基于熵权星形图分析法的区域道路交通安全综合评价

马士宾， 孙敬福， 陈　奕， 张　静

(河北工业大学 土木学院， 天津　300401)



基于熵权星形图分析法的区域道路交通安全综合评价

马士宾， 孙敬福， 陈奕， 张静

(河北工业大学 土木学院， 天津300401)

为丰富和改善我国道路交通安全评价方法，首次将熵权理论与星形图分析法结合应用到道路交通安全综合评价中。该评价方法在建立一套由定量指标构成的评价指标体系基础上，提出综合评价模型的构建步骤。并以山东省近5 a来的道路交通安全状况为例进行综合评价实践，其评价过程简洁，结果直观准确，实用性强。成为灰色和模糊评价方法后，又一种可行的新道路交通安全综合评价方法。

熵权理论； 星形图； 权重； 交通安全； 综合评价

0　前言

1　评价方法介绍

1984年熵首次被应用于信息论，信息源熵的定义式为：

其中C为比例系数，pi(i=1，2，3，…，n)为出现第i种信号的概率，-lnpi是第i种信号所带来的信息量。该式表明熵与状态概率有关，可用于度量系统状态的不确定程度[5]。

星形图(雷达图)分析法计算结果简洁、形象，被广泛用到各领域。星形图是从圆心引出数条按变量权重分配的射线，并将各射线端点进行连接所形成的图形，如图1所示。星形图中射线的长度表示变量的数值。星形图仅适用于判断某一评价对象相对于其他所有比较对象的情况，而很难实现各评价对象间的综合实力[6]。基于此缺陷，本文将熵权理论应用到星形图分析法中，将两者进行结合可进行区域道路交通安全的综合评价。

图1　改进的星形图Figure 1　The improved star chart

2　综合评价模型的构建

2.1评价指标的选取

建立科学合理而又实用的指标体系，对综合评价道路交通安全十分重要[7]。本文基于科学性、可行性、实际性与可比性的4原则，综合考虑人、车、路等影响因素，提出一套区域道路交通安全的评价指标体系，该指标体系包括四个控制指标——交通事故发生状况、交通事故伤亡情况、交通事故经济损失状况和交通事故发展趋向，并由11个指标表征道路交通安全状况。选取评价指标体系,如图2所示。

图2　道路交通安全综合评价指标体系图Figure 2　The comprehensiveness evaluation index systemfigure for road traffic safety

2.2综合评价模型的构建方法

基于熵权星形图分析法的多目标评价模型构建步骤如下:

① 假设有m个待评价对象(年份数),进行道路交通安全综合评价的指标数有n个，则评价指标矩阵X：

经无量纲化处理得:

其中max(xj)、min(xj)为指标j中最大与最小值。

② 计算第i个评价对象的第j个评价指标的特征值比重：

③ 计算第j个评价指标的熵:

④ 计算第j个评价指标的权重:

⑤ 画出n个评价指标所对应的星形图所发出的n条轴线。

⑥ 各指标权重用星形图中的轴线夹角表示:

θj=2πwj。

⑦ 计算星形图平均周长：

⑧ 计算星形图平均面积：

⑨ 构造综合评价函数：

该函数得出结果是一个具体数值，可对该区域道路交通安全综合状况直接进行排序。

⑩ 可通过F=fi-fi-1，得出本年份较前一年份的道路安全综合改善状况。

3　区域道路交通安全综合评价

3.1综合评价流程(见图3)

图3　道路交通安全综合评价流程图Figure 3　　　　The flow chart of road traffic safety comprehensiveness evaluation

3.2实例应用

本文以山东省道路交通安全状况为例，从山东省统计局网站查询了该省2009～2013年这5年间的相关数据，原始数据如表1所示。

表1 山东省2009～2013年道路交通状况原始数据Table1 TheroadtrafficsituationoriginaldataforShandongprovincein2009～2013年份公路通车里程/(万km)汽车拥有量/万辆人口/万人地区GDP/亿元交通事故发生起数/起死亡人数/人受伤人数/人直接财产损失/万元201325.282536.8961254684.3128783748119704970.0201224.462176.97958050013.2132753838127105260.0201123.321803.51959145361.9133753974129015049.7201022.991514.45953639169.9145604268146115261.2200922.671191.56944933896.7161664518169485616.16

将表1中的统计数据按上述方法进行无量纲处理，结果如表2所示。

表2 原始数据无量纲处理结果Table2 Thedimensionlesstreatmentresultsoforiginaldata评价指标年份(评价对象)20132012201120102009交通事故万车事故率0.0000.1200.2760.5341.000万人事故率0.0000.1580.1580.5261.000发生状况亿元GDP事故率0.0000.1250.2080.5421.000万公里事故率0.0000.1640.3150.6081.000交通事故伤亡情况事故受伤率0.0000.2500.2500.5831.000事故死亡率0.5000.5001.0000.5000.000直接经济损失状况事故经济损失0.0000.4490.1240.4501.000亿元GDP经济损失率0.0000.2500.2500.5001.000交通事故发生趋向事故上升比率1.0000.9610.8480.6180.000事故伤亡上升比率0.1110.3330.1110.0001.000事故经济损失上升0.6591.0000.9980.8610.000

