城市軌道交通車站客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)評(píng)價(jià)

吳紅麗，陳慧琴，王靖

城市軌道交通車站客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)評(píng)價(jià)

吳紅麗，陳慧琴，王靖

（長(zhǎng)安大學(xué)汽車學(xué)院，陜西 西安 710064）

文章考慮到城市軌道交通車站客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)目前還存在著較多的問(wèn)題，根據(jù)對(duì)客流標(biāo)識(shí)系統(tǒng)的影響因素的研究，利用組合賦權(quán)法建立了城市軌道交通客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)體系與評(píng)價(jià)方法，并運(yùn)用組合賦權(quán)法對(duì)西安市小寨地鐵站導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)進(jìn)行了全面評(píng)價(jià)。

導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)；層次分析法；熵權(quán)法

前言

根據(jù)2019年3月份發(fā)布的《2018年度城市軌道交通統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告》顯示至2018年底，城市軌道交通線路已經(jīng)在大陸地區(qū)的35個(gè)城市開(kāi)通，運(yùn)營(yíng)線路總數(shù)達(dá)到185條，總長(zhǎng)度為5761.4公里，其中，地鐵運(yùn)營(yíng)線路總長(zhǎng)度達(dá)到4354.3公里，占比高達(dá)75.6%。城市軌道交通站通常建在地下，因此軌道交通站的空間環(huán)境將更加復(fù)雜。與地上交通站相比，乘客在這個(gè)半封閉的地下空間中識(shí)別和定位方向的能力將大大降低。為了減少乘客在軌道交通站內(nèi)的停留時(shí)間，提高軌道交通站的運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)質(zhì)量，必須建立更合理的乘客引導(dǎo)系統(tǒng)。

導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)是以標(biāo)識(shí)系統(tǒng)化設(shè)計(jì)為導(dǎo)向，利用文字、符號(hào)和標(biāo)志牌等元素形成特定的視覺(jué)展示，幫助使用者快速獲取信息，順利到達(dá)目的地或者通過(guò)某個(gè)空間。其功能體現(xiàn)在提供各類出行信息和引導(dǎo)組織站內(nèi)客流。當(dāng)前我國(guó)城市軌道交通車站客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)在信息內(nèi)容、視覺(jué)形態(tài)、空間位置設(shè)置及標(biāo)準(zhǔn)化和人性化等方面存在諸多問(wèn)題。

本文考慮到城市軌道交通車站客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)目前還存在著較多的問(wèn)題，根據(jù)對(duì)系統(tǒng)的影響因素的研究，利用組合賦權(quán)法建立了城市軌道交通客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)體系與評(píng)價(jià)方法。

1 城市軌道交通車站客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)影響因素分析

1.1 城市軌道交通車站客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)分析

城市軌道交通車站的導(dǎo)向標(biāo)識(shí)按照功能可分為將乘客引導(dǎo)至特定位置或特定方向的引導(dǎo)標(biāo)識(shí)、幫助乘客理解車站布局的定位標(biāo)識(shí)、向乘客解釋操作內(nèi)容和方法的輔助標(biāo)識(shí)以及提示避免乘客進(jìn)入不正確通道的禁止標(biāo)識(shí)等4類?？土鲗?dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)有信息內(nèi)容、視覺(jué)形態(tài)和空間位置三個(gè)要素，其功能的發(fā)揮主要依賴于以上三個(gè)要素的協(xié)調(diào)配合。

1.2 乘客特征分析

1.2.1乘客行為方式

導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需要考慮到不同行為方式的乘客，根據(jù)乘客在車站內(nèi)部對(duì)導(dǎo)向標(biāo)識(shí)的需要程度，可將乘客行為分為3種，分別為：對(duì)車站足夠熟悉可以直接走的自主行為；在車站出行需要借助導(dǎo)向標(biāo)識(shí)引導(dǎo)的依賴行為；在車站出行直接隨人流行進(jìn)或詢問(wèn)他人的從眾行為。

1.2.2乘客視覺(jué)特征

正常情況下，人們通過(guò)視覺(jué)、嗅覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、味覺(jué)和觸覺(jué)的共同作用形成對(duì)外界信息的感知。其中信息量的80%均來(lái)自于人類的視覺(jué)感知，可見(jiàn)乘客獲取信息主要也是通過(guò)視覺(jué)感知來(lái)完成。

1.2.3乘客認(rèn)知規(guī)律

乘客對(duì)導(dǎo)向標(biāo)識(shí)的認(rèn)知規(guī)律指乘客在接觸到導(dǎo)向標(biāo)識(shí)時(shí)，在感知和思維等方面所表現(xiàn)出的規(guī)律。導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)設(shè)置應(yīng)考慮視覺(jué)運(yùn)動(dòng)、識(shí)字、方向感知和識(shí)別色彩的規(guī)律。

