CN113792973A - 一种基于fce的城市道路自行车骑行环境评价方法 - Google Patents

一种基于fce的城市道路自行车骑行环境评价方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于FCE的城市道路自行车骑行环境评价方法，依据现状城市道路环境条件，筛选出骑行环境评价指标；依托筛选出的评价指标创建自行车骑行环境评价指标体系；构建的自行车骑行环境评价指标体系；选用熵值法作为指标赋权的方法。计算出评价指标的熵权，从而求得指标的差异性系数，最终得出指标权重值；引入模糊综合评价模型，建立城市道路自行车骑行环境分级标准，利用Java或Python语言对整个评价模型进行编程，得到本模型的一个通用求解框架。最后计算出城市道路自行车骑行环境的总得分，并根据不同指标的得分情况有针对性、依据性地提出道路环境改善建议。为城市道路自行车骑行环境的评价提供一种新的思路。

Description

一种基于FCE的城市道路自行车骑行环境评价方法
技术领域
本发明涉及城市道路环境评价领域，具体涉及一种基于模糊综合评价(FCE)的城市道路自行车骑行环境评价方法。
背景技术
城市交通的快速机动化带来了大量交通问题，其中交通环境污染问题尤为突出。各个城市持续推进绿色交通出行方式，公租自行车、共享单车等出行方式成为有益的实践，因此自行车交通出行量也呈逐年上升趋势。然而机动车交通与自行车交通争夺有限的道路资源，恶化了自行车骑行环境，严重阻碍了自行车交通出行的进一步发展。目前，相关部门在制定自行车道改善工程计划工作时，多以现有道路设施(重划交通标志标线、增设机非分离形式等)来改善自行车交通的出行环境，并根据主观判断、经验确定道路改造的优先次序，缺少理论基础。
为了提高决策的科学性，因此有必要建立一套基于城市道路现状特征的自行车骑行环境评价指标与方法。
发明内容
本发明在分析城市道路自行车骑行环境影响因素的基础上，深入挖掘道路状况与交通运营状况两大方面对骑行环境的影响，采用科学、有效的手段筛选出自行车骑行环境评价指标，从而建立一套符合城市道路现状特征的自行车骑行环境评价指标体系。
然而依靠专家的自身经验与个人能力来判断评价指标的重要程度具有较强的主观性，为了规避这一点不足、更加客观地得到各项指标对自行车骑行环境的影响程度，本发明使用熵值法作为指标权重的计算方法。在此基础上，本发明还引入了模糊综合评价模型(FCE)，利用其隶属函数来反映骑行环境对评价指标分级标准的符合度进而提高系统评价的客观性。为城市道路自行车骑行环境的评价提供一种新的思路。
为了从理论层面对自行车骑行环境进行评价，科学确定自行车道改善优先次序，本发明的技术方案为：一种基于FCE的城市道路自行车骑行环境评价方法，包括如下步骤：
(1)依据现状城市道路环境条件，从道路状况与交通运营状况两大方面着手，分析自行车骑行环境的影响因素，筛选出骑行环境评价指标；
(2)依托步骤(1)筛选出的评价指标创建自行车骑行环境评价指标体系，值得注意的是，这些指标中既有定性指标又有定量指标，还有一部分指标与统计时间相关，譬如：机动车临时停靠次数和交通量等。因此有必要对指标进行定量化分析用以后续指标计算；
(3)根据步骤(2)构建的自行车骑行环境评价指标体系，有针对性地对现状道路进行实地调查，将实际观测的数据转化成相应指标的初始值，对这些数值进行预处理。通过归一化处理使指标同质化，用以解决不同质指标值的不可公度性问题；
(4)为减小人为因素带来的重要度偏差，本发明选用熵值法作为指标赋权的方法。计算出评价指标的熵权，从而求得指标的差异性系数，最终得出指标权重值；
(5)引入模糊综合评价模型，建立城市道路自行车骑行环境分级标准，并利用其隶属函数来反映骑行环境对评价指标分级标准的符合度进而提高系统评价的客观性；
(6)利用Java或Python语言对整个评价模型进行编程，得到本模型的一个通用求解框架。最后计算出城市道路自行车骑行环境的总得分，并根据不同指标的得分情况有针对性、依据性地提出道路环境改善建议。
