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    基于灰色關(guān)聯(lián)分析的行車(chē)安全評(píng)價(jià)研究

    2020-09-06 13:22:45武佳琪張慧慧檀亞寧
    關(guān)鍵詞:灰色關(guān)聯(lián)行車(chē)安全熵權(quán)法

    武佳琪 張慧慧 檀亞寧

    摘? 要:隨著車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,在車(chē)輛行駛的過(guò)程中對(duì)相關(guān)指標(biāo)的檢測(cè)越來(lái)越準(zhǔn)確,產(chǎn)生的行車(chē)數(shù)據(jù)也日益增多,如何判別行車(chē)安全狀況成為當(dāng)前運(yùn)輸行業(yè)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。該文通過(guò)熵權(quán)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并建立灰色關(guān)聯(lián)模型對(duì)行車(chē)安全進(jìn)行分析。通過(guò)分析可知,大部分車(chē)輛駕駛者的交通安全意識(shí)水平一般,極易釀成嚴(yán)重后果,只有加強(qiáng)對(duì)車(chē)輛駕駛者安全意識(shí)的培養(yǎng),才能有效降低交通事故的發(fā)生率。

    關(guān)鍵詞:行車(chē)安全;熵權(quán)法;灰色關(guān)聯(lián)

    中圖分類(lèi)號(hào): U461.91? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    0 引言

    隨著我國(guó)社會(huì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng),越來(lái)越多的人選擇汽車(chē)作為主要交通工具,但同時(shí)出現(xiàn)的行車(chē)安全問(wèn)題也日益增多。為緩解該社會(huì)現(xiàn)象,該文構(gòu)建一種基于灰色關(guān)聯(lián)分析的行車(chē)安全評(píng)價(jià)模型,利用熵權(quán)法計(jì)算出各個(gè)影響因素的權(quán)值,并將計(jì)算得到的權(quán)值結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析法構(gòu)建行車(chē)安全評(píng)價(jià)模型。

    1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    數(shù)據(jù)預(yù)處理包括2點(diǎn)。1)去除異常值,針對(duì)收集的數(shù)據(jù),該文將異常值刪除,保證了數(shù)據(jù)的合理性。2)填補(bǔ)缺失值,部分車(chē)輛出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失的情況,該文根據(jù)數(shù)據(jù)集中記錄的取值分布情況來(lái)對(duì)缺失值進(jìn)行自動(dòng)填充,通過(guò)計(jì)算行車(chē)速度的平均值進(jìn)行填補(bǔ)。

    2 安全評(píng)價(jià)模型

    2.1 模型假設(shè)

    安全評(píng)價(jià)模型有4個(gè)假設(shè)。1)假設(shè)車(chē)輛行駛路段未發(fā)生重大自然災(zāi)害。2)假設(shè)駕駛員在行車(chē)過(guò)程中健康狀況良好。3)假設(shè)每個(gè)城市單位時(shí)間道路人流量相同。4)假設(shè)車(chē)輛行駛過(guò)程中不考慮天氣和能效等因素。

    2.2 模型建立

    為避免在指標(biāo)權(quán)重的確定中受到主觀因素和不確定性因素的干擾,該文采用客觀權(quán)重熵權(quán)法來(lái)確定影響因素的權(quán)重系數(shù),該方法根據(jù)指標(biāo)變異性的大小來(lái)確定客觀權(quán)重[1]。它能將一些邊界不清且不易定量的因素定量化,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)綜合評(píng)價(jià)。同時(shí)結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)模型,通過(guò)運(yùn)用序列算子對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成并處理[3]。

    2.2.1 選取測(cè)評(píng)指標(biāo)

    通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集的處理,分析導(dǎo)致不良駕駛的行為的因素包括:疲勞駕駛、加速度突變、怠速情況、超速、急變道(不良駕駛行為影響圖如圖1所示),選取這些因素作為測(cè)評(píng)指標(biāo),并選取部分輛運(yùn)輸車(chē)為測(cè)評(píng)對(duì)象進(jìn)行下一步操作。

    2.2.2 指標(biāo)處理

    對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行等級(jí)劃分,以數(shù)值10為占比最大,數(shù)值1為占比最小,為得到正確率較大的指標(biāo)權(quán)重?cái)?shù)值,該文在做數(shù)據(jù)處理時(shí)將各個(gè)指標(biāo)單位正向化和無(wú)量綱化,讓所有數(shù)值落入?yún)^(qū)間(0,1)內(nèi),由此計(jì)算可得到第j項(xiàng)指標(biāo)下的第i個(gè)測(cè)評(píng)對(duì)象占比權(quán)值。

    式中:xij和xnj表示樣本數(shù)據(jù)矩陣中的數(shù)據(jù)。部分車(chē)輛正向化處理結(jié)果見(jiàn)表1。

    2.2.3 計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

    指標(biāo)的權(quán)重描述該指標(biāo)在整體評(píng)價(jià)中的相對(duì)重要程度,將需要測(cè)評(píng)的指標(biāo)進(jìn)行對(duì)整體體系的重要性進(jìn)行排序,各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系相對(duì)應(yīng)的權(quán)重組成了權(quán)重體系。如果指標(biāo)的信息熵越小, 那么該指標(biāo)提供的信息量就越大, 其在綜合評(píng)價(jià)中所占比重給也就越大, 同時(shí)權(quán)重也會(huì)越高[2]。

