基于属性识别的高速公路交通安全设施系统评价

郭延永 刘 攀 吴 瑶 俞 灏

(东南大学交通学院, 南京 210096)

我国高速公路在快速发展的同时,事故率一直居高不下,其中交通安全设施不合理是一个重要原因．交通安全设施不仅影响高速公路安全,还影响其运营、通行能力和交通管理等众多方面．高速公路交通安全设施包括道路护栏、标志标线、隔离设施、防眩设施和视线诱导设施等．合理的交通安全设施系统对降低事故风险、减轻事故严重度起着重要作用．因此,对高速公路交通安全设施系统进行评价研究具有重要意义．

目前,对于高速公路交通安全设施系统的基础研究主要集中于3个方面:① 对高速公路交通安全的评价[1-2],其中指标的选取涉及到交通安全设施;② 对某一种特定交通安全设施的评价[3-6],通常将其安全效果与事故率和事故严重程度联系起来;③ 对交通安全设施设计的研究[7],一般按照国内相关规范或是借鉴国外研究经验．这些研究成果推动了高速公路交通安全设施系统评价的发展．

本文构建了高速公路交通安全设施系统评价指标体系,结合相关的规范、标准和指南等划分了各指标的分级标准,并采用变异系数法确定了各指标权重．引入属性识别理论,建立了基于属性识别理论的高速公路交通安全设施系统属性综合评价模型．以泰赣高速公路K1+242～K3+259段为研究对象,运用模型对其交通安全设施系统进行了评价．

1 高速公路交通安全设施系统评价指标体系

1.1 指标体系的构建

高速公路交通安全设施是由多种设施组成的系统,并且通过整个系统的协调来发挥作用,因此对高速公路交通安全设施系统评价指标体系的构建应从系统工程的角度出发,本着科学性与针对性原则、系统性与层次性原则、有效性与可观测性原则．高速公路交通安全设施系统评价指标体系构建的详细步骤如下:

① 指标海选．在建立评价指标体系时,首先应确定评价目标,并将目标按逻辑分类向下展开为若干个目标,直到可定量或定性分析为止．在此过程中应该根据相关的规范、标准、指南以及国内外权威机构认证指标进行指标海选,这样一方面可保证指标体系的全面性,另一方面可逐步完善上一级指标．

② 指标初步筛选．根据可观测性原则,初步筛选评价指标．删除海选指标中数据无法获取的评价指标,使初步筛选后的指标满足可观测性,能够实际应用．

③ 指标定量筛选．经过初步筛选后的指标,并不能保证其独立性,应该通过相关性分析,删除同一子系统内相关系数大的指标,避免指标间的信息重复．另一方面,某些指标反映的信息量较小,因此通过主成分分析删除因子负载小的指标,保证筛选出的指标对评价结果有显著影响．

本文中,定量筛选的数据基础为案例中调研数据．为使评价结果更为合理,将研究对象段高速公路按照物理特征划分为23段,每一段都具有相同的特征(如相同的道路宽度、车道数、路肩宽度、线形等),共采集到23组数据,每组数据中包含了不同指标的测量值．

根据以上评价指标构建流程,结合高速公路交通安全设施系统评价指标体系原则,并以泰赣高速公路数据为基础,最终建立如表1所示的评价指标体系,其中一级子系统8项,二级子系统27项．评价指标体系各单项指标中的定量指标可根据其度量方法计算出测量值,而定性指标则采用分级打分法确定．

1.2 评价等级标准的确定

为科学、合理、有效地评价高速公路交通安全设施系统,将高速公路交通安全设施系统评价指标体系中每个指标分为优秀、良好、中等、一般、较差5个评价等级,即评价等级C1={优秀},C2={良好},C3={中等},C4={一般},C5={较差}．

如何选择适宜的评价等级标准是决定评价是否合理的关键．本文确定的各指标评价等级标准,是参照国内或国际公认的高速公路交通安全设施相关规范、标准和指南等来制定的,参考其上下限,采用内插或外推的方法来确定指标评价等级标准．具体的评价等级值域区间见表1．

2 高速公路交通安全设施系统评价

2.1 评价原理

属性识别理论是对事物或自然现象属性的定性描述进行定量化研究的数学理论[8],根据属性识别理论,属性综合评价模型由单指标属性测度分析、多指标综合属性测度分析、属性识别分析及评分准则3个部分组成．本文将属性识别理论引入高速公路交通安全设施系统评价问题中．

