城市道路交通抗拥堵能力模糊评价模型

刘新民,李之鹏,丁黎黎,闫 春

(山东科技大学a.经济管理学院;b.信息与电气工程学院;c.信息科学与工程学院,山东青岛266510)

城市道路交通抗拥堵能力模糊评价模型

刘新民*a,李之鹏b,丁黎黎a,闫 春c

(山东科技大学a.经济管理学院;b.信息与电气工程学院;c.信息科学与工程学院,山东青岛266510)

为了实现对道路交通抗拥堵能力的识别和定位,为解决城市交通拥堵问题提供参考,本文从城市道路交通抗拥堵能力的影响因素入手,借助大规模样本数据,采用探索性因子分析法,借助SPSS软件构建了城市道路交通抗拥堵能力的三层指标体系,提出了抵抗交通拥堵的4种能力和8项指标;利用vague集的模糊评判思想和层次熵分析法,建立了城市道路交通抗拥堵能力的模糊评价模型.结果表明,交通社会化理念作为本文提出的一项新的、宏观的指标,在抗拥堵能力评估中开始发挥较大作用;实例分析的结果说明了青岛市内七区抗拥堵能力不高的现状,同时验证了vague模糊评判结果的合理性.

城市交通;抗拥堵能力;聚类分析;模糊评价

1 引 言

城市交通系统是现代城市经济生活和社会发展的动脉纽带,近年来愈发严重的城市拥堵问题严重影响着整个城市的良性发展和人民生活水平.现阶段,交通拥堵已经成为世界性的“城市病”,美国每年因交通拥堵造成的损失约为680亿美元,英国约为43亿英镑,而根据中国科学院可持续发展战略研究组发布的数据,我国仅15座主要城市每天由于交通拥堵而造成的经济损失就达到10亿元.除此之外,交通拥堵还会带来资源利用率低下、社会生产效率低下、降低城市居民生活质量及危害市民身心健康等诸多弊病.因此,研究抗拥堵能力的影响因素以及抗拥堵能力的评价手段,对于城市和社会发展具有重要的参考意义.

从当前的研究状况来看,国内外学者对城市道路交通拥堵的评价研究已经比较丰富.Meyer等提出了针对城市主要区域的部分交通拥堵指标,但是由于其无法比较不同时间地点发生的拥堵而受到很大的限制;Schrank、Mekky等对拥堵的评价方法以及相关指标的参数进行了研究设计,基于充分的数据调查,提出了包含不同路段和城市区域特点的研究思路.黄良彪从城市道路规划、交通管理、居民交通出行行为等方面分析了交通拥堵的成因,并给出了一定的治理对策[1].但是前面的研究在评价指标选取、评价方法采用方面显得比较分散,没有形成统一有效的评价体系.

而近年来,随着数学科学的不断发展和应用,模糊评判方法开始出现在各个领域的评价应用当中,特别是信息容量更大的Vague集思想,已成为近几年模糊评价的新生力量.

吕静芸、韩富春(2008)建立了架空输电线路各部件运行状态的状态指标体系,利用Vague集理论将线路的运行状态分为三个等级,分别对应[1,1]、[0,1]、[0,0]三种Vague值作为三个状态等级的标准值,建立了各部件实际运行状态的Vague集模型,分别求出实际Vague集与标准Vague集之间的加权相似度,认为某一运行状态的评估模型之间的相似度量值越大,则待检测部件就越接近该运行状态[2].

畅明琦、刘俊萍、黄强(2008)利用Vague集理论对山西水资源安全评估和预警体系进行了设计,构建了包含1个总体层,7个系统层,共计21个指标的水资源安全评价指标体系,获取了山西省11个区市的指标数据,通过专家打分确定了各指标的满意度下界和不满意度的上界,在此基础上求得了各个区市的水资源安全状况的真、假隶属度和各区市的Vague函数值,从而判别出了各区市水资源安全状况的优劣[3].

综上所述,一方面,目前对城市交通拥堵评价没有形成统一科学的方法体系,对抗拥堵能力的评价特别是抗拥堵能力评价指标的研究更是稀少[4-6];另一方面,模糊评判的方法因其评判更加全面、结果更加可信,而在众多领域得到了广泛的应用.本文基于拥堵消散即抗拥堵的思想,研究抗拥堵能力的影响因素和Vague模糊评判方法,并将二者有机结合,形成城市道路交通抗拥堵能力的系统评价体系.

2 城市道路交通抗拥堵能力指标体系的构建

为了建立科学合理的道路交通抗拥堵能力指标体系,我们利用李可特五点量表,设计出了“城市道路交通拥堵调查问卷”,问卷的内容主要包括被调查者的出行信息,以及40项影响交通拥堵形成的描述性观测因素.我们按小组分赴青岛、日照、潍坊3个城市进行问卷调查,共发放问卷500份,回收480份,剔除无效问卷后得到有效数据321分,并以此作为城市道路抗拥堵能力影响因素的基础数据.

