基于改進(jìn)的灰關(guān)聯(lián)度組合賦權(quán)法的公路交通安全評(píng)價(jià)研究

楊春風(fēng)，高恒楠，孫吉書

(河北工業(yè)大學(xué)　土木工程學(xué)院，天津　300401)

?

基于改進(jìn)的灰關(guān)聯(lián)度組合賦權(quán)法的公路交通安全評(píng)價(jià)研究

楊春風(fēng)，高恒楠，孫吉書

(河北工業(yè)大學(xué)土木工程學(xué)院，天津300401)

摘要：針對(duì)當(dāng)前公路交通安全評(píng)價(jià)方法中多以單一賦權(quán)帶來評(píng)價(jià)結(jié)果的偶然性和局限性的問題，從道路線形、路面狀況、安全設(shè)施和交通環(huán)境等4個(gè)方面構(gòu)建了以公路安全等級(jí)評(píng)價(jià)為目標(biāo)的公路安全評(píng)價(jià)二級(jí)指標(biāo)體系；結(jié)合常用主、客觀賦權(quán)方法特點(diǎn)，利用一致性檢驗(yàn)，提出了改進(jìn)的灰關(guān)聯(lián)度組合賦權(quán)方法，構(gòu)建了公路安全評(píng)價(jià)的優(yōu)化改進(jìn)模型。通過實(shí)例分析，結(jié)果表明：應(yīng)用改進(jìn)的灰關(guān)聯(lián)度賦權(quán)方法可對(duì)構(gòu)建的公路安全評(píng)價(jià)體系進(jìn)行有效的公路安全評(píng)價(jià)，得到道路安全等級(jí)，同時(shí)也能確定各指標(biāo)在某一特定項(xiàng)目評(píng)價(jià)中的權(quán)重及其對(duì)交通安全的影響程度。

0引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人均車輛擁有量不斷增加，從客觀上造成了我國交通事故量常年居高不下。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在各類交通事故中由于人的因素造成的事故占90%以上[1]，而這些人為因素事故的起因往往是由于困難的道路行駛條件造成的[2]。公路安全評(píng)價(jià)是針對(duì)公路行車安全進(jìn)行的一個(gè)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)程序，它將公路行車安全和降低交通事故的概念引入公路工程可行性研究及設(shè)計(jì)中，是公路建設(shè)、管理的基本程序。鑒于此，建立行之有效的公路安全指標(biāo)體系及評(píng)價(jià)方法就成為一個(gè)關(guān)乎公路安全的重要命題。

目前常用的交通安全評(píng)價(jià)方法主要有：層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)、灰色理論或者可拓學(xué)模型等方法。其中層次分析法簡稱 AHP 法(Analytical Hierarchy Process)，是由美國運(yùn)籌學(xué)專家 T.L.Satyr于 20 世紀(jì) 70 年代中期提出的決策方法[3]；模糊綜合評(píng)價(jià)是指考慮多種因素的影響下，運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)工具對(duì)某事物做出綜合評(píng)價(jià)[4]。文獻(xiàn)[5]利用事故樹分析方法建立了公路路段交通安全評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)價(jià)出路段的整體安全程度，確定了導(dǎo)致路段安全程度下降的主因。文獻(xiàn)[6]運(yùn)用物元理論，建立公路交通安全評(píng)價(jià)模型，較好地給出交通安全等級(jí)評(píng)定結(jié)果。文獻(xiàn)[7]構(gòu)建了干線公路安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，應(yīng)用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重。文獻(xiàn)[8]通過運(yùn)用累積百分頻率法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)灰類特征值，取得了較滿意的安全評(píng)價(jià)效果。但由于公路的安全問題是一個(gè)多層次、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的大體系，必然需要多個(gè)指標(biāo)組成多級(jí)層次來進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，而每一個(gè)指標(biāo)的權(quán)重大小是進(jìn)行公路安全評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)。以上這些評(píng)價(jià)方法從不同角度，通過不同的數(shù)據(jù)處理方法對(duì)公路安全進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，但由于賦權(quán)方法的單一性和偶然性，均存在一定的不足。

