基于诱导终端组合的交通信息发布方式评价

程泽阳，王 薇，曲 鑫

(吉林大学 交通学院，吉林 长春 130022)

0 引 言

随着城市化进程的加快，城市交通问题日渐突出。与道路基础设施的发展相比，交通信息服务的发展处于弱势地位，动态交通信息既无法全面掌握，又缺乏有效发布手段，这成了影响交通信息服务水平的“瓶颈”所在。因此，怎样提高城市交通信息服务水平，以实现更全面的信息服务逐渐成为研究的热点。交通信息服务的主旨就是信息发布，信息发布方式多种多样，发布的信息应当具备准确、可靠、及时、多样化的特点，同时在发布的过程中要适当的协调好道路管理者和使用者的关系，保证在科学管理的基础上，给予出行者最有效的道路交通信息[1-3]。关于交通信息发布的研究，已有了一定的成果：在国外，美国的两大运营商NavTep和Clear Channel对动态导航技术的研究、日本的VICS(vehicle information and communication system)系统以及欧洲各国的广播数据系统等都包含了新一代的动态信息发布技术，其信息发布内容涵盖交通事故信息、交通管制信息以及动态诱导信息等[4-7]。在国内，一些学者对VMS(variable message sign)的信息发布方式进行了相关的研究[8-9]。一些企业、科研院所也在车载终端、个人手持终端以及移动互联网方面进行了研究，涉及到的主要方式有车载导航、门户网站、呼叫中心、短信平台等[10-12]。

以上研究大都基于单一的信息发布方式，然而有时单一的发布方式都有其各自的局限性。因此，为充分利用各发布方式的特点从而进行优势互补，笔者对各诱导终端两两组合的交通信息发布形式(如交通广播+VMS，交通广播+移动终端等)进行了评价研究。

1 交通信息发布方式分析

1.1 特点分析

1.1.1 交通广播

交通广播分为调频广播和数字广播，调频广播(FM)是利用无线电波发射的模拟信号来进行信息发布的，当无线波微弱时，就会有噪音，从而影响其时效性；而数字广播发射的数字信号，虽没有噪音，但当信号在临界时(即将收不到信号信息时)就会发生卡碟情况，从而影响信息的正常传输。

1.1.2 VMS

VMS适合发布路况、天气信息，服务对象以驾车出行为主，有表现力强、播放时间自由、系统稳定的优点，同时存在针对性差、获取信息不主动、信息不能存储等弊端。

1.1.3 车载终端

车载终端可发布所有的动、静态信息，将信息以语音、图像、文字等形式展示出来，并且在出行的全过程发挥作用，但车载终端需要有一个集成的信息发布平台作支撑，需要较高的技术要求，并且安装成本也较高。

1.1.4 移动终端

移动终端可发布出行前和出行中的信息，出行前用户登录手机可以看到发布的路况信息，出行中的信息是由其携带的导航设备发布的，主要用于路径规划。移动终端发布信息方式比较机动，用户只需付相关通信费用即可，但其缺点是发布量小、发布内容不足。

1.1.5 呼叫中心

呼叫中心包括路况与路线查询服务、故障报告和堵塞报告、救援服务、个性化服务等四个方面的功能，信息服务主要包括出行前和出行中，相比较广播，其系统稳定性较高，但是其建设成本也较高。

1.1.6 短信平台

短信平台分为交通信息点播服务、交通信息定制服务、交通信息广播服务。短信平台可提供一天24小时服务，信息发布对象明确、传送可靠，并且提供个性化服务，缺点是信息的发布需要收费，并且服务地区需要有电波信号的覆盖。

1.2 需求分析

交通信息发布方式需求分析主要基于出行者角度出发。出行者的出行方式包括公交出行、驾车出行和其他出行方式。公交出行的信息需求包括：公交发车以及到站信息、公交线路信息等，主要信息需求适用于出行前和出行中。驾车出行所需信息包括路网状况、拥堵、交通管制、停车等信息以及天气信息。同时出行者需要了解起点与目的地之间的最优路径，所需信息主要适用于出行前和出行过程中。其他的出行方式主要包括地铁出行、轻轨出行、出租车出行等，所需的交通服务信息有站点信息、换乘信息以及打车费用等。不同出行方式的出行者所需信息不同，因此需要不同的信息发布组合方式进行有针对性的信息服务。

