智能交通系统ITS的评价方法研究

王筱芳

【摘 要】智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是一项巨大的系统工程。近年来由于ITS的前沿性和重要性，使得国家对其研究的投入大幅度增加，因此研究ITS项目如何实施、综合效益如何评价成为一个亟待解决的课题。本文主要研究基于经典层次分析法对ITS指标体系进行评价的特点。

【关键词】智能交通系统；指标体系；经典层次分析法

0 引言

智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是绿色交通的发展方向，它是将计算机技术、通讯与传输技术、电子传感技术和控制技术有效地集成，并运用于整个交通管理而建立的一种在大范围内全方位发挥作用的、实时高效的综合交通运输管理系统[1]。ITS可以充分的利用现有交通设施，减少交通负荷和环境污染，保证交通安全，提高运输效率，因而ITS日益受到各国的重视。但由于ITS的项目往往投资巨大，一般需要选择在社会、经济及环境等诸多方面综合评价最高的项目来加以实施，所以如何评价ITS的效益和如何选择ITS方案成为一个亟待解决的课题。

ITS评价就是针对系统的经济效益、技术效益、社会效益、环境影响和风险做出的评价，为ITS项目的可行性研究及已有的系统运作、优化提供科学依据[2]。ITS项目包含社会、经济、环境等诸多方面混杂在一起的定性或定量的复杂条件，其评价和选择具有随机性、模糊性、不确定性，同时环境、安全、舒适度等影响因素很难量化，所以利用传统的评价方法很难得到理想的结果。本文基于对建立ITS架构评价指标体系的探讨，主要研究经典层次分析法对ITS进行评价的优劣。

1 ITS方案的评价指标体系

ITS方案评价指标体系，是指能够反映所评价系统的总体目标和特征，并且具有内在联系、起互补作用，是反映系统整体状况的指标群体[3]。在ITS方案评价指标体系的建立过程中，为了客观、全面地衡量ITS项目的社会经济影响，实现对其科学的综合评价，需要遵循以下原则[4]：

（1）可行性原则。ITS的评价指标必须有明确地意义，并应简明实用，具有可量化和可检测的特点。

（2）系统性原则。ITS本身是一个复杂的、多因素相互联系的系统工程，因此ITS项目的评价指标体系应考虑系统内因和外因的相关性、整体性和目标性。

（3）科学性原则。确定的评价指标体系必须科学地、全面地反映ITS项目社会经济影响的本质特征。

（4）定性与定量相结合的原则。在对ITS项目进行社会经济影响评价时，既要考虑经济效益等定量因素，也应考虑社会、环境等定性指标，最终才能达到指标体系的完整性。

智能交通系统方案评价指标体系应根据评价需求，在系统定位的基础上决定指标构成，因此评价指标体系不仅仅是系统的构成、功能和性能定性及定量的反映，也是系统设计思想及设计方对系统的理解程度的反映，最终为ITS系统方案的实施提供依据。

2 层次分析法

层次分析方法（analytical hierarchy process，AHP）是美国学者Saaty于20世纪70年代末提出的一种将复杂问题分解的多层次权重解析方法[5]，它将属性分层，用两项相互比较的值构成评价矩阵，然后求出矩阵最大特征值对应的特征向量，求得每一层次的各属性对上一层某属性的优先权重，最后再用加权和的方法递阶归并，最终将权重以各个层次的综合评价排序，权重最大者即为最优方案。这种将主观判断用数量形式表达和处理的方法，具有结构化和直观的特点，但当属性增多时，获得评价矩阵将非常耗时。

2.1 层次法的评价原理

对于一个系统，假设有n个评价因子，m个评价单元，则建立评价集合u=u■，u■，∧，u■，每一个因素ui都有一个隶属度R=r■，■r■，∧■，于是对于n个因素就有单因子评价矩阵R/2/，则：r■ r■ ∧ r■r■ r■ ∧ r■M M M Mr■ r■ ∧ r■，假如因子的权重分配为A，则：A=a■，a■，∧，a■，其中ai？叟0且∑■■■ai=1，由A与R求出模糊综合评判矩阵B=∑AR=∑■■■b■，b■，∧，b■，其中bi=∑a■r■■。对多体系的比较，可分别求出B值后比较。

2.2 层次法的评价步骤如下[6]：

2.2.1 建立层次结构模型

将不同因素分组，每个组作为一个层次，自上至下一次为目标层、准则层和方案层，上一层次对相邻的下一层次的全部或部分元素起支配作用，形成从上至下的支配关系，即“递阶层次关系”。

