快速路出入口组合类型适用性研究

2018-11-15石建军刘晨强

交通科技与经济 2018年6期

石建军，刘晨强

(北京工业大学交通工程北京市重点实验室，北京 100124)

城市快速路是城市发展的产物，它包括城与城之间的快速路和城市内部快速路，主要承担着长距离、大容量的通过性交通[1]。交织区是城市快速路的瓶颈路段[2-4]，而不同的出入口设计，将形成不同的交织类型和改变交织区的位置。出入口又是快速路的重要组成部分，不仅仅是快速路主路和辅路的连接器，实现不同道路等级和不同车速的过渡，而且是快速路运行状态的指示器。当出入口间距、加减速车道长度、车道宽度和组合类型等设计与周围路网和车辆运行特性相符时，可使快速路交通运行效率得到提高，反之则会在出入口形成拥堵、排队，甚至成为交通事故发生的黑点。因此，出入口的设计就显得尤为重要。

快速路出入口的组合类型分为4种：出—出、出—入、入—入和入—出[5]。出—出和入—入这两种类型将在快速路主路和辅路上产生合流区和分流区，对主路和辅路的影响相对出—入和入—出这两种类型较小。出—入和入—出这两种组合类型将分别在辅路和主路上形成交织区，车辆要通过加减速、变换车道，寻找可接受间隙汇入辅路或主路，对交通运行有很大的影响。因此本文主要研究出—入和入—出这两种组合类型。

朱胜跃[6]分析探讨了如何合理设置出入口才能更好地发挥城市快速路的交通功能，总结概括了出入口组合类型、出入口设置原则和出入口间距的确定。在谈到出入口设置是先入后出还是先出后入的选择时，强调一般设计为先入后出型，只有当出入口间距不满足要求时才设置成先出后入型。廖林霞[7]系统分析归纳了影响城市快速路出入口设置的影响因素，讨论了快速路主辅路车流量对四种出入口组合类型设置的影响。彭桦[8]分析了影响快速路出入口交通运行的因素，运用VISSIM仿真，以通过车辆数、行程时间、延误和排队长度为指标，以TOPSIS法为评价模型，对出入口几何设置方案进行评价。上海交通大学的陈海涛[9]、魏代梅[10]和李郑明[11]，运用TSIS仿真分别研究了城市快速路匝道分布类型的通行效率对比分析及优化设计、快速路出入口匝道组合类型和间距对组合区平均速度的影响、快速路出入口匝道组合方式对主线交通流的影响。上述研究为出入口组合类型做出了卓越的贡献，但是大部分都是每种组合类型内部研究，包括出入口间距、加减速车道的长度和出入口的控制策略，而针对不同组合类型之间的研究(如先入后出和先出后入)却很少。而且大部分论文只考虑了快速路主路的交通运行状况，涉及辅路和主路整体研究的也很少。

本文利用视频观测法得到的交通运行参数，结合实测的几何参数，搭建VISSIM仿真环境，以出入口处通过车辆数、速度、延误和排队长度以及主路和辅路车辆的行程时间为指标，通过建立的DEA/AHP评价模型，研究先入后出和先出后入两种组合类型在设计服务交通量，不同汇入、汇出比下的适用性。

1 指标选取和DEA/AHP评价模型

1.1 指标选取

评价指标的选取要能够充分、客观地反映所要评价系统的特征和结构，既要科学、合理，又要简单、可行。各个指标之间要相互对立，以避免偏差的相关性。本文指标的选取考虑了快速路主路和辅路的交通运行，分别是出入口处的通过交通量、地点车度、延误和排队长度以及主路和辅路车辆的行程时间。通过交通量、速度、延误和排队长度用来反映出入口处的交通运行，行程时间反映主路交织区和辅路路段的交通运行(当出入口组合类型是先出后入型时，反映主路路段和辅路交织区的交通运行)。

1.2 DEA/AHP评价模型

1.2.1 DEA及AHP基本原理

DEA(Data Envelopment Analysis)数据包络法是基于输入和输出数据(输入越小越好，输出越大越好)对决策单元的相对有效性进行评价，其特点是在评价各个决策单元时选择最有利于该决策单元的权，评价结果不受任何主观因素的影响，而且不需要事先假设输入和输出的函数关系，因此在多目标分析中应用广泛，如文献[12-15]。

AHP(the Analytic Hierarchy Process)层次分析法是将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性和定量分析的决策方法。首先根据主观判断为每一层元素构建两两对比判断矩阵，然后计算该矩阵的特征值和特征向量，得到同层次各元素对于上一层次同一单元的相对重要性，再按照从底层依次向上的顺序，计算综合重要度，最后进行单排序一致性检验和总排序一致性检验，一致性检验通过后，就得到了各备选方案的排序。