2 交通信息发布方式评价模型

2.1 评价指标体系构建

任何评价方法研究中，评价指标的构建都不是盲目的，都应该遵循一定的目标与原则。研究对诱导终端组合的交通信息发布方式评价指标的选取遵循了全面性、科学性以及稳定性的原则，同时又以效益因素和成本因素作为指标选取的目标因素。通过查阅相关资料并结合主观经验的方式，对各交通信息发布终端的功能、市场需求以及建设成本等进行了分析和赋值，并进行了标准化处理以消除量纲的差异。最终的指标体系包括目标层、因素层和指标层(共7个指标)如表1。

表1 交通信息发布方式评价指标体系Table 1 Evaluation index system of traffic information release mode

2.1.1 成本指标

1)社会成本

社会成本反映的是信息发布运行与维护过程中消耗的包括人力、物力及财力在内的社会平均成本，在某程度上反映了信息发布方式的社会功能，查阅相关资料可知建设信息发布终端的成本大致可以分为4类，代表消耗成本(单位为元)的数量级，分别为10、102、103、104。

2)企业成本

企业成本指企业在开发终端设备过程中消耗的企业资金，同样可按照终端建设、运营中所消耗的资金(单位为元)可分为：10、102、103、104。

3)个人成本

个人成本指用户在出行中针对各信息发布方式所消耗的成本，按个人所花的费用分为无成本和有成本(指出行中使用所有终端的平均消费)两类，分别为：0、10。

2.1.2 效益指标

1)可靠度

可靠度表示所发布信息的可靠程度，宏观上决定了用户对其信任的程度。可靠度采用专家打分的方式进行量化计算，按所发布信息的可靠程度将其分为绝对可靠、比较可靠、一般可靠和不可靠，对应的分数为4分、3分、2分、1分。

2)及时性

及时性反映信息发布的及时程度，指信息从交通中心传输到各诱导终端并显示出来有效时间，一般以min为单位，如1、3、5、7分别代表及时、比较及时、稍微及时和不及时。

3)先进性

先进性反映信息发布方式的先进程度，用出行者对其服务方式的满意程度为标准进行量化打分，如满意、比较满意、不太满意、不满意等，其对应的分数分别为4分、3分、2分、1分。

4)个性化服务

个性化服务分有个性化服务(能否提供音乐、电影等内容)和无个性化服务两类，采用主观打分的方法进行指标赋值，对应分数为2分、1分。

2.2 评价模型确立

2.2.1 指标权重模型

单一的主观权重确定法和客观权重确定法都有各自的缺点，不能进行准确的评价。综合确定法很好地解决了此问题。研究采用基于层次分析法与熵值法结合的主客观综合权重法确定指标权重，降低了主观打分对指标数值的影响程度，从而降低了评价结果的误差。

1)层次分析法计算步骤

第1步：建立指标判断矩阵。

第2步：首先，计算一致性指标CI，并进行相关一致性检验，计算表达式如式(1)。

(1)

式中：λmax为每个判断矩阵的最大特征值；n为评价矩阵的维度。

其次，再按表2查找随机一致性指标RI。

表2 随机一致性指标Table 2 Random consistency index

最后，计算一致性比例CR，计算公式如式(2)。

(2)

当CR<0.1时，一致性符合要求，反之，应修正。

第3步：最终权重值确定。

首先求出各一级指标所占权重，并对其判断矩阵进行一致性检验，在此基础上再计算出各二级指标权重，计算公式为式(3)：

(3)

式中：αj为矩阵中第j个指标的权重；αij表示第i行第j列的元素值；n为评价矩阵的维度。

2)熵值法计算步骤

第1步：对原始矩阵进行归一化处理。

对效益指标：

(4)

对成本指标：

(5)

第2步：计算第j项指标的熵值Ej。

(6)

第3步：求信息熵值。

(7)

第4步：定义差异系数，差异系数为hj(hj=1-ej)。

第5步：确定指标权重，第j项指标权重值为

(8)

3)综合权重值确定

在主观权重和客观权重都确定的条件下确立综合权重，综合权重表达式如式(9)：

(9)