2.2.2 构造判断矩阵

判断矩阵由层次结构模型中各层元素的相对重要性数值列表构成。判断矩阵表示针对上一层某因素，本层与之有关因素之间相对重要性的比较。例如，若A层中因素AK与下层B1、B2……Bn有联系，则判断矩阵P如下：

2.2.3 层次单排序，并将判断矩阵的特征向量归一化

根据判断矩阵P=（bij）n×n求出这n个元素B1、B2……Bn相对于上层因素AK而言的相对权重向量（W1，W2，…，Wn）T，即计算判断矩阵的最大特征值及对应的特征向量，可以通过Matlab等数学软件求精确解，近似的计算方法有和根法、根法、幂法等。

2.2.4 层次单排序一致性检验

在建立判断矩阵时，由于主题认识的多样性以及客观事物的复杂性，判断矩阵不可能完全满足式b■=■，也就是说判断矩阵不可能具有完全一致性.而且进行n（n-l）/2次两两比较判断可以从不同角度的反复比较中，有利于到处一个合理反映决策者判断的排序，然而整个判断矩阵也不应偏离一致性太大。

2.2.5 层次总排序

层次单排序得到一组元素相对于上一层中某元素的权重向量，然而需要的是最底层中的各方案（或与方案直接联系的属性层）相对于总准则的合成权重（或属性权重），以便进行方案比选。计算合成权重的过程称为层次总排序，合成权重的计算需要从上而下进行，将单准则权重进行合成，最终进行到最底层得到合成权重。

2.3 实证分析

利用本文建立的综合评价指标体系，可以对某任意项目进行综合评价（因篇幅限制计算过程部分和数据省略），首先借助建立的评价指标体系构造判断矩阵，把第一层作为第二层的准则，根据调查分析得到第一层比较判断矩阵；将特征向量正规化，即可得出第二层的权重，同理得到其它层各项在上一层各准则下的权重；最后根据计算结果，对ITS项目方案进行总体分析，评价结果数据可以得到最终的结论。

4 结论

开展ITS评价方法的研究是智能交通系统项目开发实施、方案比选、决策亟待解决的问题，具有重要的理论价值和现实意义。而经典层次分析法将决策者对复杂对象的决策思维过程系统化、层次化和模型化，整个过程体现了分解、判断、综合的系统思维方式。该方法适用于多准则、多目标或无结构特征的复杂问题的决策分析，尤其适合于那些决策目标结构复杂且缺少必要的数据。

【参考文献】

[1]王志强.城市智能交通系统ITS建设项目效益评价分析[D].西安：长安大学，2011.

[2]朱昌锋.智能运输系统（ITS）的评价方法探讨[J].甘肃联合大学学报：自然科学版，2006，20（2）：26-27.

[3]姜雨.ITS项目评价方法研究[D].东南大学，2004.

[4]汪莹.智能交通系统的社会和环境效益评价研究[D].北京交通大学，2001.

[5]Saaty TL. Modelling unstructured decision problems-the theory of analytical hierarchies [J].Math. Comput. Simulation，1978，20（2）：147-158.

[6]张浩.物联网环境下智能交通系统模型设计及架构研究[D].北京交通大学，2011.

[责任编辑：谢庆云]

【摘 要】智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是一项巨大的系统工程。近年来由于ITS的前沿性和重要性，使得国家对其研究的投入大幅度增加，因此研究ITS项目如何实施、综合效益如何评价成为一个亟待解决的课题。本文主要研究基于经典层次分析法对ITS指标体系进行评价的特点。

【关键词】智能交通系统；指标体系；经典层次分析法

0 引言

智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是绿色交通的发展方向，它是将计算机技术、通讯与传输技术、电子传感技术和控制技术有效地集成，并运用于整个交通管理而建立的一种在大范围内全方位发挥作用的、实时高效的综合交通运输管理系统[1]。ITS可以充分的利用现有交通设施，减少交通负荷和环境污染，保证交通安全，提高运输效率，因而ITS日益受到各国的重视。但由于ITS的项目往往投资巨大，一般需要选择在社会、经济及环境等诸多方面综合评价最高的项目来加以实施，所以如何评价ITS的效益和如何选择ITS方案成为一个亟待解决的课题。

ITS评价就是针对系统的经济效益、技术效益、社会效益、环境影响和风险做出的评价，为ITS项目的可行性研究及已有的系统运作、优化提供科学依据[2]。ITS项目包含社会、经济、环境等诸多方面混杂在一起的定性或定量的复杂条件，其评价和选择具有随机性、模糊性、不确定性，同时环境、安全、舒适度等影响因素很难量化，所以利用传统的评价方法很难得到理想的结果。本文基于对建立ITS架构评价指标体系的探讨，主要研究经典层次分析法对ITS进行评价的优劣。