高速公路交通安全设施系统评价问题可以描述为:研究对象高速公路交通安全设施系统用集合X={x1,x2, …,xm}来表示,其中xi(1≤i≤m)为集合X中的第i个样本(即一条高速公路或某一区段高速公路的交通安全设施)．对于集合X中任一样本xi,都存在j个指标对其进行描述．由1.2节可知,高速公路交通安全设施可分为5个评价等级,{C1,C2,C3,C4,C5}(C1>C2>C3>C4>C5)构成了属性空间F的一个有序分割类．已知高速公路交通安全设施系统指标评价等级标准值域区间和集合X中样本xi的指标测量值xij,判断xi属于哪一个评价等级．

从以上问题描述可以看出,这是一个有序分割类的属性识别问题．因此,在高速公路交通安全设施评价中引入属性识别理论,可使评价结果更为科学和直观．

表1 高速公路交通安全设施系统评价指标体系

注:① JTG B0l—2003公路工程技术标准;② JTG D20—2006公路路线设计规范;③ JTG/T F83-01—2004 高速公路护栏安全性能评价标准;④ JTG D8l—2006 公路交通安全设施设计细则;⑤ JTG D80—2006 高速公路交通工程及沿线设施设计通用规范;⑥ JTG F71—2006 公路交通安全设施施工技术规范;⑦ GB5768—2009道路交通标志和标线;⑧ JTG D82—2009公路交通标志和标线设置手册;⑨ JTG F80/1—2004 公路工程质量检验评定标准;⑩ JTG/T B05—2004 公路项目安全性评价指南．

本文在高速公路交通安全设施评价指标体系的基础上,基于属性识别理论建立高速公路交通安全设施系统属性综合评价模型．模型采用变异系数法确定每个指标的权重,通过属性识别理论确定单指标属性测度和多指标综合属性测度,并最终判断高速公路交通安全设施系统中xi属于哪一个评价级别．评价流程如图1所示．

图1 高速公路交通安全设施系统综合评价流程

2.1.1 单指标属性测度分析

设xij为第i个样本关于第j个指标的测量值．xij∈Ck表示xij属于第k等级Ck,具有属性Ck的测度μijk(xij∈Ck),并且满足

(1)

式中,1≤j≤27,1≤k≤5，且j,k为整数．

{C1,C2,C3,C4,C5}构成属性空间F的一个有序分割类,且C1>C2>C3>C4>C5．每个指标的评价等级标准已知,写成评价等级标准矩阵,则第i条(段)高速公路交通安全设施的评价等级标准矩阵A为

(2)

式中,aij，1，aij，2，…,aij，6(1≤i≤m,1≤j≤27，且j,k为整数)表示第i个样本关于第j个指标的阈值,且满足aij，1aij，2>…>aij，6．

属性测度是属性综合评价模型的核心和关键,早期采用较多的是分段线性函数,但高速公路交通安全设施系统各指标属性变化复杂,线性函数并不能反映这一特点．正态分布函数表达各指标的精度要高于线性函数,故选择正态分布函数作为属性测度函数．实际上,以正态分布函数作为属性测度,在城市生态系统评价等问题上取得了良好的应用[9-10]．图2为本文构建的正态分布属性测度． [aij，k,aij，k+1]表示第i条(段)高速公路交通安全设施系统中第j个指标的第k级评价等级值域区间．

图2 正态分布形式属性测度函数

第i条(段)高速公路交通安全设施系统中第j个指标处于“优秀”评价等级(k=1)的正态分布属性测度值为

μij1(xij∈C1)=e-t(xij-u)2t>0

(3)

式中,t,u表示待估参数．

μijk(xij∈Ck)=e-tijk(xij-uijk)2

(4)

根据属性识别和属性测度理论[8],μijk(xij∈Ck)应满足式(1)的要求,即对于每一个评价指标j而言,各评价等级的属性测度值之和应为1．然而,由式(4)得出的属性测度值不一定满足式(1),因此需要对其进行归一化处理．

(5)

2.1.2 多指标综合属性测度

令指标相对于目标层的权重向量w={w1,w2, …,w27}．根据单指标属性测度,第i条(段)高速公路的交通安全设施系统具有属于等级Ck的多指标综合属性测度值为

(6)

2.1.3 属性识别分析及评分准则

根据置信度准则,因{C1,C2,C3,C4,C5}为有序分割,且C1>C2>C3>C4>C5,对于置信度λ(0.6<λ<0.7),如果

(7)

则认为第i条(段)高速公路的交通安全设施属于等级Ck．

对不同高速公路交通安全设施系统进行评价,需要对综合属性测度值μik进行排序．由于属性集之间有强弱关系,可以用评价分值表示属性集强弱关系,强属性集分值比弱属性集分值大．设属性集Ck的分数值为nk=k,则多指标综合属性测度的评价分值qi为