式中：αj和βj分别为由层次分析法和熵值法确定的主、客观权重。

2.2.2 最终评价模型

交通信息发布方式实际上是一种多目标决策问题，已有的多目标决策方法有多属性效用理论法、TOPSIS法、目标规划法等。由于密切值法在评价研究中已有应用，但在交通领域却鲜有应用。因此采用密切值的思想进行交通信息发布方式评价。传统密切值算法未考虑各指标权重对结果的影响，基于此，对传统密切值法进行了改进，将评价指标权重引入到密切程度计算中，不但降低了主观作用影响，还实现了算法的创新。同时由于所选的两类指标对结果的影响不同，如效益因素值越大，评价结果越好，成本因素则值越小越好，其指标数据间存在差异性，因此必须对其进行标准化处理，标准化过程按式(4)、式(5)进行。则改进密切值法计算步骤如下：

第1步：确立原始目标评价矩阵M，M中的元素xij表示第i种信息发布方式对应的第j个评价指标元素值。

第2步：对原始目标矩阵进行标准化处理，得到标准化矩阵R。

第3步：求最优、最劣策略集。

第4步：计算密切程度。

(10)

(11)

(12)

3 案例分析

3.1 背景分析及数据说明

以北京市五环路为案例进行分析。经查阅资料可知，目前五环路上存在的主要交通信息发布方式有调频广播、VMS、车载终端、呼叫中心、数字广播、短信平台、移动终端等几大类[13]。根据2.1部分对成本指标及效益指标的分析，构建了各信息发布方式原始目标评价矩阵，如表3。

由于表3中的可靠度、先进性等指标数据无法直接获取，因此采用打分的方式。为了消除各指标单位的不同，对表3中的数据进行了标准化处理，同时，由于各信息发布方式的优缺点之间有互补作用，因此采取两两终端组合的方式进行评价，最终构建了基于诱导终端组合的标准化目标矩阵，如表4。(为了有利于研究，将3中调频广播和数字广播合并为交通广播)。

表3 单一诱导终端原始目标评价矩阵Table 3 Original target evaluation matrix of single guidance terminal

表4 诱导终端组合标准化目标矩阵Table 4 Standardized target evaluation matrix of guidance terminal combination

3.2 评价模型求解

通过对表4做一系列的变化(标准化处理、求矩阵特征值、熵值、定义差异系数等)，最终得到各评价指标的主观权重、客观权重及综合权重值，如表5。

表5 评价指标综合权重值Table 5 Comprehensive weight values of evaluation index

图1 改进前后组合终端密切值对比Fig. 1 Contrast of osculating values of terminal combinationbefore and after improvement

图2 改进前后单一终端密切值对比Fig. 2 Contrast of osculating values of single terminal before andafter improvement

同时，为了进一步论证文中所改进模型的有效性，研究采用TOPSIS评价法及多属性效用法的评价结果与改进密切值法的评价结果误差进行对比分析。以传统密切值方法的评价结果作为参照标准，分别计算3种方法评价结果的平均绝对误差(MAE)、标准误差(RMSE)和平均绝对值误差率(MAPE)，最后各方法的对比结果如表8、图3。

图3 各方法误差对比Fig. 3 Error comparison of each method

3.3 结果分析

由图1、图2可知，不论是对单一诱导终端还是对组合诱导终端的交通信息发布方式进行评价，改进后的密切值结果明显低于改进前，这很好的契合了“密切值越小，评价结果越优”的思想。同时分析表6、表7可知， 单一终端和组合终端的密切值分别比改进前平均降低了35.89%和32.09%。图3显示，与TOPSIS法及多属性效用理论法相比，改进的密切值法的平均绝对误差、标准误差及平均绝对误差率均得到了降低。这表明文中所改进的方法是可行的。因此最终的评价顺序为方案10>方案3>方案2>方案6>方案7>方案1>方案12>方案11>方案4>方案5>方案13>方案8>方案14>方案9>方案15。五环路最佳的信息发布方案为交通广播+车载终端，次优方案为交通广播+车载终端，同时排名前五的方案中均有车载终端和移动终端，排名靠后的几种方案均有短信平台、呼叫中心等，这反映了车载终端覆盖面广及移动终端发布信息准确等优势，同时也反映了在交通繁忙的五环路，短信平台及呼叫中心由于其各自的缺陷而失去了优势，将不被出行者所接受，这与实际中五环路的出行情况较为接近。由以上分析可知研究中所提出的算法及相关模型是有效的。