2.1 探索性因子分析

借助Spss软件,进行了14次探索性因子分析后,确定提取的因子数量为8.所提取的因子的累计贡献率即解释的变异为55.33%,可以较好地反映数据的总体信息,如表1所示;并且对各个观测项指标变量都基本实现了0.45以上的信息提取率,保证了数据分析是全面、合理的[7].根据各因子包含的观测项内容,我们依次将8个因子命名为城市路网规划合理度、城市交通社会化理念、城市居民交通文明意识、城市道路配套设施完善程度、主要交通工具运输效率、城市交通工具结构、城市道路畅通能力、城市交通出行量的集中度.

表1 总方差解释Table 1 Total variance explained

2.2 指标体系构建

采用克朗巴赫系数α作为测度准则对量表的内部一致性信度进行检验,每个因子对应的项目基本都达到了0.65以上;同时,各项目指标与所属维度的相关值在0.001的水平上也都是显著的,因此认为该量表是有效和可靠的.

基于问卷调查的数据和探索性因子分析的结果,将城市道路交通抗拥堵能力的主要影响因素进行聚类.在此基础上,我们推演出城市道路交通抗拥堵能力的指标体系,如表2所示.

表2 城市道路交通抗拥堵能力指标体系Table 2 Urban road traffic anti-congestion capacity index system

(1)交通行为因素.

交通行为决定交通现象,对城市道路交通抗拥堵能力产生直接影响.交通行为因素包含交通参与者所采取的个体交通行为因素、交通环境中非交通参与者的其他影响行为因素,我们采用居民交通文明意识和交通出行集中度来进行考量.

(2)交通工具因素.

交通工具是居民进行城市交通活动的载体,居民会根据自身偏好和实际需求等对交通工具进行选择.现阶段,城市道路交通系统中的主要交通工具可以分为:公交车和公共汽车、出租车、私家车、摩托车、自行车和电动自行车等.这些交通工具因为运载能力、行驶速度及其对道路资源的利用率差异而影响着城市道路的抗拥堵能力.在这种情况下,采用交通工具运输效率和交通工具结构合理度来对其进行测度.

(3)交通供给因素.

交通供给是交通系统良性运转的后盾和保障,交通供给不能满足交通需求这一矛盾是交通拥堵产生的根源因素.城市中的各种道路是实现交通供给最主要的方面,城市道路的相关配套设施也是实现道路供给功能的重要因素.交通供给因素包括路网规划能力、道路畅通能力和道路配套设施质量.

(4)交通理念因素.

城市的交通理念决定着交通文化,影响着交通现象的形成和发展方向,是城市道路交通抗拥堵能力的重要组成部分.城市交通社会化理念的目标是形成交通系统中各个层次和环节的科学统一、合理协动,应该包括交通战略理念、交通管理理念、交通组织理念及交通参与理念.目前,交通社会化理念的欠缺正在对城市道路交通拥堵的形成发挥着越来越重要的影响.

3 模型建立与分析

式中 U是决策空间,x为决策变量,若决策空间由有限个决策变量组成,即U={x1,x2,…,xn}; f(xj)=(f(x)1,f(x)2,…,f(x)m)T(j=1,2,…, n)表示方案xj的目标值向量.记fij=fi(xj)(i=1, 2,…,m;j=1,2,…,n),则fij表示方案xj的第i个目标值.本文以城市道路交通抗拥堵能力指标体系为决策空间,构建具有多个目标等级的城市道路交通抗拥堵能力模糊评价模型.

3.1 指标权重确立

目前确定指标权重的方法比较多,由于本文采用的指标都是定性指标,因此选用主观赋权法中AHP法和Delphi法相结合的方法.该方法将复杂的多指标评价问题看作一个系统,基本思想是将总目标分解为多指标的若干层次,根据之前设定的分目标或准则,通过模糊定量化的方法计算层次单排序以及总排序,得出多目标、多方案优化决策问题中各指标的权重.

城市道路交通抗拥堵能力的评价是一项复杂

vague集是一种相对普通模糊集信息更为全面的模糊理论,基于vague集的多目标模糊决策是决策者要在约束条件的限制下,做出最佳抉择.多目标决策的一般模型可描述为而庞大的工作,由于指标的繁杂和数据的难获取,至今没有形成统一科学的评价体系.本文所采取的指标都是主观指标,是以城市中交通参与者的感知和判定为基础的,因此需要一个更好的提取主观信息的分析方法.而该方法正是由于可以充分利用每一个社会人的分析、判断和综合能力,因而被看做是一种对定性问题作定量分析的有效方法,并且在结构较为复杂、决策准则较多且不易量化的决策问题中,被广泛应用为指标权重的确定方法.