1.2.4乘客信息需求

對(duì)乘客在車站的不同行為進(jìn)行分析，車站一共呈現(xiàn)出3種不同的流線，分別為乘客進(jìn)站、乘客換乘和乘客出站。不同流線的乘客在站內(nèi)的不同位置上有著不同的信息需求。

2 客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)評(píng)價(jià)模型建立

當(dāng)前對(duì)城市軌道交通車站客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法很多，深入研究分析各評(píng)價(jià)方法的適用范圍以及特點(diǎn)，結(jié)合本文選取的實(shí)例，采用主客觀組合賦權(quán)法進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中層次分析法確定主觀權(quán)重，熵權(quán)法確定客觀權(quán)重。

2.1 層次分析法

層次分析法（AHP）：先將元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則等，再進(jìn)行定性與定量分析的綜合評(píng)價(jià)方法。步驟如下：

（1）建立因素集

因素集是影響評(píng)價(jià)對(duì)象的各項(xiàng)指標(biāo)所組成的集合，假設(shè)評(píng)價(jià)目標(biāo)共有m種指標(biāo)，其構(gòu)成的因素集U表示為：U=（u1,u2,…,um)。

ui（i=1,2,…,m）表示各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)。層次分析法一般由目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、指標(biāo)層三層評(píng)價(jià)體系組成。其中指標(biāo)層為二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其對(duì)于準(zhǔn)則層評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)成的因素集為：ui=(ui1,ui2,…,uin)i=1,2,…,m。

以此類推，若有多層次評(píng)價(jià)體系可得其相應(yīng)層次指標(biāo)所構(gòu)成的因素集。

（2）建立成對(duì)比較矩陣

成對(duì)比較矩陣：由因素集中各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)其上層指標(biāo)或目標(biāo)評(píng)價(jià)的影響程度構(gòu)成。公式為：

表1 成對(duì)比較矩陣的標(biāo)度及含義

準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層成對(duì)比較矩陣：

指標(biāo)層對(duì)準(zhǔn)則層成對(duì)比較矩陣：

（3）層次單排序及其一致性檢驗(yàn)

層次單排序過(guò)程為：計(jì)算出成對(duì)比較矩陣特征向量和最大特征值max，對(duì)特征向量歸一化處理，就可以得到同層次各項(xiàng)指標(biāo)占上層次對(duì)應(yīng)指標(biāo)或目標(biāo)的評(píng)價(jià)排序權(quán)值。

層次單排序一致性檢驗(yàn)的目的是檢驗(yàn)各指標(biāo)排序權(quán)值之間的協(xié)調(diào)性，成對(duì)比矩陣未通過(guò)一致性檢驗(yàn)時(shí)需適當(dāng)調(diào)整，直到其通過(guò)一致性檢驗(yàn)為止。

（4）層次總排序

層次總排序的過(guò)程為：通過(guò)準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層及指標(biāo)層對(duì)準(zhǔn)則層的單層次評(píng)價(jià)排序權(quán)值，確定指標(biāo)層所有指標(biāo)對(duì)于目標(biāo)層評(píng)價(jià)排序指標(biāo)。

2.2 熵權(quán)法

熵權(quán)法的各個(gè)指標(biāo)的客觀權(quán)重是根據(jù)指標(biāo)變異性的大小來(lái)確定的。一個(gè)指標(biāo)的信息熵Ej越小，則說(shuō)明該指標(biāo)值的變異程度越大，其能提供的信息量越多，在綜合評(píng)價(jià)中起到的作用也就越大，因此其權(quán)重也就越大。

熵權(quán)法賦權(quán)步驟

2.2.1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

假設(shè)給定了k個(gè)指標(biāo)X1,X2,?,Xk，其中Xi={X1,X2,?,Xn}。對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的值為Y1,Y2,?,Yk，那么：

2.2.2計(jì)算各指標(biāo)的信息熵

根據(jù)在信息論中信息熵的定義，一組數(shù)據(jù)的信息熵計(jì)算公式如下：

2.2.3確定各指標(biāo)權(quán)重

各個(gè)指標(biāo)的信息熵E1,E2,?,Ek和各指標(biāo)的權(quán)重可以依據(jù)以下公式進(jìn)行計(jì)算：

2.3 組合賦權(quán)法

層次分析法在分析問(wèn)題時(shí)，可以將多個(gè)不確定的因素進(jìn)行量化后處理，因此在矩陣的構(gòu)造過(guò)程中，會(huì)融入較多主觀信息，比較偏向于定性分析，由此確定的權(quán)重稱為主觀權(quán)重。為解決權(quán)重主觀性太強(qiáng)的問(wèn)題，運(yùn)用熵權(quán)法計(jì)算出的權(quán)重作為客觀權(quán)重并與層次分析法計(jì)算出的主觀權(quán)重相結(jié)合得到各個(gè)指標(biāo)的組合權(quán)重。

