安全管理设施的评价进行了研究，建立了模糊综合评价模型［4］.灰色关联度分析法［5－6］通过对白化信息的充分利用，确定因素序列与母因素序列之间的关联度.关联度的大小反映了各因素对母因素的影响程度，也即体现了各因素在因素集中的重要程度，因此，在基本意义上，关联度与权重相通.通过对关联度进行必要处理代替综合评价中的因素权重集合理可行，能够有效地避免人为主观因素对权重确定的不利影响.灰色关联分析法确定权重的方法在机械、矿业、经济等评价领域的引入与应用已取得了较为广泛的研究［7－9］，然而将其引入道路交通安全管理设施综合评价方面的研究至今仍鲜见报道.本文对此进行了研究.建立了基于灰色关联度的道路交通安全管理设施多层模糊综合评价体系，利用模糊数描述客观存在着的大量非确定性因素，并利用灰色关联度分析法确定各个权重系数的评价方法是合理可行的.

1 评价指标体系分析

在综合分析道路交通安全管理设施在道路交通安全管理方面的作用的基础上，广泛征询专家意见，将评价指标体系分为标志标线工程、信号灯工程及其他安全设施工程.

1）标志标线工程作为管制、指引交通的交通安全设施，包括标线施化率、交叉口渠化率、指路标志设置率与交通标志设置合理性等指标.其中标线施化率、指路标志设置率、交叉口渠化率指标体现标志标线已设置与应设置的比例关系及完好情况，交通标志设置合理性属于定性指标，反映是否根据道路状况、环境、视认距离等设置信息明确、连贯、清晰、必要的交通标志.

2）信号灯工程 交通控制设备（信号灯）具有交通安全管理方面的功能，指标体现已设置信号灯控制的人行横道、交叉口数量与应设信号灯控制的人行横道、交叉口数的比例关系.

3）其他安全设施工程 主要包括隔离设施设置率和行人过街设施设置率.行人过街设施设置率体现以人为本的安全理念，定义为主干道（不含快速路）上行人过街设施（包括人行横道、人行过街天桥和地下通道）的平均距离.

采用如图1所示的层次结构描述道路交通安全管理设施的评价指标体系.

图1 道路交通安全管理设施评价指标体系

2 基于灰色关联度的多层模糊综合评价模型

2.1 基于灰色关联度的指标权重的确定

对于道路交通安全管理设施的综合评价而言，评价指标体系中的二级指标层分别从不同角度反映了道路交通安全管理设施设置实效性的优劣，因而可以把反映道路交通安全管理设施设置相对最优的某一方案作为母因素，以不同区域的道路交通安全管理设施设置状态作为子因素，计算子因素序列与母因素序列关于二级指标层的关联度，通过对关联度的必要处理得到各层指标的权重系数.权重系数的计算步骤如下.

1）为了消除量纲和量纲单位不同所带来的不可公度性，采用初值化算子对各因素序列进行量纲一的量化处理.（i＝0，1，2，…，n；j＝1，2，…，m）.

2）计算母因素序列与子因素序列之间的关联系数

式中：rij为子因素Y′ij（i＝1，2，…，n，j＝1，2，…，m）关于母因素Y′0j（j＝1，2，…，m）的灰色关联度；ρ∈（0，1），分辨系数，是为了削弱最大绝对差值因过大而失真的影响，以提高关联系数间的差异显著性而给定的系数.

3）由关联系数计算指标的关联度 由于（r1j，r2j，…，rnj）反映了第i（i＝1，2，…，n）个子因素的第j个指标值与理想值的关联程度，故其平均值反映了第j个指标与理想值的关联度，即反映了第j个指标在整个指标空间中所占的比重

4）由指标体系的层次关系，为了确定各层指标的权重，将wj进行一定的处理

式中：Ajk为k层次下指标j的权重；wij为k层次下指标j的关联度；n为k层次下指标个数之和.

2.2 多层模糊综合评价模型的建立

1）确定评价对象因素集 U＝｛U1，U2，…，Un｝.

2）建立评价集 V＝｛V1，V2，…，Vm｝.

3）确定评价指标分级隶属函数.

5）建立单因素评判矩阵R＝（rij）n×m，i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，m.

6）一级模糊综合评判向量：Bi＝Ai◦R＝（b1，b2，…，bm），式中：◦为模糊算子，选取加权平均型作为模糊算子，实现对所有因素、权重大小的均衡兼顾.如果评价结果，应将它归一化.

7）构造一级指标层评判矩阵R′＝（B1，B2，…，Bs）T.

8）二级模糊综合评判向量：B＝A′◦R′，该评判集为评价指标体系最终模糊综合评判集.

9）为了最终确定评判对象的评价等级，选用重心法对B进行反模糊化处理.

