基于层次分析法的交通事故成因分析

文／吉林建筑大学交通科学与工程学院 冯天军 黄家盛 高坦

关键字:交通事故；层次分析法；影响因素

0 引言

随着社会的高速发展，车辆逐年增加，交通事故也逐年递增。截止到2018 年底，我国发生的交通事故数约244937 起，比2017 年增加了约41888 万起，人员死亡总数高达63194 人，受伤总数高达258532 人，造成财产损失高达138456 万元。因此，对造成交通事故的影响因素进行研究是非常有意义的。国内对交通事故的研究较多。国内外对交通事故的成因分析大部分都是定性分析，定量分析中也大部分是人为给定的经验数据，因此得出的结论受到主观因素比较大。

本文通过对美国内华达州的交通数据库进行数据分析，从驾驶员、车辆、道路、环境四个方面出发，运用层次分析法建立交通事故成因模型，将定性分析和定量分析方法相结合进而分析出影响交通事故的主要因素。

1 美国内华达州交通事故数据分析

本文数据来源于美国内华达州交通事故数据库，里面记录了交通事故约17 万起。详细数据包括交通事故发生地点、与交叉口间距、驾驶员年龄、车辆类型、天气条件、路面状况及事故严重程度等。事故参与者类型包括机动车、非机动车驾驶员和行人。将事故因素分为驾驶员因素、车辆因素、道路因素和环境因素。本文从美国内华达州交通事故数据库中按时间节点选取了5000 条数据进行分析。

其中，在道路环境良好，车辆正常行驶的条件下，由驾驶员造成的交通事故占83.52%；在驾驶员正常，道路环境良好的条件下，由车辆性能造成的交通事故占8.74%；在驾驶员正常，车辆正常的条件下，道路环境造成的交通事故占21.38%。

2 层次分析法在交通事故中的应用

层次分析法（The analytic hierarchy process）简称AHP，在20 世纪70 年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂（T.L.saaty）[1]正式提出。

在一起交通事故中，产生交通事故的原因大致分为驾驶员、车辆、环境以及道路四个方面。而这四个方面又相互影响，错综复杂，比如车辆的性能好坏、设备故障能够影响驾驶员的操作，驾驶员的操作也能影响车辆的行驶，道路环境也能对驾驶员造成一定的影响。因此，一般的定性分析很难明确的分析出交通事故中的主要影响因素，得出的结论也存在着很大的主观因素。而在层次分析法中，通过对交通事故影响因素构造判断矩阵，最后求得各因素权重大小来判断对交通事故影响程度。因此可避免很大程度的主观影响，使结论更精确。

层次分析法的计算步骤大致分为四个：

（1）建立交通事故模型

将总目标和对目标产生不同影响的各因素按照一定的关系分为上层、中层和下层，构造交通事故模型。上层是目标层，中层是对目标的影响因素，下层是对中层的影响因素。

（2）构造判断矩阵

托马斯·塞蒂等人提出通过将同层的影响因素进行比较，构造判断矩阵。比如针对某一元素，对其下一层的各元素互相进行比较，并按其重要性程度给予阈值。aij为因素i 与因素j重要性比较结果。两个因素相互比较的结果构成判断矩阵。判断矩阵元素aij阈值。

（3）层次单排序及其一致性检验

层次单排序为求解判断矩阵最大特征根λmax对应的特征向量，记为W。W 的元素为交通事故模型中下一层次因素对于上一层次因素按照重要性原则进行的权重排序。一致性检验公式见式（1）。一致性指标用CI 检验，CI 值越小，说明交通事故影响因素一致性越大。

CI=0，表示交通事故影响因素完全一致；CI 接近于0，交通事故影响因素一致性很大；CI 越大，影响因素不一致越严重。为表示CI 的大小，加入随机一致性指标RI。

在检验判断矩阵一致性大小时，还需比较CI 和随机一致性指标RI，得出检验系数CR 见式（2）：

如果CR＜0.1，则该判断矩阵符合一致性检验，否则就满足一致性检验。

（4）层次总排序

在交通事故模型中，中层元素与其下层元素通过层次单排序所得的权重相乘，从上层到下层依次进行，称为层次总排序。

3 案例分析

根据美国内华达州交通事故数据库，主要考虑交通事故中驾驶人因素、车辆因素、道路因素、环境因素四个方面，构造层次结构表。

根据1-9 标度判断方法，以美国内华达州交通事故数据分析为基础，构造判断矩阵A、B1、B2、B3、B4。计算判断矩阵A、B1、B2、B3、B4 最大特征值，并对其进行一致性检验，得出结果如下：

由计算结果可得，判断矩阵A、B1、B2、B3、B4 皆符合一致性检验，归一化特征向量WA、WB1、WB2、WB3、WB4分别为AK、B1K、B2K、B3K、B4K的权重。

最后得到交通事故各影响因素的权重排序。C1 为驾驶员影响因素，C2 为车辆影响因素，C3 为道路影响因素，C4 为环境影响因素。层次C 总排序R 为层次结构中最底层影响因素的权重。由交通事故影响因素层次总排序表可以看出，交通事故影响因素权重由大到小分别为驾驶员操作不当，酒后、药物、疲劳驾驶，车辆故障，路面状态，驾驶员年龄，交通流状态，交通标志，车况好坏，车辆性能，非机动车和行人，道路线形设计，天气，灯光。其中，驾驶员操作不当权重最大为0.4207，表示它对交通事故的影响最大。灯光因素权重最小为0.0085，表示它对交通事故的影响最小，而在车辆影响因素中，车辆故障对交通事故影响程度最大，权重为0.1025。

4 结语

通过对美国内华达州交通事故数据库进行数据分析以及使用层次分析法对交通事故影响因素的权重计算。可以看出，在交通事故中，驾驶员操作不当为主要因素。由于数据的片面性以及研究方法的局限性，在构造判断矩阵时，不能对所有的交通事故影响因素给予精确的阈值，具有一定的主观性，对结论造成了一定的误差。后续可以通过对大数据的统计分析来减小交通事故影响因素中层次总排序的误差。