但是，单纯的DEA方法不能在同一个层次上对所有的决策单元进行全排序，它只能判断评价对象的相对有效性；而AHP方法虽然能够对评价对象进行全排序，但是在构造对比判断矩阵时，受主观影响较大，结果不能令人信服。

为了弥补这两种方法的缺陷，本文提出DEA/AHP评价模型，即先利用DEA数据包络法得到决策单元的相对有效性，构建两两对比判断矩阵，再用AHP层次分析法对决策单元进行全排序。这样既能克服DEA数据包络法不能全排序和AHP层次分析过于主观的缺点，又能发挥各自的优点。

1.2.2 DEA/AHP模型

1.2.2.1 利用DEA构造判断矩阵

设X为输入数据，Y为输出数据，xij为第j个方案中第i个输入指标，ykj为第j个方案中第k个输出指标，uk和vi是权重向量，其中i=1,2,3…,nj=1,2,3…,m，k=1,2,3…s。DEA模型计算表达式为[16]

(1)

初始DEA模型是分式，不容易计算，可以通过C2变换对其进行变形处理，处理后的公式如

maxh0=uTY0

s.t.μTYj-ωTXj0

ωTX0=1

μ≥0 ,ω≥0

(2)

从备选方案中选择两个方案A和B，用DEA模型计算其相对效率hAB和hBA，构造AHP所需的两两对比判断矩阵Am×m=[aj1j2]m×m：

(3)

1.2.2.2 利用AHP对备选方案进行全排序

1)计算由(1)得到的判断矩阵Am×m=[aj1j2]m×m的特征值λ和特征向量ω。

2)进行一致性检验：

(4)

(5)

式中：CI为一致性指标，其值越小说明一致性越大；RI为随机一致性指标，通过查表得到(见表1)；CR为检验系数，CR<0.1则认为通过检验。

3)找到λmax对应的特征向量ω0，并对ω0进行归一化处理，就到了各个备选方案的排序序列，从而获得最终评选结果。

2 数据采集和VISSIM仿真

2.1 数据采集

高质量的数据是研究的基础，而采集地点的选择直接关系到数据的质量。由于本文既考虑快速路主路的交通运行，又考虑辅路的交通运行，因此对数据采集地点的要求比较苛刻。本文数据采集地点选择在北京四环窑洼湖桥北由南向北行驶的路段，出入口组合类型为先入后出型。采集时间为2016-11-27 T 14:00-15:00，此时交通运行状态为平峰，各车辆能够连续行驶，而且有利于观测视频数据提取。

观测数据处理分别采用Traffic Analyzer技术和自编VB(Visual Basic)半自动数车程序。Traffic Analyzer技术可提取视频中快速路主路和辅路及出入口处车辆的速度，VB半自动数车程序可实现对快速路主路和辅路及汇入、汇出车辆的统计，并将其转化为当量交通量。

2.2 VISSIM仿真

为了实现在相同交通条件和道路几何条件下，研究先入后出型和先出后入型出入口组合的适用性，本文借助VISSIM仿真实现上述条件。仿真环境见图1，图1上半部分是道路的实际环境，图1下半部分在上图的基础上只改变出入口的位置，以此来进行对比研究。

图1 交通仿真环境

3 实验结果

3.1 仿真结果

在设计服务交通量下对入-出和出-入两种组合类型的设计进行仿真，仿真时间长4 500 s，数据采集时间段为600～4 200 s。合流比例(ROM)由50%逐渐变为70%，分流比例(ROD)由10%逐渐变为30%，变化步长为5%。经过50(5×5×2)次的仿真，其结果如表1和表2。

表1 入-出组合类型的仿真结果

表2 出-入组合类型的仿真结果

续表2

3.2 出入口组合类型评价结果

通过仿真我们得到了用于评价的数据，将这些数据应用到建立的DEA/AHP评价模型，结果如图2所示。图2(a)和图2(b)的变化趋势大致相同，在合流比例为50%～55%和分流比例小于25%时，两种组合类型效果相差不大，但当分流比例为30%时，出-入组合类型明显好于入-出组合类型。图2(c)、图2(d)和图2(e)的变化趋势大致相同，当分流比例为15%或20%时无论合流比例如何，出-入组合类型总是优于入-出组合类型，但当分流比例增加时，无论合流比例如何，这种优势都会逐渐减少，直至两种组合类型相当。