1 ITS方案的评价指标体系

ITS方案评价指标体系，是指能够反映所评价系统的总体目标和特征，并且具有内在联系、起互补作用，是反映系统整体状况的指标群体[3]。在ITS方案评价指标体系的建立过程中，为了客观、全面地衡量ITS项目的社会经济影响，实现对其科学的综合评价，需要遵循以下原则[4]：

（1）可行性原则。ITS的评价指标必须有明确地意义，并应简明实用，具有可量化和可检测的特点。

（2）系统性原则。ITS本身是一个复杂的、多因素相互联系的系统工程，因此ITS项目的评价指标体系应考虑系统内因和外因的相关性、整体性和目标性。

（3）科学性原则。确定的评价指标体系必须科学地、全面地反映ITS项目社会经济影响的本质特征。

（4）定性与定量相结合的原则。在对ITS项目进行社会经济影响评价时，既要考虑经济效益等定量因素，也应考虑社会、环境等定性指标，最终才能达到指标体系的完整性。

智能交通系统方案评价指标体系应根据评价需求，在系统定位的基础上决定指标构成，因此评价指标体系不仅仅是系统的构成、功能和性能定性及定量的反映，也是系统设计思想及设计方对系统的理解程度的反映，最终为ITS系统方案的实施提供依据。

2 层次分析法

层次分析方法（analytical hierarchy process，AHP）是美国学者Saaty于20世纪70年代末提出的一种将复杂问题分解的多层次权重解析方法[5]，它将属性分层，用两项相互比较的值构成评价矩阵，然后求出矩阵最大特征值对应的特征向量，求得每一层次的各属性对上一层某属性的优先权重，最后再用加权和的方法递阶归并，最终将权重以各个层次的综合评价排序，权重最大者即为最优方案。这种将主观判断用数量形式表达和处理的方法，具有结构化和直观的特点，但当属性增多时，获得评价矩阵将非常耗时。

2.1 层次法的评价原理

对于一个系统，假设有n个评价因子，m个评价单元，则建立评价集合u=u■，u■，∧，u■，每一个因素ui都有一个隶属度R=r■，■r■，∧■，于是对于n个因素就有单因子评价矩阵R/2/，则：r■ r■ ∧ r■r■ r■ ∧ r■M M M Mr■ r■ ∧ r■，假如因子的权重分配为A，则：A=a■，a■，∧，a■，其中ai？叟0且∑■■■ai=1，由A与R求出模糊综合评判矩阵B=∑AR=∑■■■b■，b■，∧，b■，其中bi=∑a■r■■。对多体系的比较，可分别求出B值后比较。

2.2 层次法的评价步骤如下[6]：

2.2.1 建立层次结构模型

将不同因素分组，每个组作为一个层次，自上至下一次为目标层、准则层和方案层，上一层次对相邻的下一层次的全部或部分元素起支配作用，形成从上至下的支配关系，即“递阶层次关系”。

2.2.2 构造判断矩阵

判断矩阵由层次结构模型中各层元素的相对重要性数值列表构成。判断矩阵表示针对上一层某因素，本层与之有关因素之间相对重要性的比较。例如，若A层中因素AK与下层B1、B2……Bn有联系，则判断矩阵P如下：

2.2.3 层次单排序，并将判断矩阵的特征向量归一化

根据判断矩阵P=（bij）n×n求出这n个元素B1、B2……Bn相对于上层因素AK而言的相对权重向量（W1，W2，…，Wn）T，即计算判断矩阵的最大特征值及对应的特征向量，可以通过Matlab等数学软件求精确解，近似的计算方法有和根法、根法、幂法等。

2.2.4 层次单排序一致性检验

在建立判断矩阵时，由于主题认识的多样性以及客观事物的复杂性，判断矩阵不可能完全满足式b■=■，也就是说判断矩阵不可能具有完全一致性.而且进行n（n-l）/2次两两比较判断可以从不同角度的反复比较中，有利于到处一个合理反映决策者判断的排序，然而整个判断矩阵也不应偏离一致性太大。

2.2.5 层次总排序

层次单排序得到一组元素相对于上一层中某元素的权重向量，然而需要的是最底层中的各方案（或与方案直接联系的属性层）相对于总准则的合成权重（或属性权重），以便进行方案比选。计算合成权重的过程称为层次总排序，合成权重的计算需要从上而下进行，将单准则权重进行合成，最终进行到最底层得到合成权重。