各指标权重计算结果如表3所示。星形图平均周长与平均面积计算结果如表4所示。

表3 各指标权重计算结果Table3 Theweightcalculationresultsofvariousevaluationindexes事故率万车万人亿元GDP万公里事故受伤率事故死亡率事故经济损失亿元GDP经济损失率事故上升比率事故伤亡上升比率事故经济损失上升0.3140.3000.3040.3360.3410.4640.3310.3320.5210.2910.5490.0990.1010.1010.0960.0950.0770.0970.0970.0690.1030.0650.6220.6340.6350.6030.5970.4840.6090.6090.4340.6470.408

表4 星形图平均周长、平均面积及综合评价函数值Table4 Theaverageareaandtheaveragecircumferenceandcomprehensivenessevaluationfunctionvaluesofthestarchart201320122011201020090.04200.21850.23950.43110.95852.1402.4952.7152.3605.1752.9762.9762.9762.2062.976f0.05900.28430.29870.66980.8659F0.22530.01440.37110.1961

根据本文提出的评价指标体系和方法,能够得出一个用于综合评价该区域道路交通安全状况的具体数值，该数值可进行直接排序，此外通过不同年份数值还可对本年份较前一年份的道路安全综合改善状况进行评价。5个年份山东省道路交通安全状况如图4所示。

图4　山东省2009～2013年道路交通安全综合评价状况Figure 4　The road traffic safety comprehensiveness evaluation station for Shandong province in 2009～2013

由于本文所选指标是极小型指标，不同评价对象函数值越大表明状况越差，所以按照本文评价方法进行评价，某一年份的评价结果越大，该年份道路交通安全综合状况就越差。图4简洁、直观的反应了山东2009～2013年道路交通安全综合状况，可以看出： ①自2009年来，山东省近4年的道路交通安全状况逐年提升，这从表2中就可以看出，每一年份的各项指标值大多数都不小于该年各项相应指标值，这与山东省逐年用于道路交通安全建设与管理方面的投入密不可分； ②与前一年相比而言，2011年道路交通安全改善状况最好，2012年道路交通安全改善状况最差，近4年的道路交通安全改善状况为2011年>2013年>2010年>2012年，这从各指标值中就可以看出，2012年较2011年大多数指标值的减小幅度最小，另外几个年份较上一年各指标值都有明显减小。

4　总结

① 本文首次尝试将商权理论与星形图分析法结合应用到道路交通安全综合评价体系中，其计算结果为一数值简洁、直观可直进行接排序，成为灰色和模糊评价方法后，又一种可行的道路交通安全综合评价方法，是对我国道路交通安全评价方法体系的丰富和完善。

② 建立了基于商权星形图分析法的道路交通安全综合评价模型，提出评价流程图。并以山东省近5年来的道路交通安全状况为例进行综合评价实践，评价结果显示山东省这近5年的道路交通安全状况逐年提升, 且与前一年相比而言，近4年的道路交通安全改善状况为2011年>2013年>2010年>2012年，评价结果对山东省道路交通安全管理有实际指导意义。

③ 商权星形图分析方法在道路交通安全评价方面研究时间较短，还有一些缺陷。比如,在选择综合评价函数时，仅是简单的几何平均,缺少一定的理论依据。所以,仍需进一步研究与完善。

[1]刘文超，胡孟夏，李一兵.基于灰色分析的道路交通安全综合评价模型[A].中国智能交通协会.第七届中国智能交通年会优秀论文集——智能交通技术[C].中国智能交通协会，2012:5.

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Comprehensiveness Evaluation Method for Regional Road Traffic Safety Based on Entropy Weight Theory and Star Chart Analysis Method

MA Shibin, SUN Jingfu, CHEN Yi, ZHANG Jing

(School of Civil Engineering，Hebei University of Technology，Tianjin 300401，China)

In order to enrich and improve our country road safety evaluation means，in this paper， entropy weight theory and start chart analysis method were combined to evaluate synthetically the road traffic safety for the first time. Andthe comprehensiveness evaluation modelconstruction steps were proposed based on an evaluation index system composed of quantitative indicators. Finally，road traffic safety situation for Shandong province in recent five years was analyzed as an example of comprehensiveness evaluation practice in the study. The analysis results showed that the evaluation process of this method was simple，intuitive and itcould achieve more accurate results and strong practicability. This analysis method would become a feasible new road traffic safety comprehensiveness evaluation method after gray and fuzzy evaluation methods.

entropy weight theory； starchart； weight； traffic safety； comprehensiveness evaluation

2015 — 03 — 11

河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2014099)

马士宾(1973 — )，男，河北保定人，副教授，博士，研究方向：路基路面工程。

U 491.31

A

1674 — 0610(2016)04 — 0228 — 04