(8)

根据式(8)计算高速公路交通安全设施系统评价分值．若qi>qj,则认为第i条(段)高速公路的交通安全设施系统比第j条(段)高速公路的交通安全设施系统好．

2.2 基于变异系数法的指标权重计算

采用变异系数法确定指标权重,具体步骤如下:

① 利用指标评价等级标准中值建立矩阵N=(uijk)27×5,其中j=1, 2, …, 27;k=1, 2,…，5．由于不同指标的量纲不同,故需要对指标进行归一化处理,得到无量纲化标准矩阵D=(djk)27×5,且对于效益型指标有

(9)

对于成本型指标有

(10)

(11)

(12)

(13)

④ 将变异系数归一化后得到各指标权重wj为

(14)

3 实例应用

泰赣高速公路是大光高速公路江西境内段,起于昌泰高速公路的终点泰和县马市镇,终于南康市龙岭镇,全长128km．全线按四车道高速公路标准建设,计算行车速度为100km/h,路基宽26m,于2004年1月建成通车．本文以K1+242～K3+259段为研究对象.为对该段高速公路交通安全设施进行改造,当地高速公路管理部门组织有关专家于2012年7月对其进行了实地调研,测量值见表2中第3列．本文通过调研获取数据,利用高速公路交通安全设施系统属性综合评价模型对其交通安全设施系统进行评价,详细步骤如下:

① 根据式(4)和(5),计算得到二级子系统指标属性测度值,结果分别见表2中第5列～第9列．

② 根据式(9)～(14),计算得到一级子系统

指标权重、二级子系统指标权重以及综合权重,结果见表2中第1,2,4列．

③ 根据表2,计算得到一级子系统多指标综合属性测度值,结果见表3中第2列～第6列．

④ 根据式(7)和(8),得到一级子系统层和交通安全设施系统层评价值,结果见表3中第7列．取λ=0.6,根据置信度准则,得到各级子系统的属性测度值和评价分值．其中,路基路面系统、护栏设施、交通标志系统、视线诱导设施和其他设施的评价值均良好,而交通标线系统和防眩设施的评价值为中等．

从上述评价结果可以看出,泰赣高速公路K1+242～K3+259段交通安全设施系统良好．对二级子系统层多指标综合属性测度向量进行分析,可以发现制约其系统水平的因素如下:路基路面系统的限制因素是超高满足率,主要是由于该段高速公路处于山区,受到地形的限制,不能满足所有路段超高达到设计规范;护栏设施的限制因素是护栏的导向性;交通标志系统的限制因素是信息过载率;交通标线系统的限制因素是标线的耐久性和抗滑性;隔离设施和防眩设施的限制因素是设施高度;视线诱导设施的限制因素是反光膜的附着性．

表2 高速公路交通安全设施系统指标属性测度与权重

表3 高速公路交通安全设施系统综合评价结果

泰赣高速公路建成时间较早,鉴于地形和当时设计规范陈旧等原因,交通安全设施存在不合理的地方．另外,随着时间的推移,出现道路标线磨损、反光膜折旧、脱落等现象．如能对其交通安全设施进行改造,则其交通安全设施系统将会朝着优秀方向发展．

为避免单类方法评价结果不合理,本文选取了文献[1]中的模糊综合评价法作为对比方法．运用模糊综合评价法对高速公路交通安全设施系统进行评价时,为与本文方法保持一致,将系统评价标准和指标集评价等级标准均划分为5级(见表4);指标权重亦采用变异系数法确定;评价指标级集隶属度的确定采用降半梯形法来表示,属于偏小型模糊分布,适合于交通安全设施的评价要求．

表4 高速公路交通安全设施系统评价标准

高速公路交通安全设施系统指标隶属度矩阵Rl(l=1, 2, …, 8)为

根据表2中的二级指标权重wl(l=1, 2, …, 8),即w1={0.262,0.250,0.172,0.316},w2={0.251,0.374,0.205,0.170},w3={0.361,0.131,0.361,0.147},w4={0.215,0.188,0.213,0.166,0.218},w5={0.362,0.322,0.316},w6={0.462,0.176,0.362},w7={0.539,0.461},w8={0.535,0.465},并由单指标评价向量Bk=wlRl{l=1, 2, …, 8;k=1，2，…，5},可得高速公路交通安全设施系统评价的模糊评价矩阵R为