有鑒于此，本文嘗試從道路線形、路面狀況、安全設(shè)施、交通環(huán)境4個(gè)方面構(gòu)建二級(jí)指標(biāo)公路安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并結(jié)合主、客觀賦權(quán)，基于一致性檢驗(yàn)，采用改進(jìn)的灰關(guān)聯(lián)度組合賦權(quán)方法建立評(píng)價(jià)模型，對(duì)公路交通安全進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，力求更全面、客觀地反映公路安全等級(jí)的實(shí)際情況。

1構(gòu)建公路安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.1公路安全評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取

根據(jù)《公路項(xiàng)目安全性評(píng)價(jià)指南》和《公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》, 采用文獻(xiàn)回顧法和專家咨詢法，結(jié)合文獻(xiàn)[9]，選取并建立如表1所示的兩級(jí)公路安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并將各指標(biāo)按得分劃分為優(yōu)秀、良好、及格和差4個(gè)等級(jí)，見表2。

1.2分值確定方法

評(píng)價(jià)指標(biāo)多為定性指標(biāo)，采用專家打分法對(duì)各位專家的意見進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、處理、分析，客觀綜合多位專家經(jīng)驗(yàn)與主觀判斷，可實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)從定性到定量的轉(zhuǎn)化，可更直觀、準(zhǔn)確地反映評(píng)價(jià)指標(biāo)的特性[10]。所以本文構(gòu)建的評(píng)價(jià)模型采用最低一級(jí)，即第二級(jí)指標(biāo)分值由3位專家打分的方法，然后基于改進(jìn)的組合賦權(quán)計(jì)算更為符合道路交通實(shí)際的指標(biāo)權(quán)值，得到3位專家對(duì)上一級(jí)指標(biāo)的評(píng)分結(jié)果，最終達(dá)到實(shí)現(xiàn)公路交通安全評(píng)價(jià)的目的。限于篇幅以最低一級(jí)指標(biāo)“道路平整度”為例介紹專家打分原則，如表3所示；最終評(píng)價(jià)結(jié)果，按得分結(jié)合表2劃分為5個(gè)安全等級(jí)，如表4所示。

表1　公路安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

表2　評(píng)價(jià)指標(biāo)等級(jí)劃分

表3　路面平整度專家打分標(biāo)準(zhǔn)

表4　安全評(píng)價(jià)最終分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

2改進(jìn)的灰關(guān)聯(lián)度組合賦權(quán)評(píng)價(jià)方法

2.1確定主、客觀權(quán)重2.1.1主觀賦權(quán)

主觀賦權(quán)也稱專家賦權(quán)，即通過一定方法綜合專家對(duì)各指標(biāo)給出的權(quán)重進(jìn)行的賦權(quán)。常用的主觀賦權(quán)方法有專家經(jīng)驗(yàn)法、對(duì)比排序法、二項(xiàng)系數(shù)法和Satty’s權(quán)重法等[11-12]。為了兼顧主觀賦權(quán)法的邏輯性和解釋性，提高主觀權(quán)重的準(zhǔn)確性和可靠性，結(jié)合本文中公路交通安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的雙層次多指標(biāo)特點(diǎn)，采用專家打分法和對(duì)比排序兩種方法進(jìn)行主觀賦權(quán)，記權(quán)重分別為w1和w2。

(1)專家經(jīng)驗(yàn)法

選取具有副高級(jí)以上職稱的公路交通方面的專家對(duì)各指標(biāo)打分進(jìn)行主觀賦權(quán)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)打分及對(duì)結(jié)果的綜合分析，建議評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的一級(jí)指標(biāo)“道路線形、路面狀況、安全設(shè)施、交通環(huán)境”的主觀權(quán)重分別為：0.30，0.15，0.25，0.30。