步骤(1)根据自行车交通服务水平、自行车交通体系评价以及相关城市道路自行车道设计规范，对道路状况与交通运营状况展开详细分析，列举在这两类影响因素之下的各种自行车骑行现状。对城市道路自行车道骑行环境综合指标进行筛选，删掉较为模糊、难以处理和计算困难的指标，对于相关性较高的指标进行合二为一或者剔除其中之一。
步骤(2)经过步骤(1)中筛选得到最终的城市道路自行车骑行环境评价体系包括两项一级指标，一级指标的子系统又为二级指标。其中一级指标为道路状况(C1)和交通运营状况(C2)。
一级指标道路状况(C1)下属有6项二级指标，分别为：非机动车道类型(C11)、道路路面坡度(C12)、路面破损程度(C13)、交通标志标线完整度(C14)、绿荫率(C15)、道路照明设施完善性(C16)。
二级指标交通运营状况(C2)下属有7项二级指标，分别为：自行车交通服务水平(C21)、机动车长期停车占用率(C22)、机动车临时停靠次数(C23)、机动车占道行驶交通量(C24)、电动车和摩托车交通量(C25)、行人占用非机动车道交通量(C26)、逆行自行车交通量(C27)。
另外对最终确定的13项评价指标进行定量性分析，用以后续指标的计算。以道路路面坡度、绿荫率和机动车长期停车占用率为例：
道路路面坡度(C12)：路面坡度太小会不利于排水，过大则不利于骑行安全。道路路面坡度可根据公式直接计算：
Figure BDA0003207809480000031
式中：i是高程差；L水平是路段非机动车道水平距离。另外，根据《道路工程设施设计规范》规定：自行车专用道常用坡度在0.3～1.5％，最大不能超过5％。
绿荫率(C15)：道路两侧的树木能够给人们在骑车出行时提供阴凉之处，同时也起到了美化城市的作用。该指标计算公式为：
Figure BDA0003207809480000032
式中：S投影表示树木垂直的投影面积；S表示区域面积。
机动车长期停车占用率(C22)：规定长时间(2h以上)停在非机动车道上机动车的长度与整条非机动车道总长度的比值：
Figure BDA0003207809480000033
机动车长期停占率越高，该道路的骑行环境越差。
步骤(3)设计现状道路调查实验，对实验路段进行实地勘察，得到共n组m个样本数据，分别为x1、x2···xm；由于各项指标的量纲和单位不同，需要对数据进行预处理，通过归一化处理使指标同质化，用以解决不同质指标值的不可公度性问题。
指标C11，C14，C15，C16均为正向指标，数值越大则说明骑行环境越好，其计算公式为：
Figure BDA0003207809480000034
C12，C13，C21，C22，C23，C24，C25，C26，C27为负向指标，数值越小骑行环境越好，其计算公式为：
Figure BDA0003207809480000035
步骤(4)利用熵值法对步骤(3)归一处理以后的n组数据进行计算，求出评价指标的熵权，从而求得指标的差异性系数，最终确定评价指标权重值。具体流程为：
①计算指标的权重：
Figure BDA0003207809480000041
②计算指标的熵权：
Figure BDA0003207809480000042
上式中：k≥0，ln为自然对数，ej≥0，一般令
Figure BDA0003207809480000043
则0≤ej≤1。
③计算指标的差异性系数：gj＝1-ej (5)
④计算指标的权重：
Figure BDA0003207809480000044
步骤(5)引入了模糊综合评价模型(FCE)，建立适合的评价分级标准，利用隶属函数来反映骑行环境对评价指标分级标准的符合度进而提高系统评价的客观性。
首先自行车骑行环境进行评估，需要从步骤(2)所确定的最终指标出发，将道路状况与交通运营状况两个影响因素作为指标集C＝{C1，C2}，那么这13项评价指标即为影响状况下的子集：C1＝{C11，C12，C13，C14，C15，C16}；C2＝{C21，C22，C23，C24，C25，C26，C27}。