根据表2中一级指标权重w′={0.087,0.186,0.155,0.153,0.117,0.103,0.107,0.092},确定该高速公路的交通安全设施最终模糊综合评价结果为

B=w′R={0.176, 0.417, 0.317, 0.091, 0}

使用加权平均法,取评价集的区间最大值组成评价向量V,则V={100, 85, 75, 60, 40}．由此可得该段高速公路交通安全设施系统状况最后综合评价结果v=82,总体情况为良好,该种方法评价结果与本文所提出的方法的评价结果一致．

采用2种评价方法对高速公路交通安全设施系统分别进行综合评价,可以避免单类方法由于模型缺陷导致的结果错误．从实例研究结果可以看出,采用本文方法和模糊评价法得到的高速公路交通安全设施系统良好,在一定程度上验证了本文方法的正确性和可行性．

4 结语

针对高速公路交通安全设施系统合理性评价问题,本文引入了属性识别理论,提出了基于属性识别的高速公路交通安全设施系统属性综合评价模型,并采用一系列严格的流程,构建了高速公路交通安全设施系统评价指标体系．应用实例结果表明,利用属性综合评价模型,不仅可以得到综合评价结果,而且可以发现制约高速公路交通安全设施系统的限制因素．

然而,随着智能交通新技术在高速公路运营和管理中的应用,本文中的评价指标体系可能需要更新．如何提高属性综合评价模型中测度的精确度也是今后研究的重点．

)

[1] 王建军, 刘乙橙, 吴宜淞. 高速公路交通安全设施系统评价指标及评价方法研究 [J].交通运输系统工程与信息, 2007, 7(4): 66-70.

Wang Jianjun, Liu Yicheng, Wu Yisong. Evaluation of traffic safety facilities of expressway [J].JournalofTransportationSystemsEngineeringandInformationTechnology, 2007,7(4): 66-70. (in Chinese)

[2] 胡启洲, 陆化普, 戴帅, 等. 基于属性识别的高速公路交通安全评价模型 [J]. 中国安全科学学报, 2009, 19(11): 146-151.

Hu Qizhou, Lu Huapu, Dai Shuai, et al. Safety assessment model for expressway traffic based on attribute recognition [J].ChinaSafetyScienceJournal, 2009,19(11): 146-151. (in Chinese)

[3] Liu P, Yu H, Wang W, et al. Evaluating the impacts of signal countdown timers on queue discharge characteristics at signalized intersections in China [J].TransportationResearchRecord, 2012,2286: 39-48.

[4] Yang Z, Liu P, Wang W, et al. Evaluating the operational impacts of left-turn waiting areas at signalized intersections in China [J].TransportationResearchRecord, 2012,2286: 12-20.

[5] Liu P, Wan J J, Wang W, et al. Evaluating the impacts of unconventional outside left-turn lane design on traffic operations at signalized intersections [J].TransportationResearchRecord, 2011,2257: 62-70.

[6] Liu P, Huang J, Wang W, et al. Effects of transverse rumble strips on safety of pedestrian crosswalks on rural roads in China [J].AccidentAnalysisandPrevention, 2011,43(6): 1947-1954.

[7] 吴彪, 许洪国, 戴彤焱. 基于DEMATEL-ISM的高速公路作业区交通安全影响因素辨识 [J]. 交通运输系统工程与信息, 2010, 10(5): 130-135.

Wu Biao, Xu Hongguo, Dai Tongyan. Identifying safety factors on expressway work zone based on DEMATEL and ISM [J].JournalofTransportationSystemsEngineeringandInformationTechnology, 2010,10(5): 130-135. (in Chinese)

[8] 程乾生. 属性识别理论模型及其应用 [J]. 北京大学学报：自然科学版, 1997, 33(1): 12-30.

Cheng Qiansheng. Attribute recognition theoretical model with application [J].ActaScicentiarumNaturalumUniversitisPekinesis, 1997,33(1): 12-30. (in Chinese)

[9] 颜文涛. 城市生态系统健康属性综合评价模型及应用研究 [J]. 系统工程理论与实践, 2007(8): 137-145.

Yan Wentao. Research on urban ecosystem health attribute synthetic assessment model and application [J].SystemsEngineering—Theory&Practice, 2007(8): 137-145. (in Chinese)

[10] 文先明, 熊鹰. 基于属性理论的城市生态系统健康评价 [J].系统工程, 2008, 26(11): 42-46.

Wen Xianming, Xiong Ying. Assessment on urban ecosystem health based on attribute theory [J].SystemsEngineering, 2008,26(11): 42-46. (in Chinese)