道路線形的二級(jí)指標(biāo)的主觀權(quán)重分別為：0.35,0.20,0.3,0.15；路面狀況的的二級(jí)指標(biāo)分別為：0.15,0.25,0.2,0.15,0.25；安全設(shè)施的二級(jí)指標(biāo)分別為：0.30,0.35,0.2,0.15；交通環(huán)境的二級(jí)指標(biāo)分別為：0.25,0.20,0.15,0.1,0.1,0.1,0.1。

(2)對(duì)比排序法

同樣選取具有副高級(jí)以上職稱的專家對(duì)各指標(biāo)的相對(duì)重要性進(jìn)行排序，然后根據(jù)排序結(jié)果為各指標(biāo)進(jìn)行積分，最不重要的計(jì)1分，其次計(jì)2分，以此類推，最后按式(1)計(jì)算權(quán)重。

(1)

式中,ωi為第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重；M為專家人數(shù)；n為指標(biāo)個(gè)數(shù)；k為第j個(gè)專家對(duì)此指標(biāo)排序的計(jì)分。

2.1.2客觀賦權(quán)

客觀賦權(quán)法是指根據(jù)原始數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，通過一定的數(shù)學(xué)方法來確定權(quán)重，其判斷結(jié)果不依賴于人的主觀判斷，有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)理論依據(jù)[13]。常用的客觀賦權(quán)方法有標(biāo)準(zhǔn)離差法、熵值法、主成分分析法和CRITIC法等[14-15]。由于公路交通安全評(píng)價(jià)的目的是以綜合最優(yōu)作為決策目標(biāo)，因此這里選取標(biāo)準(zhǔn)離差法和熵值法作為確定客觀權(quán)重的方法，記權(quán)重分別為w3和w4。

設(shè)有n位專家對(duì)m個(gè)指標(biāo)進(jìn)行打分賦權(quán)，i專家對(duì)j指標(biāo)的屬性值記為xij，則組成決策矩陣：

又由于各指標(biāo)間性質(zhì)不同，原始數(shù)據(jù)的數(shù)量級(jí)和量綱可能存在差異，因此在進(jìn)行客觀賦權(quán)前要對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理[16]，見式(2)：

(2)

無量綱處理后的原始指標(biāo)值xij轉(zhuǎn)化為無量綱值yij，yij∈[0,1]，決策矩陣X變?yōu)闆Q策矩陣Y。

(1)標(biāo)準(zhǔn)離差法

第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算公式為：

(3)

(4)

式中，wj為第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重；σj為第j項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差；E(yj)為第j項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)學(xué)期望。

(2)熵值法

首先確定決策矩陣：

式中，yij為第j個(gè)指標(biāo)下第i位專家的計(jì)分值，則第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算公式為：

(5)

2.2對(duì)主、客觀賦權(quán)方法進(jìn)行一致性檢驗(yàn)

基于灰色關(guān)聯(lián)度理論的組合賦權(quán)對(duì)樣本容量沒有要求且量化結(jié)果和定性分析結(jié)果一致性程度高，所以在眾多數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià)模型中廣泛應(yīng)用。但有研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)各賦權(quán)方法得到的賦權(quán)結(jié)果排序位次一致時(shí)，該方法并不適用，其結(jié)果會(huì)與實(shí)際相差很大，而過去研究者采用這種組合賦權(quán)方法時(shí)通常忽略對(duì)賦權(quán)方法排序位次的一致性檢驗(yàn)[17]，所以進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，并根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)組合賦權(quán)方法進(jìn)行選擇，可有效規(guī)避一致性問題引起的結(jié)果偏差，最終實(shí)現(xiàn)灰色關(guān)聯(lián)度組合賦權(quán)法的優(yōu)化改進(jìn)。

(1)對(duì)上述4種賦權(quán)方法進(jìn)行權(quán)重排序構(gòu)建判斷矩陣，設(shè)判斷矩陣:

式中，p為賦權(quán)方法個(gè)數(shù)；m為決策目標(biāo)個(gè)數(shù)；cij為第i種賦權(quán)方法對(duì)j目標(biāo)的權(quán)重。

(2)計(jì)算特征值和特征向量

(6)

