基于层次分析法的城市智慧交通管理系统综合评价

谢春荣，何林儒，赵桂香

(华蓝设计(集团)有限公司，广西 南宁 530011)

0 引言

随着科技的发展，城市智慧化已经成为未来城市建设的一个重要目标[1]。当前，城市管理服务能力得到提升，成绩显著。但加快城市智慧化建设，依然是高水平推进治理体系和治理能力现代化的重要抓手[2]。

在发达国家,智慧城市作为应对城市人口增长和破解城市化问题的战略手段，于20世纪90年代被提出。经过10多年的发展,智慧城市取得了一定研究成果,并在实践环节有所突破。在国内，学者对智慧城市的关注始于2009年IBM公司提出的"智慧地球"概念。目前，对智慧城市的研究尚处于起步阶段[3]。城市现代化建设的目的是带给人们更多的便利。如果不能解决当前的城市交通问题，那么城市化和现代化的发展进程将会很难持续推进[4]。在互联网和大数据技术逐渐普及的大环境下，以物联网为核心技术的智慧城市概念被提出，通过万物互联和大数据分析，可以解决许多城市问题。智慧交通系统(smart transportation system，STS)就是在智慧城市的基础上延伸而来的。以现代信息技术结合大数据智能分析，可以很好地缓解交通管理系统的巨大压力[5]。

本文通过探索大数据技术的应用推进城市智慧化的发展，从而让大数据更好地为智慧城市的建设提供技术支撑[6]。本文首先对智慧化城市理论进行了挖掘，然后通过智慧化城市理论设计了基于层次分析法(analytical hierarchy process，AHP)的模糊评价体系，最终通过智慧城市模糊评价体系对A市智慧化程度进行评估，从而研究如何构建更加完善的现代智慧化城市。该研究能够为未来城市智慧化建设提供技术支持，并且为城市发展作出重要贡献。

1 城市智慧交通管理的发展及特征

1.1 智慧交通的概念和评价理论

智慧交通广义上涉及智能交通、车联网以及智慧城市建设等多个领域，而狭义上主要是利用互联网技术对城市交通系统进行数据管理和评级，侧重于技术的升级、发展理念的更新以及应用范围的延伸[7]。根据智慧交通的核心理论，对城市交通系统的评级主要包括以下四个方面。

①基础设施评价。智慧交通的实现必须以现代化的设备为基础，如监控器、道路终端传感器以及道路检测等。这些基础设施向智慧交通系统提供数据上的支持和技术上的保障，所以基础设施的评价是智慧交通系统的重要内容[8]。

②信息服务水平评价。智慧交通的技术支持以互联网和大数据为主，同时提供物联网服务，所以信息服务水平是判断智慧交通发展水平的重要依据[9]。

③交通管理水平评价。智慧交通系统的目的是实现智能化的管理，不仅能节约人力资源，而且可以做到零失误。这既是智慧交通的发展要求，又是重要的评价内容。

④道路安全状况评价。为了保证城市交通系统的正常运转，必须时刻对道路安全进行监控。只有保持道路时刻畅通和安全，才能从根本上避免重大交通事故的发生[10]。

1.2 智慧交通评价方法的选取

1.2.1 AHP

AHP是一种常见的、由定性分析和定量分析相结合的分层次评价方法[11]。在AHP的过程中，最重要的步骤就是各层级对总体的权重向量计算。而常用的方法具体可以表述如下。

这类分层次评价方法依托判断矩阵，以列向量为基础，实现权重向量的归一化处理；之后取得均值，以函数方式来表达。

(1)

式中：aij为判断矩阵中的元素；j和k为矩阵中元素的具体位置。

期望最大化(expectation-maximum,EM)算法又称特征根法，以判断矩阵为对象，求解最大特征根；同时，需要对其右特征向量作出界定，并对该结果作归一化处理[12]；此外，还需要阐明一致性检验的条件问题。

①求解一致性函数表达具体如下：

(2)

式中：C为一致性函数;λ为矩阵中的参数；n为参数的量。

②1～9阶正互反矩阵的平均随机一致性指标随机索引(random index,RI)根据不同的属性确定相应的平均随机一致性指标。设R为RI值，则R的取值如表1所示。

表1 R的取值

③计算一致性比率(consistency ratio,CR)。

(3)

式中：P为一致性比率。

当C<0.1时，能找到矩阵达到一致性的条件；否则，要对其加以修改，直到达到要求为止。

1.2.2 模糊评价法

模糊评价是基于模糊集合与特征函数的一种处理模糊现象的数学方法[13]。进行模糊评价前，首先要针对各个层次建立模糊子集；然后锁定其隶属函数、隶属度，针对上述提到的指标加以处理；最后对这些提取的评价指标加以变换，将得到的值作为模糊综合评价的结果[14]。

进行模糊评价时，首先设定一个模糊集合Ω和子集A。其中，子集A的隶属函数μA(x)满足的条件为：

0≤μA(x)≤1

(4)

具体评价步骤如下。

①确定评价因素的集合：

0≤μp(x)≤1

(5)

式中：p为评价因素的个数。

②确定每一个层级的模糊集合的隶属函数和隶属度。

③建立模糊矩阵R：

(6)

