摘要：目前我国很多城市都建立了区域交通信号控制系统，如何科学合理地评价区域交通信号控制系统的实施效果是一个急需解决的问题。在综合分析现有文献基础上，确定了区域交通信号控制系统的评价指标，运用模糊综合评价方法，建立了区域交通信号控制系统评价方法，并对武汉市区域交通信号控制系统进行了评价。
关键词：交通控制评价方法模糊综合评价
0引言：
区域交通信号控制系统是智能交通系统的重要组成部分，对改善城市道路交通状况发挥了重要作用[1]。国内外学者对区域交通信号控制理论和方法方面的研究较多，而对区域交通信号控制系统评价方面的研究相对较少。苑雷[2]等在常见的控制方式基础上，考虑评价范围内交通效益影响的内在联系，提出了控制系统的评价指标和方法，并分析了点、线、面控制的评价指标选择及其含义；王媛[3]等在建立指标体系的基础，采用神经网络的模糊综合评价模型对区域控制效果进行评价，并对模型进行了模拟验证，该种方法需要大量历史数据进行训练。
目前我国很多城市都建立了区域交通信号控制系统，如何科学合理地评价区域交通信号控制系统的实施效果，是一个急需解决的问题。
1区域交通信号控制系统评价指标和评价方法
1.1区域交通信号控制系统的评价指标
考虑到区域交通信号控制的方式和交通流的特性，其控制效果很难用一个指标或者参数加以描述，需要依据多个评价指标才能作出全面、准确的评价。交通信号控制系统评价的常用指标一般包括：通行能力、饱和度、行程车速、延误、停车次数、排队长度、停车率以及油耗等。每个指标都从某个侧面反映了道路交通状态，且各指标之间或多或少都存在一定的关联性。本文在综合分析各评价指标的科学性、综合性、实用性等因素基础上，选定行程车速、停车延误、停车次数等三个评价指标作为区域交通信号控制系统的评价方法。
行程车速是指车辆行驶路程与通过该路程所需的总时间之比。行程时间是指车辆行驶某一区间所需的总时间。行程车速是反映道路网络畅通程度的一项综合性指标，提高道路交通效率归根结底是要提高车辆的行程车速，对信号控制效果最直观最综合的评价就是调查分析行程车速的变化。交叉口延误是指在交叉口处，由于交通管理和信号控制而引起的时间损失。它不仅反映了交叉口运行状况，也反映了交叉口的服务水平，是衡量车辆通过信号控制交叉口受阻滞程度的主要参数之一。停车次数是指车辆在通过交叉口时受信号控制影响而停车的次数，也是衡量车辆通过交叉口受阻滞程度的重要参数之一。
因此，区域交通信号控制系统评价的因素集：U={U1，U2，U3}={行程车速，停车延误、停车次数}。
1.2区域交通信号控制系统的评价方法
对于区域交通信号控制系统的效果的评价，最直观最有效的描述可以用控制效果等级来评价，但这些等级之间界限由于没有统一的规定而显得比较模糊。模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示，比较适合用于区域交通信号控制系统的评价。
1.2.1确定评语集
将区域交通信号控制系统的效果分为若干等级，组成评语集，该集合规定了评价指标评价结果的选择范围，评价结果集合的元素既可以是量化的分值，也可以是定性的等级。对于区域交通信号控制系统，可将评价等级分为优、良、中、差四个等级，则评判集合V={V1,V2,V3,V4}={优，良，中，差}。
1.2.2确定各评价指标的隶属度
隶属度函数是模糊综合评价的基础，正确构造隶属度函数是模糊综合评价方法的关键。隶属度函数的确定目前还没有统一的方法，通常采用三角型函数作为隶属度函数。其示意图如图1所示。
1.2.3确定各指标权重值
对于各评价指标的权重值，本文采用系统工程学中两两比较法来加以确定，具体如下：
（1）通过两两指标之间的相互比较确定比较矩阵，构建规则如下：
，标度值通过两个指标与之间关系比较来确定，且
（2）比较矩阵A确定后，计算比较矩阵A的最大特征值
。
（3）进行一致性检验：
（4）当CR<0.1时，接受比较矩阵A的判断和权重系数，否则调整A直到CR满足条件。
（5）比较矩阵A确定不再调整后，，采用和法计算各评价指标的权重系数，从而得到权重矩阵w，步骤如下：
1.2.4模糊综合评价
由上面的步骤可以得到评判矩阵m和权重矩阵w，两个矩阵之间进行广义模糊合成运算后，可得到模糊综合评价集。计算模糊综合评价集B有多种方法，关键是根据实际情况选择合成算子。本文采用"主因素突出M(,V)型"，算法如下：
计算得到的模糊综合评价结果为一个模糊向量，可采用最大隶属度原则确定最终的评价等级。
2实例分析
为全面客观地评价武汉市区域交通信号控制系统的效果，交通管理部门开展了一次较大规模的调查，选择武汉市中心城区20条主干道（覆盖216个信号控制的路口），利用人工跟车调查方法，利用出租车每天7：00-19：00在选定路段上连续运行，获取行程时间、交叉口延误、停车次数等数据。20条道路的调查结果如下表所示。
（1）根据前面分析的结果，可得因素集：U={U1，U2，U3}={行程车速，停车延误、停车次数}，评判集V={V1,V2,V3,V4}={优，良，中，差}。
（2）隶属度函数的确定，根据《城市道路交通管理评价指标体系》[4]，结合调查数据的实际情况，将行程车速分为四个区段。
由于停车延误和停车次数尚无统一的分级标准，根据一致性原则，在一个正常运行的区域控制系统中，三个评价指标在区段上分布比率应当基本相同，因此确定停车延误和停车次数的分级标准，也将停车延误和停车次数分为四个区段，如下：
从而确定三个指标的隶属度函数中的，行程车速为[19222530]，停车延误为[5111833]，停车次数为[0.20.50.60.74]。则从各自的隶属度函数中可以确定评判矩阵：。
（3）权重值的确定，根据两两比较法确定比较矩阵，和法计
算权重矩阵为
根据最大隶属度原则，可知最大隶属度为
0.4091，对应的评价等级为"良"。即武汉市区域交通信号控制系统的实施效果评价等级为"良"。
3结语
针对区域交通信号控制系统评价问题，在综合分析现有文献基础上，确定了区域交通信号控制系统的评价指标；运用模糊综合评价方法，建立了区域交通信号控制系统评价方法，并对武汉市区域交通信号控制系统进行了评价。本文方法可以为区域交通信号控制系统评价提供理论和技术支持，具有一定的实用价值。
参考文献
[1]杨佩昆,吴兵.交通管理与控制[M].北京:人民交通出版社,1995
[2]苑雷,祖永旭,王长君.城市交通信号控制系统评价方法研究[J].交通信息与安全,2009,27(2):39-42
[3]王媛,杨兆升,申丽萍,冯金巧.基于模糊神经网络的区域交通控制效果评价[J].吉林大学学报(工学版),2008,28(2):39-44
[4]公安部交通管理局.城市道路交通管理评价指标体系[S].2008
作者信息：岳苇武汉市交通管理局