式中，λmax為判斷矩陣C的最大特征值；W為對(duì)應(yīng)λmax的正規(guī)化特征向量；Wi為相應(yīng)賦權(quán)方法排序的權(quán)重。

(3)一致性檢驗(yàn)

記CR=CI/RI為判斷矩陣是否一致性比例，當(dāng)CR<0.1時(shí)，判斷矩陣具有滿意的一致性，否則記為不一致。其中，CI為一致性指標(biāo)，按式(7)取值；RI為同階平均隨機(jī)一致性指標(biāo)值，按表5取值。

(7)

表5　1～9階平均隨機(jī)一致性指標(biāo)值

2.3選擇組合賦權(quán)方法

當(dāng)4種賦權(quán)方法具有滿意一致性時(shí)，可直接采用算術(shù)平均法進(jìn)行組合賦權(quán)；當(dāng)4種賦權(quán)方法不完全一致時(shí)，則需要采用改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)度組合賦權(quán)方法進(jìn)行組合賦權(quán)。大多數(shù)情況下，由于人為偶然因素的作用，賦權(quán)方法不會(huì)達(dá)到滿意一致的水平，所以以往采用的直接算術(shù)平均法進(jìn)行組合賦權(quán)會(huì)產(chǎn)生很嚴(yán)重的錯(cuò)誤，直接影響評(píng)價(jià)結(jié)果，所以進(jìn)行灰關(guān)聯(lián)度組合賦權(quán)方法的改進(jìn)并應(yīng)用就顯得非常重要。

2.3.1算術(shù)平均組合賦權(quán)

(8)

式中,wij為第i種賦權(quán)方法對(duì)第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)值；p為賦權(quán)方法個(gè)數(shù)。則組合權(quán)重θ=(θ1,θ2,…,θm)=(w1,w2,…,wm)。

2.3.2灰色關(guān)聯(lián)度組合賦權(quán)

(1)計(jì)算4種賦權(quán)方法(主觀賦權(quán)兩種，客觀賦權(quán)兩種)之間的灰關(guān)聯(lián)度[16，18]

(9)

式中，σij(k)為對(duì)第k個(gè)指標(biāo)采用第i種和第j種賦權(quán)方法得到的指標(biāo)權(quán)重值間的關(guān)聯(lián)系數(shù)；ρ為分辨系數(shù)，一般取0.5；wik為采用第i種賦權(quán)方法得到的第k個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值；wjk為采用第j種方法得到的第k個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值。

第i種方法與第k種方法之間的關(guān)聯(lián)度由式(10)計(jì)算得到：

(10)

(2)關(guān)聯(lián)度影響程度排序

(3)對(duì)σv進(jìn)行均一化處理

(11)

(4)計(jì)算組合權(quán)重向量θ

(12)

2.4綜合評(píng)價(jià)

用式(13)計(jì)算專家對(duì)某一級(jí)指標(biāo)的評(píng)分。同理，用上述方法(2.1～2.3節(jié))計(jì)算出其他所有一級(jí)指標(biāo)的得分，進(jìn)而逐步計(jì)算出最終的公路交通安全評(píng)價(jià)結(jié)果。結(jié)合表2，對(duì)公路的安全等級(jí)作出最終的評(píng)價(jià)。

(13)

3公路交通安全評(píng)價(jià)算例分析

以一級(jí)指標(biāo)“道路線形”為例，對(duì)本文建立評(píng)價(jià)體系和評(píng)價(jià)模型加以說明。采用專家打分法對(duì)道路線形的4個(gè)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行打分，結(jié)果如表6所示。

表6　道路線形的二級(jí)指標(biāo)評(píng)分值

(1)根據(jù)表6確定決策矩陣

(2)無量綱化處理

按式(2)采用均差法進(jìn)行無量綱處理，得到矩陣Y。

(3)主、客觀賦權(quán)