3 基于灰色关联度的多级模糊综合评价模型实例分析

为了验正本文中提出的道路交通安全管理设施模糊综合评价模型的有效性，以上海市某区为背景（其道路交通安全管理设施的设置现状为标线施化率为79.73%，标志设置为65.17%，标志合理性为67.9，行人过街设施设置率307.09m，人行横道灯控率25.36%，隔离率93.75%，交叉口渠化率79.73%，交叉口灯控率77.22%），进行道路交通安全管理设施的模糊综合评估.

3.1 指标权重的确定

根据该区道路交通安全管理设施的设置现状，将其划分为4个调查区域，统计各区域道路交通安全管理设施的基础数据，统计结果如表1所列.由表中数据可知相对最优方案为：｛84.34，79.69，79.97，86.05，28.45，88.37，99，242.13｝，以此作为母因素，将各因素序列采用初值化算子进行无量纲化，计算各子因素与母因素的差值，然后按式（1）计算子因素与母因素之间的关联系数，按式（2）计算各个指标的关联度值，数据分别列入表2，3中.由表3中各指标的关联度值，可计算得出各层指标的权重系数，具体计算如下.

表1 基础数据表

表2 子因素与母因素关联系数

表3 评价指标的关联度

第一层权重系数

第二层权重系数

3.2 模糊综合评价

3.2.1 确定评价因素集、评价集 根据图1建立的评价指标体系，建立评价因素集U＝｛U1，U2，U3｝，子因素集U1＝ ｛U11，U12，U13，U14｝，U2＝｛U21，U22｝，U3＝｛U31，U32｝；评价集V＝｛V1，V2，V3，V4，V5｝＝｛90，80，70，60，50｝.其中V1为好；V2为较好；V3为一般，V4为较差，V5为差.90，80，70，60，50为等级高低的度量值，是对模糊评语进行的量化处理.

3.2.2 指标等级隶属函数的确定 道路交通安全管理设施评价等级标准建立文献［10］，确定各项指标升势、降势临界点，建立如表4所列的分级标准.据此建立梯形分布的指标等级隶属函数.

1级隶属函数

j（j＝2，3，4）级隶属函数

表4 道路交通安全管理设施评价指标分级界定值

5级隶属函数

式中：Vij为i项指标的j级界定值，见表1.

3.2.3 一级模糊综合评判 根据前述的层次结构模型及其指标体系的权重系数，考虑评价指标因素较多，有一些指标的权重较小，为使具有较小权重的指标在评价中不至于被淹没，分二级进行评价.

由各指标的等级隶属函数，以及该区道路交通安全管理设施的原始数据，得到单因素模糊评判矩阵为

根据前述获得的权重系数，对单因素U1＝｛U11，U12，U13，U14｝的一级模糊综合评判向量为B1＝A1◦R1＝｛0.275 0.219 0.238 0.268｝◦

同理可得其他单因素的一级模糊综合评判向量为

3.2.4 二级模糊综合评判 利用B1，B2，B3构建基于评判因素集U＝｛U1，U2，U3｝的二级模糊综合评判向量

3.2.5 结果分析 为了最终确定评价对象的等级，对B进行反模糊化处理，为了综合考虑各因素的影响，反模糊化处理的方法选用重心法进行，得到道路交通安全管理设施模糊综合评价的量化值，即

该结果表明，该区道路交通安全管理设施的模糊综合评价等级介于“较好”和“一般”之间，处于中等水平.由二级模糊综合评判矩阵可知，信号灯工程、其他安全设施工程（隔离设施、人行过街设施）的评价等级较高，而标志标线工程的评价等级却较低，处于“一般”以下级别，这与实际调查结果基本相符.通过该区2006年到2007年机动车驾驶员事故致因的巴雷特曲线分析可知，不安全行为如未按规定让行、违法变更车道、未保持安全距离、违法占道行驶、违章倒车、违章调头等是造成事故的A类诱因.标线标志工程是道路语言系统的主要内容，标志的缺失、标志设置位置的不当、标志信息的不明确、标线的缺失、交叉口渠化的遗漏等将直接影响驾驶员对道路语言系统的理解，引发误判断或误行为，进而导致一系列上述的不安全行为.因此通过该区事故致因的对比分析，有效地验证了在道路交通安全管理设施的实效性评价中采用本文提出的基于灰色关联度的模糊综合评价法是基本可行的，评价结果能够较为全面客观地反映道路交通安全管理设施的交通安全管理水平.

4 结 束 语

本文对灰色关联分析法在道路交通安全管理设施评价中的引入和实施问题进行了研究，通过有机地结合传统的综合评价理论、模糊数学理论、灰色关联分析法这三者而建立了基于灰色关联度的道路交通安全管理设施多层模糊综合评价模型，并通过对上海市某区道路交通安全管理设施进行了分析，研究结果表明本文工作是合理可行的，能有效地预先发现设施的安全隐患，对于完善道路交通安全管理设施的设计、辅助道路交通安全管理部门进行安全管理等都具有良好的发展潜力和实用价值.

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