2.3 实证分析

利用本文建立的综合评价指标体系，可以对某任意项目进行综合评价（因篇幅限制计算过程部分和数据省略），首先借助建立的评价指标体系构造判断矩阵，把第一层作为第二层的准则，根据调查分析得到第一层比较判断矩阵；将特征向量正规化，即可得出第二层的权重，同理得到其它层各项在上一层各准则下的权重；最后根据计算结果，对ITS项目方案进行总体分析，评价结果数据可以得到最终的结论。

4 结论

开展ITS评价方法的研究是智能交通系统项目开发实施、方案比选、决策亟待解决的问题，具有重要的理论价值和现实意义。而经典层次分析法将决策者对复杂对象的决策思维过程系统化、层次化和模型化，整个过程体现了分解、判断、综合的系统思维方式。该方法适用于多准则、多目标或无结构特征的复杂问题的决策分析，尤其适合于那些决策目标结构复杂且缺少必要的数据。

【参考文献】

[1]王志强.城市智能交通系统ITS建设项目效益评价分析[D].西安：长安大学，2011.

[2]朱昌锋.智能运输系统（ITS）的评价方法探讨[J].甘肃联合大学学报：自然科学版，2006，20（2）：26-27.

[3]姜雨.ITS项目评价方法研究[D].东南大学，2004.

[4]汪莹.智能交通系统的社会和环境效益评价研究[D].北京交通大学，2001.

[5]Saaty TL. Modelling unstructured decision problems-the theory of analytical hierarchies [J].Math. Comput. Simulation，1978，20（2）：147-158.

[6]张浩.物联网环境下智能交通系统模型设计及架构研究[D].北京交通大学，2011.

[责任编辑：谢庆云]

【摘 要】智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是一项巨大的系统工程。近年来由于ITS的前沿性和重要性，使得国家对其研究的投入大幅度增加，因此研究ITS项目如何实施、综合效益如何评价成为一个亟待解决的课题。本文主要研究基于经典层次分析法对ITS指标体系进行评价的特点。

【关键词】智能交通系统；指标体系；经典层次分析法

0 引言

智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是绿色交通的发展方向，它是将计算机技术、通讯与传输技术、电子传感技术和控制技术有效地集成，并运用于整个交通管理而建立的一种在大范围内全方位发挥作用的、实时高效的综合交通运输管理系统[1]。ITS可以充分的利用现有交通设施，减少交通负荷和环境污染，保证交通安全，提高运输效率，因而ITS日益受到各国的重视。但由于ITS的项目往往投资巨大，一般需要选择在社会、经济及环境等诸多方面综合评价最高的项目来加以实施，所以如何评价ITS的效益和如何选择ITS方案成为一个亟待解决的课题。

ITS评价就是针对系统的经济效益、技术效益、社会效益、环境影响和风险做出的评价，为ITS项目的可行性研究及已有的系统运作、优化提供科学依据[2]。ITS项目包含社会、经济、环境等诸多方面混杂在一起的定性或定量的复杂条件，其评价和选择具有随机性、模糊性、不确定性，同时环境、安全、舒适度等影响因素很难量化，所以利用传统的评价方法很难得到理想的结果。本文基于对建立ITS架构评价指标体系的探讨，主要研究经典层次分析法对ITS进行评价的优劣。

1 ITS方案的评价指标体系

ITS方案评价指标体系，是指能够反映所评价系统的总体目标和特征，并且具有内在联系、起互补作用，是反映系统整体状况的指标群体[3]。在ITS方案评价指标体系的建立过程中，为了客观、全面地衡量ITS项目的社会经济影响，实现对其科学的综合评价，需要遵循以下原则[4]：

（1）可行性原则。ITS的评价指标必须有明确地意义，并应简明实用，具有可量化和可检测的特点。

（2）系统性原则。ITS本身是一个复杂的、多因素相互联系的系统工程，因此ITS项目的评价指标体系应考虑系统内因和外因的相关性、整体性和目标性。

（3）科学性原则。确定的评价指标体系必须科学地、全面地反映ITS项目社会经济影响的本质特征。

（4）定性与定量相结合的原则。在对ITS项目进行社会经济影响评价时，既要考虑经济效益等定量因素，也应考虑社会、环境等定性指标，最终才能达到指标体系的完整性。

智能交通系统方案评价指标体系应根据评价需求，在系统定位的基础上决定指标构成，因此评价指标体系不仅仅是系统的构成、功能和性能定性及定量的反映，也是系统设计思想及设计方对系统的理解程度的反映，最终为ITS系统方案的实施提供依据。