根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)法得到的主觀權(quán)重：w1=(0.350，0.200，0.300，0.150)；對(duì)比排序法得到的主觀權(quán)重：w2=(0.381，0.217，0.230，0.172)；標(biāo)準(zhǔn)離差法得到客觀權(quán)重：w3=(0.170，0.207，0.217，0.406)；熵值法得客觀權(quán)重：w4=(0.292，0.305，0.157，0.246)。

(4)對(duì)4種賦權(quán)方法進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，計(jì)算得CR>0.1，即4種賦權(quán)方法不具滿意一致性，以下采用改進(jìn)灰關(guān)聯(lián)度組合賦權(quán)方法。

(5)根據(jù)改進(jìn)的灰關(guān)聯(lián)組合賦權(quán)法按式(9)和式(10)得到：關(guān)聯(lián)影響程度最高的賦權(quán)方法是第3種賦權(quán)方法——熵值法賦權(quán)。按式(11)和式(12)計(jì)算得到組合權(quán)重向量θ為：θ=(0.256，0.172，0.285，0.287)。

(6)計(jì)算評(píng)價(jià)結(jié)果

按式(13)將組合權(quán)重與決策矩陣X相乘得到對(duì)一級(jí)指標(biāo)道路線形的評(píng)價(jià)矩陣：

即得到對(duì)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)道路線形的得分。

同樣方法，根據(jù)3位專家對(duì)其他幾個(gè)一級(jí)指標(biāo)的二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行打分，計(jì)算得到所有一級(jí)指標(biāo)的得分，結(jié)果如表7所示。

表7　一級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)得分

最后，根據(jù)表7計(jì)算進(jìn)行組合賦權(quán)后得到項(xiàng)目的最終評(píng)價(jià)得分結(jié)果；結(jié)合表2得到項(xiàng)目評(píng)語，見表8。

表8　最終評(píng)價(jià)結(jié)果

(7)分析表8的最終評(píng)價(jià)結(jié)果，結(jié)合表4得到此公路安全等級(jí)為三級(jí)。

4結(jié)論

本文通過構(gòu)建兩級(jí)公路安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，建立評(píng)價(jià)模型，采用改進(jìn)的灰關(guān)聯(lián)度組合賦權(quán)方法研究了公路的安全等級(jí)，得到以下結(jié)論：

(1)根據(jù)公路安全涉及范圍及特點(diǎn)，本文從道路線形、路面狀況、安全設(shè)施、交通環(huán)境等4個(gè)方面，構(gòu)建了公路安全評(píng)價(jià)的二級(jí)指標(biāo)體系，結(jié)合主、客觀賦權(quán)方法，建立以一致性檢驗(yàn)為前提的改進(jìn)灰關(guān)聯(lián)評(píng)價(jià)模型，為公路交通安全評(píng)價(jià)提供了新的途徑。

(2)當(dāng)一致性檢驗(yàn)結(jié)果滿意一致時(shí)采用算術(shù)平均組合賦權(quán)，不一致時(shí)采用改進(jìn)的灰關(guān)聯(lián)組合賦權(quán)方法，這樣有效地解決了過去盲目使用算術(shù)平均組合賦權(quán)帶來的結(jié)果與實(shí)際不一致的問題。

(3)過去安全評(píng)價(jià)方法大多采用單個(gè)主觀賦權(quán)或客觀賦權(quán)對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，本文充分考慮了這種單一法帶來的偶然性和局限性，通過主、客觀賦權(quán)的結(jié)合，對(duì)公路交通安全進(jìn)行評(píng)價(jià)。

(4)實(shí)例分析表明，本文構(gòu)建的評(píng)價(jià)模型及方法不僅能綜合考慮各個(gè)道路指標(biāo)，最終得到公路的安全等級(jí)，而且可以通過比較在確定道路安全等級(jí)的過程中得到的各指標(biāo)的權(quán)重，確定其對(duì)公路安全的影響程度。

參考文獻(xiàn)：

References:

[1]于鵬程.城市道路環(huán)境下駕駛員應(yīng)激響應(yīng)時(shí)間特性研究[D].西安:長安大學(xué)，2014.