其次根据以往的自行车交通规划设计标准，将自行车骑行环境评价体系标准利用分值来划分成四个级别，分别为：[90，100]、[80，90)、[60，80)和[0，60)，记作V＝{V1，V2，V3，V4}。
然后再构造模糊判断矩阵并进行模糊合成，参照样本数据确定其评价集的隶属程度，再得到其模糊子集rij＝(ri1，ri2，…，rim)，由此可建立单指标的模糊判断矩阵R：
Figure BDA0003207809480000045
利用合适的算子(°)将各指标的模糊权向量A＝(a1，a2，…，an)和影响状况的模糊权向量A′＝(a1，a2，…，am)与单指标的模糊判断矩阵进行合成，从而得到骑行环境的模糊综合评价结果向量B：
Figure BDA0003207809480000051
式中：
Figure BDA0003207809480000052
ai≥0，i＝1，2，3，…，m；如果评价结果
Figure BDA0003207809480000053
应进行归一化处理。
最后模糊评价得到的结果只是一个模糊向量，并非是一个数值。需要对模其结果进一步处理，利用公式
Figure BDA0003207809480000054
来计算每个评价指标的综合得分。根据上面提出的分值等级标准，给每个区间分值匹配相应的评价级别：A.运营优秀—[90,100]、B.运营良好—[80,90)、C.建议改造—[60,80)以及D.必须改造—[0,60)。为了保证利用FCE模型计算的综合分值更准确、具有说服力，选取区间中值作为评价得分。
步骤(6)利用Java或Python语言对整个评价模型进行编程，得到本模型的一个通用求解框架。最后计算出城市道路自行车骑行环境的总得分，并根据不同指标的得分情况有针对性、依据性地提出道路环境改善建议。
附图说明
图1为提供的一种基于模糊综合评价的城市道路自行车骑行环境评价方法流程图；
图2为本发明的评价体系初选指标示意图。
图3为本发明的评价指标体系示意图。
图4为本发明的实验路段选取示意图。
图5为本发明的城市道路自行车骑行环境评价分级标准图。
图6为本发明的评价路段得分情况图。
具体实施方式
以北京市朝阳区南磨房路辅路为例，选取周边各等级城市道路(西大望路、南磨房路、武圣路、松榆北路、北工大路和东三环辅路)作为实验路段进行调查(见图3)，将实际观测得到6组指标数值作为样本数据E，
Figure BDA0003207809480000061
对上述指标进行预处理，利用归一化处理使其结果作为熵值法赋权的原始矩阵E′：
Figure BDA0003207809480000062
得到熵值法的初始矩阵以后，按照熵值法原理求得各项指标权重，如表1所示：
表1自行车骑行环境体系各评价指标权重结果
Figure BDA0003207809480000063
参照南磨房路辅路的指标评分情况以及自行车骑行环境评价分级标准，得出各项指标在每个评价集上的隶属度矩阵R′：
Figure BDA0003207809480000071
根据上面熵值法求得的自行车骑行环境评价指标权重，利用算子(°)来得到影响状况的模糊判断矩阵，由此计算出自行车骑行环境评价体系的最终模糊评价结果B′：
Figure BDA0003207809480000072
进一步计算出该道路自行车骑行环境体系评价的综合分值为：
S1＝0.6398×85+0.2080×70+0.1523×30＝73.512
S2＝0.1678×85+0.5246×70+0.3076×30＝60.213
S＝0.3428×85+0.4072×70+0.2500×30＝65.147
由此可知可知北京市朝阳区南磨房路辅路自行车骑行环境综合评分为65.142分，评价结果为建议改造，骑行环境没有到达运营状态良好的级别，此道路可从改造成本、经济效益等方面考虑是否进行改造。我们分别从道路角度和交通运营角度来看：道路状况评分为73.512分，交通运营状况评分为60.213分；两者等级虽然都处于建议改造阶段，但是评分差距较大，说明在交通运营方面存在更大的提升空间。
