交通标志有效性的模糊综合评价

陈沅江，王 赟

(中南大学 资源与安全工程学院，湖南 长沙 410083)



交通标志有效性的模糊综合评价

陈沅江，王 赟

(中南大学 资源与安全工程学院，湖南 长沙 410083)

从交通标志设计的版面设计、结构设计和布设等3个环节，对影响交通标志有效性的因素进行识别。运用层次分析法建立交通标志有效性评价指标体系，并借助数学中的多级模糊综合评价方法，分析了交通标志的有效性；利用1～9标度法和Boolean矩阵来确定各层次因素的权重集，并提出以70分为界的得分评价。实例计算表明：该方法不仅能够对交通标志的有效性进行整体评价，而且能够简单方便地辨识出影响其作用发挥的主要因素。

交通工程；交通标志；有效性；模糊综合评价；评价指标；得分评价

0 引 言

随着道路网络的发展与延伸，交通标志开始渗透到人们出行的每一个角落。作为道路信息的传递者，交通标志在整个交通系统中的引导作用无可替代。但是调查发现，当前的交通标志还存在着诸多问题[1]：①缺乏可见性。标志中文字或图案大小不能满足驾驶员的视觉要求，标志的设置高度未能充分考虑驾驶员的视觉特性，标志被树木、建筑物或广告牌所遮挡，标志与周围环境对比不明显，可见性被弱化，标志缺乏养护和维修；②缺乏完整性。标志包含的信息量不足，标志包含的信息量适当，但是有效信息量不足，某些需要两个或多个标志配合使用的路段，标志设置不足；③缺乏效率性。标志表述方式不够精简，导致信息量过多，标志包含无关信息，导致信息量过多；④缺乏协调性。标志版面设计不合理，协调性差，标志提供的信息与其他沿线设施不一致；⑤缺乏提示性。在不必要处设置标志，标志内容设计与实际情况不符。为此，有必要对交通标志的有效性进行评价，从而提出有针对性的改进措施和建议，最大程度地发挥交通标志的功能。

A.Chapanis[2]研究了交通标志的颜色对于驾驶员识别的作用。1998年，交通部公路研究院通过试验，对交通标志的颜色、汉字结构、标志版面大小进行了较为系统的研究，取得了较好的成果，从而为GB 5768—1999《道路交通标志和标线》的制定提供了试验数据。J.G.Ells，等[3]根据驾驶员理解的速度对具有象征性的交通标志和文字标志进行了评价。吴文静[1]对交通警告标志设置的研究发现：当标志设置的正面效应抵消或大于对驾驶员整体危险感知产生的负面效应时，标志的设置是有效的。然而，仅从驾驶员的角度出发，选取所得的评价指标往往过于笼统抽象，在评定过程中难以具体；并且就现阶段的经济水平而言，还应当在充分考虑人的安全的同时，适当考虑标志的成本投入。H.T.Zwahlen，等[4]研究了交通标志的辨认距离。李艳玲，等[5]分析驾驶员所处的人机系统，并建立了交通标志有效性评价指标体系。

对于交通标志有效性的分析而言，测定多因素的量值是很困难的，甚至是根本无法测定的。而模糊数学法将模糊的安全信息定量化，可对多因素进行定量评价[6]，因此，利用模糊综合评价法分析交通标志的有效性，可以把原本量值测定困难或是无法测定的因素定量化，得出定量化的结果，以便更加直观地反映出被评价交通标志的有效程度。

笔者将从交通标志设计过程的版面设计、结构设计和布设等3个环节出发[7]，充分考虑人机工程学的相关原理选取评价指标[8]，运用多级模糊综合评价方法，对交通标志的有效性评价进行研究，以便所得评价结果全面、合理、可靠。

1 交通标志有效性评价指标体系建立

交通标志设计过程3个环节影响交通标志有效性的因素见表1。

表1 交通标志有效性的影响因素

运用层次分析法建立交通标志有效性评价指标体系[9]，如图1，在图中当标志版面的构成中不包含文字时，U14的相关内容删除，其他各符号均不变；当标志版面的构成中不包含图形符号时，U13的相关内容删除，其他各符号均不变。