YU Peng-cheng. Research on Time Characteristics of Drivers’ Stress Response in Urban Road Environment[D].Xi’an: Chang’an University，2014.

[2]孫文圃,許金良,劉文君.交通環(huán)境對(duì)高速公路運(yùn)營安全性影響綜合評(píng)價(jià)[J].公路交通科技,2014, 31(12):124-131，138.

SUN Wen-pu,XU Jin-liang,LIU Wen-jun. Compre- hensive Evaluation of Effect of Traffic Environment on Expressway Traffic Operational Safety[J].Journal of Highway and Transportation Research and Development, 2014, 31(12):124-131，138.

[3]趙靜.數(shù)學(xué)建模與數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)[M].北京:高等教育出版社,2000.

ZHAO Jing. Mathematical Modeling and Mathematical Experiment[M].Beijing: Higher Education Press,2000.

[4]胡啟洲,張衛(wèi)華.高速公路交通安全的模糊區(qū)間評(píng)價(jià)[J].中國安全科學(xué)學(xué)報(bào),2007,17(8):26-31.

HU Qi-zhou,ZHANG Wei-hua. Fuzzy Interval Evaluation Method for Highway Traffic Safety[J].China Safety Science Journal,2007,17(8):26-31.

[5]牛世峰,鄭永雄,馮薩丹,等.基于事故樹的公路路段交通安全評(píng)價(jià)方法[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版,2013, 32(1):87-90.

NIU Shi-feng,ZHENG Yong-xiong,FENG Sa-dan,et al. Traffic Safety Evaluation Method for Highway Section Based on Fault Tree[J].Journal of Chongqing Jiaotong University：Natural Science Edition, 2013, 32(1):87-90.

[6]安冠宇,唐伯明,唐江,等.基于物元分析的公路交通安全評(píng)價(jià)[J].公路交通技術(shù),2011(1):122-125，129.

AN Guan-yu,TANG Bo-ming,TANG Jiang,et al. Evaluation for Highway Safety Based on Matter Element Analysis[J].Technology of Highway and Transport, 2011,(1):122-125，129.

[7]袁黎,吳夢倩,馬永鋒.基于層次分析的干線公路安全評(píng)價(jià)方法的研究[J].公路工程,2013,38(4):199-202，221.

YUAN Li,WU Meng-qian,MA Yong-feng. Evaluation Method of Arterial Highway Traffic Safety Based on AHP[J]. Highway Engineering, 2013, 38(4):199-202，221.

[8]林汀,歐陽天水,王劍,等.基于灰色聚類法的山區(qū)高速公路安全評(píng)價(jià)[J].公路工程,2014,39(2):41-44.

LIN Ting,OUYANG Tian-shui,WANG Jian,et al. Study on Safety Evaluation Gray-Based Cluster for Mountainous Freeway[J]. Highway Engineering, 2014,39(2):41-44.

[9]熊竹.基于道路條件的干線公路安全性評(píng)價(jià)[D].重慶:重慶交通大學(xué),2009.

XIONG Zhu. Safety Evaluation of Arterial Highway Based on Road Conditions[D].Chongqing: Chongqing Jiaotong University,2009.

[10]陳春花,葉飛.基于多項(xiàng)目目標(biāo)決策的綜合客觀賦權(quán)方法研究[J].甘肅科學(xué)學(xué)報(bào),2001,13(2)：83-87.

CHEN Chun-hua, YE Fei. Research on the Comprehensive Objective Determining Weights in the Multiple Objective Decision Making Based on the Grey Relation[J]. Journal of Gansu Science, 2001, 13 (2) : 83-87.

[11]李東印,周英,李化敏,等.基于主觀動(dòng)態(tài)權(quán)重的科學(xué)采礦評(píng)價(jià)模型構(gòu)建[J].采礦與安全工程學(xué)報(bào),2012,29(2):173-177.

LI Dong-yin,ZHOU Ying,LI Hua-min,et al. Evaluation Model on the Coal Scientized Mining Coefficient by the Subjective Dynamic Weight[J]. Journal of Mining & Safety Engineering, 2012,29(2):173-177.