依據(jù)組合賦權(quán)法中比較常見(jiàn)的“乘法”集成法將兩種權(quán)重進(jìn)行融合：

Wj''指組合權(quán)重，Wj'指層次分析法計(jì)算出的主觀權(quán)重，Wj指熵權(quán)法計(jì)算出的客觀權(quán)重。

定義主客觀權(quán)值之間的距離來(lái)表示二者的差異為：

3 基于組合賦權(quán)法的模糊綜合評(píng)價(jià)方法實(shí)例

2014年6月16日，西安市小寨地站隨著地鐵2號(hào)線的開(kāi)通而開(kāi)通。2016年11月08日，與地鐵3號(hào)線實(shí)現(xiàn)換乘，位于西安市雁塔區(qū)，處于長(zhǎng)安中路和小寨路的交叉十字處，車站標(biāo)識(shí)為賽格國(guó)際購(gòu)物中心和小寨環(huán)形天橋。本章將運(yùn)用上述模型對(duì)小寨地鐵站的客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

基于我國(guó)城市軌道交通車站客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)在信息內(nèi)容、視覺(jué)形態(tài)、空間位置設(shè)置及標(biāo)準(zhǔn)化和人性化等方面存在的諸多問(wèn)題，從導(dǎo)向標(biāo)識(shí)三要素的角度建立了如下圖1所示的導(dǎo)向標(biāo)識(shí)評(píng)價(jià)體系。

圖1 城市軌道交通車站客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)評(píng)價(jià)體系

截至目前，小寨地鐵站共有93塊客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)，其中站外導(dǎo)向標(biāo)識(shí)共3塊，站內(nèi)導(dǎo)向標(biāo)識(shí)共90塊，導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)綜合評(píng)分值為91.7，說(shuō)明該系統(tǒng)整體情況較好。問(wèn)題指標(biāo)的單項(xiàng)分值如下：排列形式合格率88.9，信息缺失率87.1，文字尺寸合格率70.97。以上3項(xiàng)需進(jìn)行部分整改。

4 結(jié)語(yǔ)

本文結(jié)合實(shí)例分析，對(duì)多層次模糊綜合評(píng)價(jià)法中權(quán)重的計(jì)算方法進(jìn)行了改進(jìn)。采用組合賦權(quán)法的模糊綜合評(píng)價(jià)模型對(duì)城市軌道交通車站客流導(dǎo)向標(biāo)識(shí)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)能夠更好的反映客觀事實(shí)，模型的可信度較高，且具有較強(qiáng)的操作性，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

[1] 呂露.地鐵車站標(biāo)識(shí)導(dǎo)向系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究[D].東華大學(xué),2014.

[2] 胡永宏,賀思輝.綜合評(píng)價(jià)方法[M].北京:科學(xué)出版社,2000.

[3] 張吉軍.模糊層次分析法(FAHP)[J].模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué),2000,14(2): 80-88.

[4] BUCKLEYJJ.Fuzzy hierarchy analysis[J].Fuzzysets and systems, 1985,17:233-247.

[5] 郭金玉,張忠彬等.層次分析法的研究與應(yīng)用[J].中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào),2008(05):148-153.

[6] 鄧雪,李家銘等.層次分析法權(quán)重計(jì)算方法分析及其應(yīng)用研究[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2012,42(07):93-100.

Evaluation of Passenger Flow Guidance Identification System in Urban Rail Transit Station

Wu Hongli, Chen Huiqin, Wang Jing

( School of Automotive, Chang'an University, Shaanxi Xi'an 710064 )

This paper considers that there are many problems in the passenger flow guidance system of urban rail transit stations. Based on the in-depth study of its influencing factors, the combination weighting method is used to establish the evaluation system and evaluation method of urban rail transit passenger flow guidance system, and the combination method is used. The power law carried out a comprehensive evaluation of the guiding sign system of Xiaozhai subway station in Xi'an.

Guiding identification system; Analytic hierarchy process;Entropy weight method

U121

A

1671-7988(2019)18-279-03

U121

A

1671-7988(2019)18-279-03

吳紅麗（1994.8-），女，長(zhǎng)安大學(xué)汽車學(xué)院交通運(yùn)輸工程17級(jí)研究生。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.18.098