表6 单一终端密切值优劣排序Table 6 Sorting of osculating value of single terminal

表7 组合终端密切值优劣排序Table 7 Sorting of osculating value of terminal combination

表8 各方法误差对比结果Table 8 Comparison of error results of each method %

4 结 语

对基于诱导终端组合的交通信息发布方式进行了评价，通过基于层次分析法与熵值法相结合的方法求得了评价指标权重，并根据改进的密切值算法对最终评价模型进行了求解。案例结果表明改进的密切值算法是有一种有效的交通信息发布方式评价方法，评价结果在一定程度上反应了决策者需求。需要注意的是由于条件的限制，研究中部分指标的取值不可避免的选择了专家打分的方式，可能会使评价结果产生微小的偏差，然而这并不影响其作为一种理论方法在实践中的应用，其结果对交通决策者和出行者仍具有一定的指导意义。

[1]张兵.基于GIS的交通信息发布系统研究[D].长春：吉林大学，2007.

ZHANG Bing.ResearchontheTechniquesofTrafficInformationPromulgat

-ingSystembasedonGIS[D]. Changchun: Jilin University,2007.

[2]杨兆升.智能运输系统概论[M].北京：人民交通出版社，2003.

YANG Zhaosheng.GeneralityofIntelligentTransportationSystems[M]. Beijing: China Communication Press, 2003.

[3]林震，杨浩.交通信息服务条件下的出行选择分析[J].中国公路学报，2003，16(1)：87-90.

LIN Zhen, YANG Hao. Study of travel choice with traveler information system[J].ChinaJournalofHighwayandTransport, 2003,16(1): 87-90.

[4]MISTELE B. Here and now: how the north American traffic data market has evolved[J].TrafficTechnologyInternational, 2007: 46-50.

[5]顾敬岩.日本、韩国公众出行交通信息服务系统[J].中国交通信息产业，2006 (2)：20-23.

GU Jingyan. Public traffic information service system of Japan and South Korea[J].TransportationInformationIndustryofChina, 2006 (2): 20-23.

[6] HEDDEBAUT M, GHYS J P, SANZ M, et al. Road traffic information using a dedicated radio beacon[J].TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies, 2013, 35: 20-33.

[7] LAPPIN J, BOTTOM J. Understanding and predicting traveler response to information: a literature review[J].LiteratureReviews, 2001: 1-88.

[8]干宏程.VMS诱导信息影响下的路径选择行为分析[J].系统工程，2008，26(3)：11-16.

GAN Hongcheng. The route choice behavior analysis under the influence of VMS information[J].SystemsEngineering, 2008, 26(3): 11-16.

[9] 邵春福，董春娇，郑长青，等.可变情报板诱导效果评价模型[J].控制理论与应用，2010，27(12)：1681-1685.

SHAO Chunfu, DONG Chunjiao, ZHENG Changqing, et al. Evaluation model of variable message signs information service[J].ControlTheoryApplication, 2010, 27(12): 1681-1685.

[10] 何蔚.面向物联网时代的车联网研究与实践[M].北京：科学出版社，2013.

HE Wei.CarNetworkingResearchandPracticefortheInternetofThings[M].Beijing:SciencePress, 2013.

[11] 李春光，吴莹. 基于PDA的个人移动导航系统[J].黑龙江科技信息，2011(3)：63.

LI Chunguang, WU Ying. Personal mobile navigation system based on PDA[J].HeilongjiangScienceandTechnologyInformation, 2011(3): 63.

[12] 段宗涛，康军，唐蕾,等.车联网大数据环境下交通信息服务协同体系[J].长安大学学报(自然科学版)，2014，34(2)：108-114.

DUAN Zongtao, KANG Jun, TANG Lei, et al. Traffic information service cooperation architecture based on vehicular network big data[J].JournalofChang’anUniverisity(NaturalScienceEdition), 2014, 34(2): 108-114.

[13] 吕致远.基于出行者需求的交通信息发布方式优选研究[D].北京：北京交通大学，2011.

LV Zhiyuan.ResearchonTrafficInformationDistributionMethodSelectingBasedonTravelersDemand[D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2011.