[12]山成菊,董增川,樊孔明,等.組合賦權(quán)法在河流健康評(píng)價(jià)權(quán)重計(jì)算中的應(yīng)用[J].河海大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版,2012,40(6):622-628.

SHAN Cheng-ju,DONG Zeng-chuan,FAN Kong-ming,et al. Application of Combination Weighting Method to Weight Calculation in River Health Evaluation[J].Journal of Hohai University：Natural Science Edition, 2012,40(6):622-628.

[13]BAAKE P，BOOM A. Vertical Product Differentiation,Network Externalities, and Compatibility Decisions[J].International Journal of Industrial Organization,2001,19(1):267-284.

[14]陳奎,張?zhí)煸?胡玉霞,等.客觀賦權(quán)法及其在工程選材中的適用性研究[J].材料導(dǎo)報(bào),2013,27(5):104-106，111.

CHEN Kui,ZHANG Tian-yun,HU Yu-xia,et al. Study on Applicability of Objective Weighted Model in the Selection of Engineering Materials[J]. Materials Review, 2013,27(5):104-106，111.

[15]唐亮,汪正勇,孫棣華,等.基于熵權(quán)的營運(yùn)車輛運(yùn)輸安全模糊綜合評(píng)價(jià)研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)：交通科學(xué)與工程版,2013,37(6):1211-1216.

TANG Liang,WANG Zheng-yong, SUN Di-hua, et al. Entropy-based Study on Fuzzy Comprehensive Evaluation for Commercial Vehicle Safety[J].Journal of Wuhan University of Technology：Transportation Science & Engineering Edition, 2013,37(6):1211-1216.

[16]鄧聚龍.灰理論基礎(chǔ)[M].武漢：華中科技大學(xué)出版社,2002.

DENG Ju-long. Basis of Gray Theory[M].Wuhan: Huazhong University of Science and Technology Press,2002.

[17]劉震宇.灰色系統(tǒng)分析中存在的兩個(gè)基本問題[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2000,20(9):123-124.

LIU Zhen-yu. Two Problems Existing in Gray Systems Analysis[J]. System Engineering-Theory and Practice,2000,20(9):123-124.

[18]吳利豐,劉思峰.基于灰色凸關(guān)聯(lián)度的面板數(shù)據(jù)聚類方法及應(yīng)用[J].控制與決策,2013,28(7):1033-1036，1045.

WU Li-feng,LIU Si-feng. Panel Data Clustering Method Based on Grey Convex Relation and Its Application[J].Control and Decision, 2013,28(7):1033-1036，1045.

關(guān)鍵詞：交通工程；交通安全評(píng)價(jià)；灰關(guān)聯(lián)-組合賦權(quán)法；公路；安全等級(jí)

Traffic Safety Evaluation Method for Highway Based on Improved Grey Correlation Combination Weighting Method YANG Chun-feng,GAO Heng-nan,SUN Ji-shu

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

Abstract：In order to solve the haphazard and limitations caused by single weighting in highway traffic safety evaluation methods, considering the aspects of road alignment, road conditions, safety facilities and traffic environment, a 2-level indicator system for highway safety level evaluation is established. Combining with the common subjective weighting and objective weighting features, an optimized highway safety evaluation model is established based on the consistency check and the improved grey correlation combination weighting method. The result of case study shows that the application of improved grey correlation combination weighting method not only can effectively evaluate the overall safety of highway and get the safety level for the constructed highway safety evaluation system, but also can determine the index weight and its impact degree on the traffic safety in the evaluation of a particular project.

Key words：traffic engineering; traffic safety evaluation; grey correlation combination weighting method; highway; security level

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1002-0268(2016)02-0105-06

中圖分類號(hào)：U491.3

doi:10.3969/j.issn.1002-0268.2016.02.016

作者簡介:楊春風(fēng)(1959-)，男，天津人，教授.(cfy211@163.com)

收稿日期：2015-03-30