南磨房路辅路道路等级为城市主干路，衔接城市道路与高速公路出口，道路两侧建有学校、商场以及居民楼，早晚高峰车流量较多，尤其是早高峰学校门口自行车流量急剧增加，与电动车、摩托车、三轮车等交通冲突加大；快递用车经常在道路的非机动车长时间经停；另外自行车道的交通标志标线较为模糊，影响了自行车的骑行安全。这些都是导致该道路评分较低的原因。
因此，相关部门应该出台一系列法律法规用来规范、约束居民文明出行，控制电动车和摩托车的骑行速度，做好机动车停车路侧停车规划，减少非机动车道被占面积，并提高骑行者的安全意识；在资金充足的情况下，可以提升道路的照明设施条件、重划交通标志标线，使得道路自行车骑行环境更加理想。

Claims (9)

1.一种基于FCE的城市道路自行车骑行环境评价方法，其特征在于：包括如下步骤：
(1)依据现状城市道路环境条件，从道路状况与交通运营状况分析自行车骑行环境的影响因素，筛选出骑行环境评价指标；
(2)依托步骤(1)筛选出的评价指标创建自行车骑行环境评价指标体系，对指标进行定量化分析用以后续指标计算；
(3)根据步骤(2)构建的自行车骑行环境评价指标体系，将实际观测的数据转化成相应指标的初始值，对这些数值进行预处理；通过归一化处理使指标同质化，用以解决不同质指标值的不可公度性问题；
(4)选用熵值法作为指标赋权的方法；计算出评价指标的熵权，从而求得指标的差异性系数，最终得出指标权重值；
(5)引入模糊综合评价模型，建立城市道路自行车骑行环境分级标准，并利用其隶属函数来反映骑行环境对评价指标分级标准的符合度进而提高系统评价的客观性；
(6)利用Java或Python语言对整个评价模型进行编程，得到模型的一个通用求解框架；最后计算出城市道路自行车骑行环境的总得分，并根据不同指标的得分情况有针对性、依据性地提出道路环境改善建议。
2.根据权利要求1所述的一种基于FCE的城市道路自行车骑行环境评价方法，其特征在于：步骤(1)根据自行车交通服务水平、自行车交通体系评价以及相关城市道路自行车道设计规范，对道路状况与交通运营状况展开详细分析，列举在这两类影响因素之下的各种自行车骑行现状；对城市道路自行车道骑行环境综合指标进行筛选，删掉较为模糊、难以处理和计算困难的指标，对于相关性较高的指标进行合二为一或者剔除其中之一。
3.根据权利要求1所述的一种基于FCE的城市道路自行车骑行环境评价方法，其特征在于：步骤(2)经过步骤(1)中筛选得到最终的城市道路自行车骑行环境评价体系包括两项一级指标，一级指标的子系统又为二级指标；其中一级指标为道路状况(C1)和交通运营状况(C2)。
4.根据权利要求3所述的一种基于FCE的城市道路自行车骑行环境评价方法，其特征在于：一级指标道路状况(C1)下属有6项二级指标，分别为：非机动车道类型(C11)、道路路面坡度(C12)、路面破损程度(C13)、交通标志标线完整度(C14)、绿荫率(C15)、道路照明设施完善性(C16)。
5.根据权利要求4所述的一种基于FCE的城市道路自行车骑行环境评价方法，其特征在于：二级指标交通运营状况(C2)下属有7项二级指标，分别为：自行车交通服务水平(C21)、机动车长期停车占用率(C22)、机动车临时停靠次数(C23)、机动车占道行驶交通量(C24)、电动车和摩托车交通量(C25)、行人占用非机动车道交通量(C26)、逆行自行车交通量(C27)。
6.根据权利要求1所述的一种基于FCE的城市道路自行车骑行环境评价方法，其特征在于：步骤(3)设计现状道路调查实验，对实验路段进行实地勘察，得到共n组m个样本数据，分别为x1、x2···xm；由于各项指标的量纲和单位不同，需要对数据进行预处理，通过归一化处理使指标同质化，用以解决不同质指标值的不可公度性问题；
指标C11，C14，C15，C16均为正向指标，数值越大则说明骑行环境越好，其计算公式为：
Figure FDA0003207809470000021