图1 交通标志有效性评价指标体系

2 交通标志有效性的模糊综合评价

根据所建立的评价指标体系，交通标志有效性的模糊综合评价分为3个层次。因此，采用多层次模糊综合评判[10]对其进行评价。

2.1 建立因素集

按照多层次模糊综合评判，建立3层次因素集。

第1层次因素集：U={U1，U2，U3}。

第2层次因素集：U1={U11，U12，U13，U14，U15}，U2={U21，U22}，U3={U31，U32，U33}。

第3层次因素集：U11={u111，u112，u113，u114}，U12={u121，u122}，U13={u131，u132，u133，u134}，U14={u141，u142，u143}，U15={u151，u152}；U21={u211，u212，u213}，U22={u221，u222}；U31={u311，u312，u313}，U32={u321，u322}，U33={u331，u332，u333，u334}。

2.2 建立权重集

采用矩阵判断标度(1～9标度法)进行每两种元素间的相互比较，构造判断矩阵(表2)。利用判断矩阵对应的Boolean矩阵对其一致性进行检验，若相容性较好则求取此判断矩阵的相应向量并进行归一化，从而确定各层次因素的权重集。

表2 矩阵判断标度

式中：dij为元素i和元素j的重要性之比；dji为元素j和元素i的重要性之比；dii=1；dij·dji=1。

2.2.1 权重的确定方法

1)若判断矩阵D满足(i，j，k，dij≥1， dij≥1⟹dik≥1，则认为判断矩阵D的相容性很好。

如果Boolean矩阵D*满足传递性，即D*·D*⊆D*，则认为判断矩阵D相容性较好，否则认为D的相容性不好。

2.2.2 权重集的确定

1)第1层次因素权重集的确定

对第1层次因素构造判断矩阵：

其所对应的Boolean矩阵为：

则，

故，可认为D的相容性较好。

则，(ω1，ω2，ω3)=(1.119 0.261 3.420)，进行归一化得权重向量w=(0.233 0.054 0.713)。

2)第2层次因素权重集的确定

对U1构造判断矩阵：

①当标志版面构成中同时包含图形符号和版面设计时

其所对应的Boolean矩阵为：

故，可认为D1的相容性较好，所以：

则，(ω11，ω12，ω13，ω14，ω15)= (0.561 0.833 2.933 2.933 0.239)，进行归一化得权重向量w=(0.074 0.109 0.393 0.393 0.031)。

即，U1所包含因素的权重集A1={A11，A12，A13，A15} =(0.074 0.109 0.393 0.031)。

②当标志版面构成中不包含文字时

对应的Boolean矩阵为：

故，可认为D1′的相容性较好，所以：

③当标志版面构成中不包含图形符号时

对应的Boolean矩阵为：

则，可得w″=(0.123 0.193 0.638 0.046)。

即U1所包含因素的权重集A1″= {A11，A12，A14，A15}=(0.123 0.193 0.638 0.046)。

同理，对U2，U3分别构造判断矩阵D2，D3并计算结果，具体数值见表3。

表3 D2 、D3矩阵及其计算结果

3)第3层次因素权重集的确定

对U11，U12，U13，U14，U15分别构造判断矩阵D11，D12，D13，D14，D15，计算结果见表4。

表4 D11，D12，D13，D14，D15 矩阵及其计算结果

则，U11，U12，U13，U14，U15所包含因素的权重集：

A11= {a111，a112，a113，a114}=(0.410 0.058

0.410 0.122)

A12= {a121，a122} =(0.800 0.200)

A13= {a131，a132，a133，a134} =(0.309 0.142 0.492 0.057)

A14= {a141，a142，a143} =(0.649 0.279 0.072)

A15= {a151，a152} =(0.333 0.667)

同理，对第3层次的其他因素集分别构造判断矩阵：

则，U21所包含因素的权重集A21={a211，a212，

a213}=(0.649 0.279 0.072)

U22所包含因素的权重集A22={a221，a222}=

(0.833 0.167)

U31所包含因素的权重集A31={a311，a312，a313}=

(0.758 0.151 0.091)

U32所包含因素的权重集A32={a321，a322}=

(0.750 0.250)

U33所包含因素的权重集A33={a331，a332，a333，

a334}=(0.488 0.159 0.275 0.078)

2.3 建立评判集

建立评语集V={优，良，中，次，差}5个级别。

2.4 评判矩阵的确定

2.4.1 第3层次因素集的评判矩阵的确定

依据所建立的评语集，由专家对第3层次的10个因素集中的各因素分别进行打分，可得各因素的评判集。将各因素集中所包含因素的评判集组成矩阵，即得相应因素集的评判矩阵，即：