式中：rpm为第p行第m列元素，在矩阵中指该元素对上一级函数存在的隶属度。

依托模糊矩阵的建立，可以准确地对某一元素的重要程度给予评价。该方法所得结果相对更为准确[15]。

④针对评价元素关联的权重向量，对A作进一步界定：

A=(a1,a2,…,ap)

(7)

式中：ap为ui对被评价元素重要性隶属度问题。

在本研究中，针对评价指标的权重值，选定的是AHP。所以，需要咨询专家组的意见，并按照自身判断各对层次指标给出分值；形成判断矩阵，继而开展一致性分析[16]。

⑤计算模糊综合评价的结果向量。

将权重向量A与模糊矩阵进行合成：

(8)

式中：B为被评价元素的模糊综合评价结果向量。

该结果关联的等级，就是被评价元素所处的等级[17]。

1.3 智慧交通评价模型的设计和指标体系的建立

对于智慧交通评价体系而言，其并非面向单一目标，而是一类多目标评价机制。因此，需要搭建一个具备层次的模型作为分析基础，引入模糊综合评价法，为评价提供方法。指标体系在布置上选定的是塔式结构，具体设定为以下三个层次[18]。

①目标层。目标层既是评价模型的直接评价对象，又是被评价对象的预期，一般只有一个最重要的核心元素。

②准则层。准则层处在目标层之下，是实现目标层给定目标不能脱离的规范与约束。

③方案层。方案层可以理解为准则层的拓展，是支撑目标层实现的具体路径、办法与干预举措。

模糊评价模型如图1所示。

图1 模糊评价模型

智慧交通管理系统可以设定三级评价指标[19]。

根据AHP，城市智慧交通管理系统的层次是建立其系统的重要基础。

AHP评价结构如图2所示。

图2 AHP评价结构图

本文在构建智慧交通评价指标时，主要借助以下五种途径来选择指标：①互联网、智慧城市、智慧交通等相关的文献资料；②绿色交通发展指标体系；③国务院发布的可持续性发展战略报告；④智慧城市的建设及发展目标；⑤当地政府部门的相关政策和条例。

根据评价指标的来源和选取规则，通过走访A市当地的公交公司、交通管理局以及交警大队，结合中国主要城市的道路交通分析报告等资料，确定了A市的智慧交通管理评价指标的初选结果。其中，二级指标涵盖了四个层面。除了基础的道路安全状况、交通管理水平之外，还引入了信息服务水平、基础设施水平两个指标。

智慧交通管理评价三级指标如图3所示。

图3 智慧交通管理评价三级指标

2 以A市为例的智慧交通管理评价结果分析

2.1 智慧交通评价指标得分

A市的智慧交通管理系统中，基础设施水平的评价结果如图4所示。

由图4可知，A市的交通基础设施中，公交牌的智能普及率最低，仅为3.3%，因此公交牌的智能化水平评价也是最低的。同时，其他三个指标的得分也都低于90分，由此可以说明公共设施的整体水平较低。

图4 基础设施水平的评价结果

信息服务水平的评价结果如图5所示。

图5 信息服务水平的评价结果

由图5可知，交通信息的覆盖率、市民的关注度和出行满意度都非常高，并且信息发布的渠道也非常多样化。市民的关注度分值是最高的，为95分。

交通管理水平指标评价结果如图6所示。

图6 交通管理水平指标评价结果

由图6可知，路口的渠化率很高，但交通信号的协调率很低；而高峰期的拥堵指数和出行时长保持在较低的水平。整体的评价得分除交通信号协调率之外都高于70分。

道路安全状况指标评价结果如图7所示。

图7 道路安全状况指标评价结果

由图7可知，A市的道路安全状况水平较高，万车死亡率以及重大安全交通事故的数量维持在较低的水平，两个指标评价得分均高于90分。这说明道路安全状况发展良好。

2.2 评价因素的权向量分析

根据三级指标的评价得分建立模糊矩阵，通过计算得到权向量，具体可得参考相应的数据设置。基于二级指标的评价分析如表2所示。

表2 基于二级指标的评价分析

由表2可知，总体评价B=[0.25 0.14 0.3 0.31]。

通过上述计算，结合最大隶属原则，可知在这一智慧交通管理系统中：基础设施建设的评价等级为“差”；信息服务水平和交通管理水平的评价等级为“中等”；道路安全状况的评价等级为“优”；总体交通管理水平的评价等级在中等偏下。该结果较为符合A市的城市智慧发展现状。

3 结论

本文在互联网的背景下，对城市交通管理系统进行了智慧化的分析，在查阅大量的文献和资料、走访许多城市交通管理机构的基础上，以AHP、模糊综合评价法以及智慧交通评价理论构建相关的模型，针对实例进行了实证分析。实证分析结果较为符合A市的城市智慧发展的现状。

鉴于许多三级指标数据无法直接获取，本研究对其予以忽略。这可能造成评价结果的不公正性。后续研究还需要借助物联网大数据技术进一步获取交通数据，从而得出更加准确的评价。随着智慧城市概念逐渐深入人心，基于互联网的智慧交通管理系统也将继续得到完善，从而加快城市的现代化进程。