C12，C13，C21，C22，C23，C24，C25，C26，C27为负向指标，数值越小骑行环境越好，其计算公式为：
Figure FDA0003207809470000022
7.根据权利要求1所述的一种基于FCE的城市道路自行车骑行环境评价方法，其特征在于：步骤(4)利用熵值法对步骤(3)归一处理以后的n组数据进行计算，求出评价指标的熵权，从而求得指标的差异性系数，最终确定评价指标权重值；具体流程为：
①计算指标的权重：
Figure FDA0003207809470000023
②计算指标的熵权：
Figure FDA0003207809470000024
上式中：k≥0，ln为自然对数，ej≥0，一般令
Figure FDA0003207809470000025
则0≤ej≤1；
③计算指标的差异性系数：gj＝1-ej (5)
④计算指标的权重：
Figure FDA0003207809470000031
Figure FDA0003207809470000036
8.根据权利要求1所述的一种基于FCE的城市道路自行车骑行环境评价方法，其特征在于：步骤(5)引入了模糊综合评价模型(FCE)，建立适合的评价分级标准，利用隶属函数来反映骑行环境对评价指标分级标准的符合度进而提高系统评价的客观性；
首先自行车骑行环境进行评估，需要从步骤(2)所确定的最终指标出发，将道路状况与交通运营状况两个影响因素作为指标集C＝{C1，C2}，那么这13项评价指标即为影响状况下的子集：C1＝{C11，C12，C13，C14，C15，C16}；C2＝{C21，C22，C23，C24，C25，C26，C27}；
其次根据以往的自行车交通规划设计标准，将自行车骑行环境评价体系标准利用分值来划分成四个级别，分别为：[90，100]、[80，90)、[60，80)和[0，60)，记作V＝{V1，V2，V3，V4}；
然后再构造模糊判断矩阵并进行模糊合成，参照样本数据确定其评价集的隶属程度，再得到其模糊子集rij＝(ri1，ri2，…，rim)，由此可建立单指标的模糊判断矩阵R：
Figure FDA0003207809470000032
利用合适的算子(°)将各指标的模糊权向量A＝(a1，a2，…，an)和影响状况的模糊权向量A′＝(a1，a2，…，am)与单指标的模糊判断矩阵进行合成，从而得到骑行环境的模糊综合评价结果向量B：
Figure FDA0003207809470000033
式中：
Figure FDA0003207809470000034
如果评价结果
Figure FDA0003207809470000035
应进行归一化处理；
最后模糊评价得到的结果只是一个模糊向量，并非是一个数值；需要对模其结果进一步处理，利用公式
Figure FDA0003207809470000041
来计算每个评价指标的综合得分；根据上面提出的分值等级标准，给每个区间分值匹配相应的评价级别：A.运营优秀—[90,100]、B.运营良好—[80,90)、C.建议改造—[60,80)以及D.必须改造—[0,60)；为了保证利用FCE模型计算的综合分值更准确、具有说服力，选取区间中值作为评价得分。
9.根据权利要求1所述的一种基于FCE的城市道路自行车骑行环境评价方法，其特征在于：步骤(6)利用Java或Python语言对整个评价模型进行编程，得到本模型的一个通用求解框架；最后计算出城市道路自行车骑行环境的总得分。
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Citations (5)

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CN106056308A (zh) * 2016-06-13 2016-10-26 宁波工程学院 一种公路隧道运行环境安全风险自动判定方法
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