基于模糊综合评判法的区域交通安全评价研究

陈艳芳，王梦雨

(1.重庆交通大学 交通运输学院，重庆 400074;2.云阳县财政投资评审中心,重庆 404599)

0 引言

城市道路交通是目前以及将来城市发展的重要推动力，但道路交通的不断发展也暴露出诸多弊病、出于对我国道路交通安全现状考虑，对全国各地区进行交通安全评价已然成为重点工作[1].通过交通安全评价，筛选出存在安全隐患的交叉口和路段，提出相应的改善方案迫在眉睫.交通安全研究的重要目标是针对交通安全问题的产生、经过和结果进行交通数据调查，并对其进行统计和分析，进而模拟、预测交通事故，并提出对策.

诸多学者已对交通安全做出研究，王武宏[2]把驾驶行为理论作为研究的基础，提出交通安全系统研究的模糊事故树法，把模糊理论运用到交通事故发生原因的分析中，然后建立宏观模糊事故树模型.刘清等[3]对于高速公路的交通安全评价进行了比较全面的研究，并提出从人、车、路以及环境这4个方面建立起高速公路的交通安全评价指标体系.聂世刚等[4]以重庆交通大学学府大道为例，运用模糊层次分析法对道路进行交通安全评价；杨春风等[5]在分析高速公路理论交通安全度的影响因素基础上建立评价指标体系,以灰色关联分析改进传统的层次分析法确定各因素的影响权重,通过分析各项指标相对于规范的满足程度来建立对各项指标的评价标准,完成对高速公路理论交通安全度的评价.

交通安全评价[6]既可对交通安全的状况做客观反映，又可分析所评价该区域存在的交通安全症结.交通安全评价为分析、改善道路的现状交通安全问题打下科学、客观的坚实基础.目前进行交通安全评价的目的可总结为3点：

1) 评价所选择区域的交通安全状况；

2) 预测其交通安全的未来趋势，并做出预防措施；

3) 为交通安全的决策问题提出有力的科学依据.

1 评价方法依据及数据来源

1.1 评价方法依据

采用模糊综合评判法模型对交通安全进行评价[7-8]，由于交通安全的模糊性和人的思维方式的多样性，本文将模糊综合评价应用于道路交通安全评价，建立基于模糊综合评价的多指标交通安全评价模型.利用该模型对平顶山市CBD区域交通安全状况进行评价，同时因模糊数学本身的严密性，增加了评价的科学性、合理性和可靠性.

在进行交通安全评价过程中，由于交通事故的采集有困难，在对交通安全评价后续将采用一定的指标体系进行评价.模糊综合评价法可对评价对象按综合分值的大小进行评价和排序，还可根据模糊评价集上的值按最大隶属度原则去评定对象的等级.结合交通安全影响度，可依据此法构建影响度模型，进而运用量化值评价区域交通安全等级.

1.2 CBD区域交通安全基础数据

只有将调查方案设计好，才能保证后续需要用到的数据不出差错，并且不会出现纰漏.该区域交通安全基础数据调查内容主要包括：区域内道路现状调查、各道路路段以及交叉口交通量、交通冲突调查、区域内道路地点车速调查.

对现阶段正在运营阶段的道路来说，可通过对于交通量、交通事故、车辆速度、交通冲突[9]等数据及基础设施建设情况，来反映道路的交通安全水平以及道路的运营状态.对交通数据进行有序的收集、处理和分析工作，也有助于相关部门及人员对道路安全特性的把握，并运用交通数据评价出安全水平、预测交通事故的发生.

2 交通安全影响度界定及等级划分

2.1 区域安全评价指标体系建立

结合平顶山市CBD区域的交通调查数据和各方面条件，首先要确定评价指标.对于这一区域选定交叉口和路段分别分析交通安全主要影响要素，界定交通安全影响度划分等级，并建立影响度分析模型.如图1为本文选定的该区域交通安全评价体系.

图1 区域交通安全评价指标体系

2.2 区域安全度评价等级划分

关于基础设施的评分，根据路段及交叉口其完善程度不同，从0～1进行分数测评，阶段划分如表1.

表1 基础设施分数划分表

对区域道路交通安全进行评价要对交通安全影响度进行等级划分，交通安全影响度等级划分情况如表2.

表2 交通安全影响度界定及等级划分

3 交通安全影响度模型设计

3.1 路段交通安全影响度模型设计

3.1.1 确定指标权重并进行一致性检验

在路段交通安全评价指标体系中，根据专家经验法可建立如下判断矩阵A1，(其中判断指标依次为交通冲突C1、地点车速C2、非机动车占比C3、路段基础设施C4)：

经计算得出路段交通安全指标的权重值如表3所示.

