基于微觀視角的道路交通安全評價

0主成分分析法城市安全是為了確保城市道路使用者的安全，防止交通事故和事故的發(fā)生，全面評估城市道路，揭示城市道路上潛在的危險因素和適當(dāng)?shù)拇胧?，確保城市道路的安全。交通系統(tǒng)是多要素的復(fù)雜系統(tǒng),在交通系統(tǒng)中多個要素之間具有一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系,因此可以考慮用較少的新要素代替原來較多的舊要素,同時新要素盡可能多地保留原要素所反映的信息。主成分分析法(PCA)就是綜合處理這類問題的有效方法。近年來,PCA在交通運輸領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多。例如:利用PCA研究不同地區(qū)不同路面的綜合安全性,研究不同城市的城市道路的安全狀況,研究城市道路應(yīng)急疏散能力,研究城市物流發(fā)展水平,研究城市的生態(tài)交通系統(tǒng)水平,研究城市道路交叉口之間的相關(guān)性,研究交通噪聲優(yōu)化以及研究空管安全評估方面,等等。目前多是選擇宏觀指標(biāo)展開研究,而對微觀指標(biāo)的研究較少。筆者從道路設(shè)施和軟環(huán)境的微觀角度進行分析研究,不僅可以評價道路的安全水平還可以對道路開通前的安全水平進行預(yù)評價,從而對道路上的潛在危險作出預(yù)判。1評估方法和思路1.1城市綜合評價PCA是利用降維的數(shù)學(xué)思想,設(shè)法將原來的指標(biāo)重新組合成一組新的相互無關(guān)的綜合指標(biāo),同時根據(jù)實際需要從中可選取較少的幾個綜合指標(biāo),盡可能反映原來指標(biāo)的信息。PCA在城市道路綜合評價中的應(yīng)用,實際上作了2個層次的線性合成:第一層次將原始指標(biāo)通過恰當(dāng)?shù)木€性組合而成主成分,按累計方差貢獻率不低于某個值(如0.85)的原則確定前幾個主成分,這反映了原始指標(biāo)的信息;第二層次是各主成分以各自的方差貢獻率為權(quán)重,通過線性加權(quán)求和得到綜合評價指標(biāo)來分析道路的優(yōu)劣,這反映了各主成分的信息。1.2pca的算法步驟1.2.1原始指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化1.2.2相關(guān)系數(shù)矩陣是標(biāo)準(zhǔn)矩陣的z1.2.3相關(guān)矩陣r的特征根特征向量用于確定主要組成1.2.4計算離散度貢獻率，確定主要成分?jǐn)?shù)量選擇K(K<p)個主成分,K值由方差貢獻率決定?！苉g=1λg∑kg=1λg≥0.851.2.5u3000g2z2+哌+lgpzp先求每一個主成分的線性加權(quán)值Fg=lg1Z1+lg2Z2+…+lgpZp,g=1,2,…,K;再對K個主成分進行加權(quán)求和,即得最終評價值,權(quán)數(shù)為每個主成分的方差貢獻率最終評價值為2指標(biāo)數(shù)量選得過少,主成分因子缺乏顯著科學(xué)反映評價指標(biāo)的選擇對實證分析結(jié)果至關(guān)重要,在選取指標(biāo)時,遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、可操作性、決策性、代表性和獨立性的原則,力求較全面、真實、完善地反映出城市道路的安全水平。指標(biāo)數(shù)量選得過少,分析結(jié)果中的主成分因子難以全面科學(xué)地反映樣本的實際情況;選得過多,會出現(xiàn)一個主成分因子在多個指標(biāo)上出現(xiàn)較高載荷,因而失去該因子的顯著意義。根據(jù)影響道路交通安全的因素并結(jié)合專家意見,城市道路交通安全的評價指標(biāo)體系主要著眼于道路設(shè)施和軟環(huán)境的預(yù)評價,主要由城市道路的交通組成、交通量、交通安全設(shè)施、幾何線形、路面質(zhì)量、橫斷面構(gòu)成、交叉口7個分指標(biāo)組成。3實例分析3.1材料的基本特征筆者結(jié)合具體課題對淄博市張店區(qū)5條城市道路交通安全水平,運用PCA對其進行評價分析。數(shù)據(jù)來源為不同專家對5條道路的交通安全指標(biāo)的評分賦值,見表1。每位專家對每項道路安全評價指標(biāo)的評分平均值見表2。3.2提取主成分并提取初始因子用SPSS13.0對表2中的7項指標(biāo)進行主成分分析,得到相關(guān)系數(shù)矩陣、方差分解主成分提取分析表和初始因子載荷矩陣分別見表3、表4和表5。3.3原始數(shù)據(jù)的主成分由表4可以看出,前3個因子的累計貢獻占總方差的比例為86.804%,大于85%,表明這3個因子可以概括原始數(shù)據(jù)的大部分信息,其主成分分別用F1、F2和F3來表示。得到主成分分析的表達式如下:3.4主成分綜合評價以每個主成分所對應(yīng)的特征值占所提取主成分總的特征值之和的比例作為權(quán)重計算主成分綜合模型,通過表4和表5計算得出綜合評價指標(biāo)F的表達式如下:3.5交通事故數(shù)量情況將各條道路的交通條件指標(biāo)(表2)的綜合評價值計算出并按從小到大進行排序,得到表6。通過表6可以看出,道路3的交通安全指標(biāo)的綜合評價值最高,其安全性最好;道路5的交通安全指標(biāo)的綜合評價值最低,其安全性最差。即5條道路的安全水平高低排序為R3,R4,R2,R1,R5。近3年這5條道路實際發(fā)生的交通事故數(shù)量情況見表7。將評價結(jié)果與近3年各條道路上發(fā)生的交通事故數(shù)量進行比對,情況一致,即發(fā)生交通事故的數(shù)量R3最少,R4較少,R2其次,R1較多,R5最多。表明運用PCA對不同道路交通安全水平進行評價是可行的。為能夠?qū)Τ鞘胁煌缆返陌踩阶鞒鲚^客觀的評價,將PCA在實際路網(wǎng)中進行應(yīng)用,得到如下結(jié)論:1)從微觀角度,確定了城市道路安全評價指標(biāo)體系,由交通組成、交通量、交通安全設(shè)施、幾何線形、路面質(zhì)量、橫斷面構(gòu)成、交叉口7個方面組成。2)在相關(guān)指標(biāo)較多,且不易區(qū)分優(yōu)劣的情況下或者在道路開通前,利用SPSS軟件對大量數(shù)據(jù)進行處理,使分析的過程簡單可靠,有利于避免評價的主觀性和考慮指標(biāo)的相關(guān)性。3)運用PCA對城市道路進行安全評價,具