system: [SYSTEM]

user: 4. 实例应用与分析 上海城市快速路网自二十年前开始规划建设，现在已经比较完善和发达。上海快速路网络主要由中环、内环、南北高架和延安高架组成，呈“申”字形。限于实际交通流数据的获取情况，在本研究中选择了中环、内环和南北高架三条主要快速路作为一个子路网整体分析，如图2深颜色所示。道路路段的长度等信息通过shape文件的属性表得到。时间间隔为5分钟的环形线圈数据作为主要交通流数据来源，包括了车速、流量、占有率等信息。 图2. 上海市快速路网 在现有线圈布设基础上将研究子路网共划分为182个基本路段(双向)，其中南北高架40个，平均长度为1.34 km；内环高架66个，平均长度为2.05 km；中环高架76个，平均长度为2.09 km。数据采集时间段是2013/02/05 (周二) 5:00 am~5:00 pm。分析时段间隔是1小时，共有12个小时。在各基本路段5分钟的原始交通流数据基础上，利用sql server 2005的SQL语言编程实现了2.2节三个指标的计算，获得了每小时的交通路网拥挤各指标，如表2所示。 Table 2 The time-varying condition of traffic congestion index of the road networ 评价时段 路网平均车速(V) 拥挤路段里程比例(SP) 拥挤持续时间比例(TP) 5:00~6:00 69.5 3.76% 2.95% 6:00~7:00 63.5 3.91% 3.05% 7:00~8:00 56.4 10.25% 9.67% 8:00~9:00 55.7 15.12% 13.72% 9:00~10:00 52.9 17.77% 14.28% 10:00~11:00 47.5 25.73% 22.36% 11:00~12:00 50.2 23.67% 20.02% 12:00~13:00 51.9 22.96% 18.85% 13:00~14:00 51.0 23.45% 19.02% 14:00~15:00 47.9 30.11% 25.53% 15:00~16:00 51.3 25.64% 22.35% 16:00~17:00 52.2 23.40% 20.70% 表2. 路网交通拥挤指标时变情况 根据表2的结果，利用熵值法可以得到客观权重及影响重要度。同时主观权重A根据专家打分法得到。传统的非线性模糊综合评价的影响重要度是根据主观权重确定，如表3第五列。改进的非线性模糊综合评价的影响重要度是根据客观权重确定，如表3第三列。在下文计算中，传统的线性模糊综合评价只使用了主观权重A，传统的非线性模糊综合评价使用了主观权重A及影响重要度2，改进的非线性模糊综合评价使用了主观权重A及影响重要度1。 Table 3 Subjective and objective weight and influence importanc 指标 客观权重(熵值) 影响重要度1 主观权重A 影响重要度2 V 0.0336 1 0.7 7 SP 0.0790 3 0.2 2 TP 0.0797 3 0.1 1 表3. 主客观权重及影响重要度 速度的隶属度函数如图3和下列公式所示。限于篇幅，其他两个指标的隶属度函数在此省略。在分别确定了各指标的隶属度三角图示及隶属度分段函数后，就可以进行模糊综合评价。逆模糊过程是根据最大隶属度原则确定。 图3. 速度的隶属度函数 u 5 ( V ) = { 1 ，                                             V < 20 1 − V − 20 7.5 ，       20 < V < 27.5 0 ，                                         V ≥ 27.5 u 3 ( V ) = { 0 ，                                                   V < 27.5 V − 27.5 15 ，                   27.5 < V < 42.5 1 − V − 42.5 15 ，         42.5 < V < 57.5 0 ，                                                   V ≥ 57.5 u 2 ( V ) = { 0 ，                                               V < 42.5 V − 42.5 15 ，               42.5 < V < 57.5 1 − V − 57.5 15 ，       57.5 < V < 72.5 0 ，                                               V ≥ 72.5 u 1 ( V ) = { 0 ，                                       V < 57.5 V − 57.5 7.5 ，       57.5 < V < 72.5 1 ，                                         V ≥ 72.5 按照以上步骤对7:00~8:00的路网交通拥挤等级进行评级，过程如下： 由表2得到： [ V S P T P ] = [ 56.4 10.25 % 9.67 % ] 根据三个指标各自的隶属度函数计算得到， R = [ 0 0.9239 0.0761 0 0 0.0245 0.5123 0 0 0 1 0.4834 0 0 0 ] 对矩阵R取指数运算，得到 X = e R = [ 1 2.5191 1.0791 1 1 1.0249 1.6691 1 1 1 2.7183 1.6216 1 1 1 ] 基于表2的所有数据使用熵值法计算得到表3的客观权重及指标重要度 Λ = [ 1 3 3 ] ， λ = 3 。同时表3也给出了主观权重 A = [ 0.7 0.2 0.1 ] 。 根据非线性模糊算子计算得到： B = f ( A ， X ， Λ ) = [ 1.3345 1.5312 1.0230 1 1 ] ，因此根据最大隶属度原则，对应的交通拥挤等级为2级。 为了说明改进的非线性模糊综合评价方法(iNFCM方法)的有效性，对传统线性模糊综合评价方法(tFCM方法)、以及非线性模糊综合评价方法(NFCM方法)也一并使用Matlab编程实现，其结果如表4所示。 Table 4 The evaluation results of congestion level under different method 时段 tFCM方法 NFCM方法 iNFCM方法 5:00~6:00 1 2 1 6:00~7:00 2 2 1 7:00~8:00 2 2 2 8:00~9:00 2 2 2 9:00~10:00 3 3 2 10:00~11:00 2 2 2 11:00~12:00 2 2 2 12:00~13:00 2 2 2 13:00~14:00 3 3 2 14:00~15:00 2 2 2 15:00~16:00 2 2 2 16:00~17:00 2 2 2 表4. 不同方法下拥挤水平评价结果 可以看出在传统线性模糊综合评价方法与传统的非线性评估方法由于只考虑了主观权重，评价结果都有3种拥挤水平，而改进的iNFCM只有2种拥挤水平。最近基于MFD (macroscopic fundamental diagram)的宏观路网交通状态识别方法被认为是一种较好实用价值的准确度较高的方法。参考文献 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] 的做法，建立了研究子路网的宏观基本图，如图4和图5。从中可以看出，交通状态只有两个水平，另外这两个水平明显位于最大平均流量的左侧，属于不拥挤区域。 图4. 路网平均流量–平均密度关系图 图5. 坐标轴上限扩大到标准范围后的路网平均流量–平均密度关系图 出现差别的原因是前两种方法过分强调了速度指标，在10~11点和14~15点两个时间段判定为轻微拥挤，而改进的非线性模糊综合评价方法很好地结合了主客观权重的影响，得到的结果也更稳定可信。