2.4.2 第2层次因素集的评判矩阵的确定

1)由评价模型 Bij=Aij·Rij可求得第2层次因素的评价结果Bij；

3)将第2层次各个因素集中所包含因素的评判集组成矩阵，即得相应因素集的评判矩阵，即：

2.4.3 第1层次因素集的评判矩阵的确定

3)将第1层次因素集中所包含因素的评判集组成矩阵，即得第1层次因素集的评判矩阵，即：

2.5 模糊综合评价

2.5.1 分级评价

1)对因素子集Uij进行1级综合评价

2)对因素子集Ui进行2级综合评价

3)对U进行3级综合评价

B=A·R ，归一化处理得B′。

2.5.2 得分评价

为了直观地反映出整个交通标志系统及各评价指标的有效性程度，分别进行评分，评分值见表5。

表5 有效性评分

得分L=ζ1b1+ζ2b2+ζ3b3+ζ4b4+ζ5b5。

由于评价指标较多，为了减少计算量而又能够找出造成交通标志有效性偏低的原因，可进行如下操作：

1)对整个交通标志系统进行得分评价，如果得分>70，则认为该交通标志有效，评价结束；如果得分<70，则需要对其下一层子系统进行得分评价。

2)如果子系统得分>70，则认为该子系统有效，评价结束；如果子系统得分<70，则需对其下一层子系统进行评价。

3)如此直到指标层为止，找出<60分的指标并及时进行改进。

3 实例应用

以长沙县汽配城路和东升路交汇处的十字路口指路标志为例，对其有效性进行评价。该路口除指路标志外，还设置有红绿灯以及交通标志线。距离十字路口不远处有广告牌，路边种植有树木。

1)依据笔者所建立的评语集，由专家对该指路标志进行打分可得评价矩阵Rij：

2)对Uij进行1级综合评价

3)对Ui进行2级综合评价

4)对U进行3级综合评价

5)求交通标志系统得分

L = 95 × 0.214 + 80 × 0.228 + 65 × 0.228+50 × 0.216+35 × 0.114 = 68.180<70

说明有效性偏低，需要对其子系统进行得分评价。

6)各级子系统及指标得分评价

交通标志的子系统得分见表6。

表6 交通标志子系统得分

由表6知，需对版面、布设的子系统进行得分评价，得分情况见表7。

表7 版面、布设子系统得分

由表7知，需对颜色、图形符号、文字、其他、内容等所包含指标进行得分评价，得分情况见表8。

表8 需要评价的指标得分

对表8进行分析可知：

1)为了提高该交通标志的有效性，首先应当从色度、逆反射性能、信息量2、布局、与配合标志的一致性进行着手。其中，信息量2、与配合标志的一致性急需改善，色度、逆反射性能和布局改善的紧迫性稍微次之。

2)照度、信息量1、尺寸1、尺寸2得分值均<70，需要引起重视，其中信息量1和尺寸2的得分<65，需要对其采取相应措施。

4 结 语

从交通标志设计的3个环节出发，借助数学中的多级模糊综合评价方法，对交通标志的有效性进行了分析与研究。辨识出各个环节影响交通标志有效性的因素；建立了交通标志有效性评价指标体系；利用矩阵判断标度(1～9标度法)和Boolean矩阵，确定各层次因素的权重集；提出以70分为界的得分评价。用所述评价方法进行实例分析，结果表明该方法不仅能够对交通标志的有效性进行整体评价，而且能够简单方便地辨识出影响其作用发挥的主要因素，为提出针对性的改进措施提供依据。

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Fuzzy Comprehensive Evaluation for Effectiveness of Traffic Signs

Chen Yuanjiang, Wang Yun

(School of Resources and Safety Engineering, Central South University, Changsha 410083, Hunan, China)

Influence factors of traffic sign effectiveness were identified from the three links of traffic sign design: layout design, structural design and arrangement design. The analytic hierarchy process was used to establish the effectiveness evaluation index system of traffic signs, and the effectiveness of traffic signs was analyzed with the aid of multistage fuzzy comprehensive evaluation method of mathematics. In the process, it’s 1 ～ 9 scaling method and Boolean matrix that were used to determine the weight of each level factors set, and the score evaluation at 70 points-boundary was put forward . The results of calculating example show that this method not only can evaluate the overall effectiveness of the traffic sign, but also can identify the main factors preventing it from working easily and conveniently.

traffic engineering; traffic signs; effectiveness; fuzzy comprehensive evaluation; evaluation index; score evaluation

10.3969/j.issn.1674-0696.2015.03.27

2013-09-27；

2013-12-12

陈沅江(1969—)，男，湖南湘潭人，副教授，工学博士，主要从事道路交通安全方面的研究。E-mail: 1506983607@qq.com。

U491.52

A

1674-0696(2015)03-135-07