    式中:dj表示指標(biāo)熵冗余度,ωj表示指標(biāo)權(quán)重結(jié)果,j代表指標(biāo)序號(hào),m代表指標(biāo)個(gè)數(shù)。不良駕駛行為對(duì)應(yīng)權(quán)重見(jiàn)表2。

    2.2.4 確定特征矩陣

    通過(guò)上述權(quán)重的計(jì)算,對(duì)各車(chē)輛的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新定義后得到特征矩陣,

    定義x0=(x0(1),x0(2)……x0(n))為系統(tǒng)特征序列,其中xi(i)代表特征值。

    2.2.5 計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)

    為定量的描述相關(guān)因素或者系統(tǒng)之間的相關(guān)程度,灰色系統(tǒng)引進(jìn)關(guān)聯(lián)系數(shù)的概念,其基本思想是對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)序列中的幾何關(guān)系和曲線幾何形狀的相似程度進(jìn)行比較分析[4]。

    式中:Loi是指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù), p為分辨系數(shù),0

    Step6:求解關(guān)聯(lián)度

    關(guān)聯(lián)度表征了各測(cè)評(píng)對(duì)象與理想對(duì)象之間的相似程度,其值越大,則測(cè)評(píng) 對(duì)象越優(yōu),反之越劣[5]。其中等權(quán)聯(lián)度Roi是各子序列與母序列各個(gè)時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值,其中是n指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)個(gè)數(shù)。

    加權(quán)關(guān)聯(lián)度的計(jì)算則考慮了測(cè)評(píng)對(duì)象的指標(biāo)信息的可靠性,減小了計(jì)算結(jié)果的誤差,增加了關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果的可靠性。

    式中:roi是指標(biāo)加權(quán)關(guān)聯(lián)度,W(t)是加權(quán)值,通過(guò)對(duì)導(dǎo)致不良駕駛行為的影響因素進(jìn)行等權(quán)關(guān)聯(lián)計(jì)算和加權(quán)關(guān)聯(lián)計(jì)算得到測(cè)評(píng)對(duì)象的相關(guān)結(jié)果見(jiàn)表3。

    根據(jù)上表結(jié)果,劃分評(píng)價(jià)安全等級(jí),為安全性較高,不易發(fā)生交通事故,為安全性中等,可能會(huì)發(fā)生交通事故,為安全性低,極易發(fā)生交通事故。得到測(cè)評(píng)對(duì)象A車(chē)輛在安全行駛,測(cè)評(píng)對(duì)象D車(chē)輛極易發(fā)生交通事故,駕駛員需要馬上安全停靠并調(diào)整自己的行車(chē)狀態(tài),其余車(chē)輛雖然安全性中等,但是駕駛者也要同時(shí)提高警惕,防止交通事故的發(fā)生。

    3 模型評(píng)價(jià)

    模型優(yōu)點(diǎn):

    可以較好地克服評(píng)價(jià)指標(biāo)的灰色性和不確定性,對(duì)于樣本的要求條件較少。

    計(jì)算較為簡(jiǎn)單,貼合實(shí)際生活中車(chē)輛行駛的狀況,能夠給出較為客觀的評(píng)價(jià),真實(shí)反映車(chē)輛交通的行駛狀況。

    可以對(duì)多目標(biāo)決策以及不完全的樣本信息進(jìn)行評(píng)價(jià)處理,分析得到的結(jié)果的解釋性和客觀性較強(qiáng)。

    模型不足:

    計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)時(shí)由于不考慮指標(biāo)變量權(quán)重對(duì)決策影響系數(shù)的幅度,可能會(huì)造成信息損失并影響決策值的關(guān)聯(lián)傾向。

    模型理論體系目前并不是很完善,并不能很好的應(yīng)用解決所有的問(wèn)題。

    4 結(jié)語(yǔ)

    通過(guò)該文的分析得知大部分車(chē)輛駕駛者的交通安全意識(shí)處于一般水平,在平常行駛中很可能由于各種原因釀成極其嚴(yán)重的后果,所以相關(guān)部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)車(chē)輛駕駛者安全意識(shí)的培養(yǎng)和提高,加強(qiáng)對(duì)交通運(yùn)輸?shù)墓芾?,積極宣傳安全駕駛規(guī)范,增強(qiáng)人們的安全和守法觀念,嚴(yán)格執(zhí)行交通法規(guī),降低交通事故的發(fā)生率。

    參考文獻(xiàn)

    [1]丁浩.基于熵權(quán)法的江蘇省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平實(shí)證研究[J].現(xiàn)代商業(yè),2019(8):68-70.

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    [4]段家現(xiàn).基于灰色關(guān)聯(lián)和模糊邏輯的注塑工藝多目標(biāo)優(yōu)化[J].塑料科技,2018,46(11):38-43.

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