(1)将判断矩阵的元素按行相乘.

(2)将相乘的结果开n次根.

采用几何平均法来作为权向量的计算方法,首先建立二级指标的4×4权重判别矩阵,然后分别建立每一组三级指标的权重判别矩阵,最终求得各指标权重如表3所示.

表3 抗拥堵能力指标权重Table 3 Anti-congestion capacity index weight values

3.2 判定模型构建

我们将城市道路抗拥堵能力划分为5个级别,分别为一级、二级、三级、四级、五级,级别越高表明城市道路的抗拥堵能力越强.对应的,结合上节建立的指标体系,我们用1-5来分别作为五个等级观测项中指标的最优解.

(1)根据因子得分矩阵C=[Cij]40×8,求得模型的决策矩阵F=[Fij]8×5;

(3)将各个指标的权重向量代入模型,求解模型的目标决策矩阵K=[Kij]8×5,其中kij=μij+μwiij-1(i=1,2,…,8;j=1,2,…,5);

(4)邀请了省交通厅和市交通局的交通管理工作者、多所高校从事交通拥堵研究的教授、副教授等专家对指标满意度上下界进行打分,得到交通参与者对于各指标能够接受的满意度下界λU,及能够接受的不满意度上界为λL;

(5)求解各个抗拥堵能力级别所对应的vague值;

(6)构造S函数为SA(x)=tA(x)-fA(x),并选取如下的相似度测量公式:

(7)建立城市道路交通抗拥堵能力模糊判别模型.

基于vague集模糊多方案决策方法,我们分别求出城市道路交通抗拥堵能力五个级别的vague值,如表4所示.进一步,结合vague集之间的相似度测量公式,我们构建城市道路交通抗拥堵能力评价模型,如图1所示.

表4 各等级vague值Table 4 Vague values of all levels

图1 城市道路交通抗拥堵能力模糊评价模型Fig.1 Fuzzy evaluation model of urban road traffic capacity of anti-congestion

模型以五个抗拥堵能力等级的vague值所组成的矩阵为参考矩阵,以现实中城市(区域)或者城市(区域)群的抗拥堵能力vague值矩阵为待测矩阵,利用vague集的相似度测量算法,能够从真隶属度和假隶属度两个方面更准确地获得待测城市(区域)的道路交通抗拥堵能力水平.

4 算例分析

为了获得青岛市内7个区的抗拥堵能力影响因素数据,我们分7个小组分别到市南区、市北区、四方区、李沧区、崂山区、城阳区和黄岛区进行数据收集,被测对象为交通工作者、出租车司机、常住市民等熟悉道路交通情况的群体,共发放问卷340份,回收323份,有效问卷305份.将数据进行统计整理后代入模型,求得青岛市内7个区的城市道路交通抗拥堵能力vague值,如表5所示.

表5 青岛市各区抗拥堵能力vague值Table 5 Vague values of districts'anti-congestion capacity of Qingdao

进一步,我们对7个区数据和参考矩阵进行相似度测量,并根据相似度最大原则对7个区的抗拥堵级别进行判定,结果如表6所示.由结果可以看出,除了跨海大桥另一端的黄岛区之外,青岛市内其他6个区的抗拥堵能力等级都在三级及以下水平,这可能与青岛市人口密集,以及老城区在路网规划方面的不合理有关.其中,市南区的道路交通抗拥堵能力评价等级为一级,即抗拥堵能力最差等级,原因可能是市南区内有青岛火车总站、八大关等知名景区等大规模交通诱导场所;四方、李沧近几年发展建设速度很快,区内学校等基础设施较多,其抗拥堵能力等级均为二级抗拥堵;路网相对规范的市北区及崂山、城阳两个地域相对较为广阔的区,其抗拥堵能力等级均为三级;黄岛区作为青岛的经济技术开发区,城市建设和人口密集度相对老城区都比较滞后,而且与老城区之间有胶州湾相隔,受老城区的交通影响较小,因而该区的道路交通抗拥堵能力为四级,属于抗拥堵能力较强的级别.