表3 路段权重值判断

3.1.2 建立模糊评价矩阵

对于地点车速、非机动车占比和交通冲突3个指标，采用模糊分布法中的梯形分布方法建立隶属函数.结合平顶山CBD区域道路安全现状，确定本文评语集n=3，即V=(优良，合格，不合格).隶属函数见式(1)：

(1)

式中：M1(x)、M2(x)、M3(x)表示交通安全评价指标等级的隶属函数(图2)，分别为优良、不及格、合格3个等级.根据评价指标需要，选择评价指标的隶属函数.

图2 交通安全评价等级隶属函数图

以表4评价指标所对应的评价等级隶属函数参数为依据，通过对所选路段调查数据的整理对交通冲突率、地点车速、非机动车占比、道路基础设施4个评价指标得出区域内各个路段模糊关系矩阵，建立所选取路段的模糊评价矩阵，如表5所示.

表4 评价指标所对应的评价等级隶属函数参数

表5 路段评价指标隶属度

由表5得到平顶山CBD区域选定的5个路段的交通安全评价矩阵为：

3.1.3 路段交通安全模糊综合评判结果与评分

对模糊综合评判矩阵进行加权，可得路段交通安全评价判断结果隶属度B为：

Bi=U1×Ri

(2)

评语集V的元素赋予相应分值，即V=(90，70，60)，最终计算各个路段交通安全度得分S.

Si=Bi×VT

(3)

如建设路选取路段交通安全模糊评价判断结果隶属度B1：

式中交通安全度得分S1为：

同理，计算可得各路段的计算结果及交通安全等级如表6.

3.2 交叉口交通安全影响度模型设计

3.2.1 确定指标权重并进行一致性检验

对交叉口评价指标建立判断矩阵A2，并对其进行一致性检验如表7所示(其中评价指标依次为交通冲突D1、非机动车占比D2、基础设施D3)，结果显示符合检验.

3.2.2 建立模糊评价矩阵

交叉口模糊评判矩阵建立方法同路段相近，对于非机动车占比和交通冲突采用模糊分布法中的梯形分布方法建立隶属函数，结合平顶山CBD区域交通安全状况，确定本文评语集n=3，即V=(优良，合格，不合格).根据对区域交叉口现状调查数据整理和隶属函数梯形分布模型参数计算出区域内各个交叉口模糊关系矩阵，建立其模糊评价矩阵(表8).

由表8得到平顶山CBD区域交叉口的交通安全评价矩阵如下：

表6 路段交通安全模糊综合判断结果

表7 交叉口权重值计算

表8 交叉口各评价指标隶属度

3.2.3 交叉口交通安全模糊综合判断结果与评分

交叉口交通安全模糊综合评判整体计算方法与路段模糊综合判断方法相同，先对模糊综合评判矩阵进行加权，可得交叉口交通安全评价模糊综合判断结果隶属度B为：

Bi=U2×Mi

(4)

对评语集V的元素赋予相应分值，即V=(90，70，60)，最终计算出各个路段交通安全度得分S.

Si=Bi×VT

(5)

CBD区域选定的各个交叉口的隶属度及交通安全度计算结果，以及交通安全评价等级划分如表9所示.

表9 交叉口交通安全模糊综合判断结果

4 结论

从选用的模糊综合评判法建立的区域交通安全评价模型得出的结果可知，平顶山市CBD区域交叉口和路段的交通安全评级较低，即该区域交通安全指数较低，存在诸多不安全因素.其中中兴路和开源路路段，建设路与体育路交叉口、矿工路与开源路交叉口和优越路与开源路交叉口较为危险，这与该区域内客流和车流庞大、路边停车严重、冲突点多、非机动车与机动车混行等均有关.结合调查及问询发现，该模型所得结论与现实状况基本符合，这也证实该模型的合理性.

本文主要对平顶山市CBD区域交通安全现状，做出以下研究：针对交叉口和路段分别选择几个交通安全影响因素，结合数据对交通安全影响度进行界定，划分交通安全等级；运用模糊综合评价法，分别建立交叉口和路段的交通安全影响因素的判断矩阵，以求出其影响因素的权重值，结合对各交叉口和路段的影响因素的评分情况，分别建立起交通安全影响度分析模型；以交通安全影响度分析模型为依据，对CBD区域交通安全给出量化的评价结果.

文章所得交通安全分析模型虽然存在一些不足，但整体上比较合理.依据模糊综合评价法对平顶山市CBD区域交通安全做出评价，若对该区域内所有交叉口和路段进行评价，找出交通安全水平低的地方并进行改进，定能提高该区域的交通安全水平.