2 层次分析法

层次分析方法（analytical hierarchy process，AHP）是美国学者Saaty于20世纪70年代末提出的一种将复杂问题分解的多层次权重解析方法[5]，它将属性分层，用两项相互比较的值构成评价矩阵，然后求出矩阵最大特征值对应的特征向量，求得每一层次的各属性对上一层某属性的优先权重，最后再用加权和的方法递阶归并，最终将权重以各个层次的综合评价排序，权重最大者即为最优方案。这种将主观判断用数量形式表达和处理的方法，具有结构化和直观的特点，但当属性增多时，获得评价矩阵将非常耗时。

2.1 层次法的评价原理

对于一个系统，假设有n个评价因子，m个评价单元，则建立评价集合u=u■，u■，∧，u■，每一个因素ui都有一个隶属度R=r■，■r■，∧■，于是对于n个因素就有单因子评价矩阵R/2/，则：r■ r■ ∧ r■r■ r■ ∧ r■M M M Mr■ r■ ∧ r■，假如因子的权重分配为A，则：A=a■，a■，∧，a■，其中ai？叟0且∑■■■ai=1，由A与R求出模糊综合评判矩阵B=∑AR=∑■■■b■，b■，∧，b■，其中bi=∑a■r■■。对多体系的比较，可分别求出B值后比较。

2.2 层次法的评价步骤如下[6]：

2.2.1 建立层次结构模型

将不同因素分组，每个组作为一个层次，自上至下一次为目标层、准则层和方案层，上一层次对相邻的下一层次的全部或部分元素起支配作用，形成从上至下的支配关系，即“递阶层次关系”。

2.2.2 构造判断矩阵

判断矩阵由层次结构模型中各层元素的相对重要性数值列表构成。判断矩阵表示针对上一层某因素，本层与之有关因素之间相对重要性的比较。例如，若A层中因素AK与下层B1、B2……Bn有联系，则判断矩阵P如下：

2.2.3 层次单排序，并将判断矩阵的特征向量归一化

根据判断矩阵P=（bij）n×n求出这n个元素B1、B2……Bn相对于上层因素AK而言的相对权重向量（W1，W2，…，Wn）T，即计算判断矩阵的最大特征值及对应的特征向量，可以通过Matlab等数学软件求精确解，近似的计算方法有和根法、根法、幂法等。

2.2.4 层次单排序一致性检验

在建立判断矩阵时，由于主题认识的多样性以及客观事物的复杂性，判断矩阵不可能完全满足式b■=■，也就是说判断矩阵不可能具有完全一致性.而且进行n（n-l）/2次两两比较判断可以从不同角度的反复比较中，有利于到处一个合理反映决策者判断的排序，然而整个判断矩阵也不应偏离一致性太大。

2.2.5 层次总排序

层次单排序得到一组元素相对于上一层中某元素的权重向量，然而需要的是最底层中的各方案（或与方案直接联系的属性层）相对于总准则的合成权重（或属性权重），以便进行方案比选。计算合成权重的过程称为层次总排序，合成权重的计算需要从上而下进行，将单准则权重进行合成，最终进行到最底层得到合成权重。

2.3 实证分析

利用本文建立的综合评价指标体系，可以对某任意项目进行综合评价（因篇幅限制计算过程部分和数据省略），首先借助建立的评价指标体系构造判断矩阵，把第一层作为第二层的准则，根据调查分析得到第一层比较判断矩阵；将特征向量正规化，即可得出第二层的权重，同理得到其它层各项在上一层各准则下的权重；最后根据计算结果，对ITS项目方案进行总体分析，评价结果数据可以得到最终的结论。

4 结论

开展ITS评价方法的研究是智能交通系统项目开发实施、方案比选、决策亟待解决的问题，具有重要的理论价值和现实意义。而经典层次分析法将决策者对复杂对象的决策思维过程系统化、层次化和模型化，整个过程体现了分解、判断、综合的系统思维方式。该方法适用于多准则、多目标或无结构特征的复杂问题的决策分析，尤其适合于那些决策目标结构复杂且缺少必要的数据。

【参考文献】

[1]王志强.城市智能交通系统ITS建设项目效益评价分析[D].西安：长安大学，2011.

[2]朱昌锋.智能运输系统（ITS）的评价方法探讨[J].甘肃联合大学学报：自然科学版，2006，20（2）：26-27.

[3]姜雨.ITS项目评价方法研究[D].东南大学，2004.

[4]汪莹.智能交通系统的社会和环境效益评价研究[D].北京交通大学，2001.

[5]Saaty TL. Modelling unstructured decision problems-the theory of analytical hierarchies [J].Math. Comput. Simulation，1978，20（2）：147-158.

[6]张浩.物联网环境下智能交通系统模型设计及架构研究[D].北京交通大学，2011.

[责任编辑：谢庆云]