表6 青岛市各区抗拥堵能力相似度判定结果Table 6 Qingdao districts'anti-congestion capacity similarity judgment result

5 研究结论

本文以城市道路交通抗拥堵能力为研究对象,应用因子分析方法建立了抗拥堵能力评价的指标体系.通过AHP层次熵分析法获得了各指标权重,利用vague集模糊评判理论建立了城市道路抗拥堵能力评价模型.从结果可以看出:第一,交通社会理念所包含的指标数量位居所有因子的首位,其权重排进了前四位,超过了道路畅通能力、出行者文明意识、交通工具运输效率和交通出行集中度,说明有更多的人已经不再将交通拥堵问题单纯的认定为某一类交通参与者的责任,而是更加倾向于认为交通拥堵问题应该提高到全社会的高度来看待和解决;第二,采用vague集建立的抗拥堵能力评价模型,可以对城市或者区域的抗拥堵能力进行等级评判,评判结果比较合理,与实际情况基本相符,并且,vague集自身的信息处理优势使得评价模型具有很大的灵活性和很强的可移植性,可以为更多城市或者地方的抗拥堵能力评价提供参考.

由于本文是以宏观指标构建的城市交通抗拥堵能力评价体系,所以只对区域的交通抗拥堵能力进行了研究评定,下一步可考虑对微观指标体系下的具体道路的抗拥堵能力进行研究.

[1] 黄良彪,张艳.城市道路交通拥堵的原因及其治理对策[J].政法学刊,2007,24(1):114-118.[HUANG L B,ZHANG Y.The causes of urban traffic congestion and remedial measures[J].Journal of Political Science and Law,2007,24(1):114-118.]

[2] 吕静芸,韩富春.Vague集相似度量分析在架空输电线路运行状态评估中的应用[J].电气技术,2008 (3):58-61.[LV J Y,HAN F C.Evaluating the condition ofoverheadtransmissionlinesbasedon similarity measures between vague sets[J].Electrical Technology,2008(3):58-61.]

[3] 畅明琦,刘俊萍,黄强.水资源安全Vague集多目标评价及预警[J].水力发电学报,2008,27(3):81-87. [CHANG M Q,LIU J P,HUANG Q.Multiobjective assessment and early warning of water resources security based on vague set[J].Journal of Hydroelectric Engineering,2008,27(3):81-87.]

[4] 孟路,晏启鹏.城市道路交通网拥堵度的模糊识别[J].四川建筑,2003,23(2):1-3[MENG L,YAN Q P.Degree of fuzzy recognition of the urban road network congestion[J].Sichuan Building,2003,23(2):1-3.]

[5] 张和生,张毅,胡东成.区域交通状态分析的时空分层模型[J].清华大学学报(自然科学版),2007 (01):157-160.[ZHANG H S,ZHANG Y,HU D C. Regional traffic state analysis of the spatial and temporal hierarchical model[J].Journal of Tsinghua University (Natural Science),2007(01):157-160.]

[6] 刘小明,王灏,李颖宏,等.基于可拓决策理论的城市交通状态识别研究[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2011,35(2):337-340.[LIU X M, WANG H,LI Y H,et al.City traffic state identification based on the extension decision theory[J].Journal of Wuhan University of Technology(Transportation Science &Engineering),2011,35(2):337-340.]

[7] 吴士健,王垒,刘新民.家族企业继任者胜任力建模与分析[J].统计与决策,2010(20):68-70.[WU S J, WANG L,LIUXM.Familybusinesssuccessor competent force modeling and analysis[J].Statistics and Decision,2010(20):68-70.]

Fuzzy Evaluation Model of Urban Road Traffic Capacity of Anti-congestion

LIU Xin-mina,LI Zhi-pengb,DING Li-lia,YAN Chunc
(a.College of Economics and Management;b.College of Information and Electric Engineering; c.College of Information Science and Engineering,Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266510,Shangdong,China)

This paper identifies and categorizes the causes of traffic congestion through the factor analysis method and SPSS.It is beneficial for locating the ability of congestion resistance of road traffic,and providing a reference to solve the problem of urban traffic congestion.With the large-scale sample data,the study starts from analyzing influencing factors of the anti-congestion ability,The index system consisting of 3-level indicators is teased,which also includes four kinds of capacity and eight indicators of resistance to traffic congestion.Then,using vague set of fuzzy judge ideology and hierarchy entropy analysis method,the paper formulates the fuzzy evaluation model of urban road traffic capacity of anti-congestion.The results show that as the new macro indicators,the traffic socialization concept plays an increasingly important role in assessing the anti-congestion ability.The causes of the poor status of the anti-congestion ability are alsoanalyzed for seven districts in Qingdao,China,and the feasibility of the vague fuzzy evaluation results are also illustrated.

urban traffic;capacity of anti-congestion;clustering analysis;fuzzy evaluation

U491.1Document code: A

U491.1

A

1009-6744(2013)04-0114-06

2013-01-09

2013-03-29录用日期:2013-04-07

国家自然科学基金(71001057);山东省博士基金(2010BSE06034);山东科大杰出青年和创新团队项目(2011KYJQ103;2011KYTD104).

刘新民(1965-),男,山东莒南人,教授,博士生导师.

*通讯作者:liu-xinmin@163.com