基于T- S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)公交線路速度等級評價

張順風(fēng) 李培慶*

（浙江科技學(xué)院 機(jī)械與能源工程學(xué)院，浙江 杭州310023）

目前，針對公交線路評價方法較多，譚英嘉等[1]利用AHP 方法構(gòu)建城市常規(guī)公交線路網(wǎng)評價指標(biāo)體系。黃婷[2]等從乘客立場評價公交的時效性、安全性和舒適性等。吳瑤等[3]對西安、寶雞和咸陽3 個城市的公共交通進(jìn)行了適應(yīng)性評價。季玨等[4]使用了數(shù)據(jù)包絡(luò)法分析了北京市六區(qū)交通綜合效率。但是很少有專門針對公交線路速度等級的研究，同時為了解決公交線路等級評價中指標(biāo)值與評價等級之間的非線性關(guān)系導(dǎo)致的評價不完善和評價整體性不強(qiáng)的問題[5]，本文提出了T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度等級評價方法，并以杭州市28 條公交線路為例對T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價方法進(jìn)行實例分析。證明了所提方法的準(zhǔn)確性。

1 T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是由前件網(wǎng)絡(luò)和后件網(wǎng)絡(luò)兩部分組成。前件網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、模糊化層、模糊規(guī)則計算層、歸一化層[6-7]。后件網(wǎng)絡(luò)又分為r 個結(jié)構(gòu)相同的子網(wǎng)，第一層為輸入層，該層中第0 個節(jié)點的輸入值為1，提供模糊規(guī)則后件中的常數(shù)項。第二層為隱含層，其共有m 個節(jié)點，每個節(jié)點對應(yīng)一條規(guī)則。第三層是輸出層，用來計算網(wǎng)絡(luò)的輸出值，即公交線路速度等級評價值。

T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理[8]：

2 基于T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價實驗

2.1 數(shù)據(jù)采集與處理

本文分別取了2019 年4 月26 日、8 月9 日和10 月31 日為基準(zhǔn)日，每條線路抽查12 輛車，其中早中晚上下行各選2 輛車，測算全線路全程運(yùn)行速度，共采集到1008 條數(shù)據(jù)，異常數(shù)據(jù)27條，有效數(shù)據(jù)981 條。公交線路等級評價數(shù)據(jù)均來自實際測得數(shù)據(jù)，保證了原始數(shù)據(jù)的真實性。為了消除樣本數(shù)據(jù)相差太大對網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練造成影響，采用公式x'j=（xj-xj，min）/（xj，max-xj，min）對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理[9]，式中xj為輸入變量，x'j是變量歸一化值，xj，min是變量中的最小值，xj，max是變量中的最大值。

2.2 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、訓(xùn)練和測試

綜合考慮公交線路速度等級指標(biāo)的影響因素，選用早高峰上/下行速度（V1/V2）、晚高峰上/下行速度（V3/V4）和平峰上/下行速度（V5/V6）6 項指標(biāo)速度作為評價因子，對杭州市公交線路速度等級進(jìn)行評價。在公交線路評價標(biāo)準(zhǔn)中，通過大量實測數(shù)據(jù)求平均值后，將速度等級從低到高分為5 類，并分別給出了相應(yīng)的速度臨界值。如表1 所示。

在本研究中，以公交線路指標(biāo)等級標(biāo)準(zhǔn)限值為依據(jù)，采用線性內(nèi)插的方法擴(kuò)充訓(xùn)練樣本，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測試，設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)為1000 次，使用均方誤差（MSE）表示網(wǎng)絡(luò)誤差值，設(shè)定期望誤差值為0.01，當(dāng)訓(xùn)練結(jié)果均方誤差小于該值時，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果較好，達(dá)到要求。誤差變化趨勢如圖1。

表1 公交線速度路等級評價劃分標(biāo)準(zhǔn)限值

圖1 誤差變化趨勢圖

根據(jù)圖1 所示，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，隨著迭代次數(shù)的增加，網(wǎng)絡(luò)誤差逐漸減小，在完成1000 次迭代后，均方誤差為0.0066，小于0.01，證明該T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果較好，構(gòu)建的評價模型準(zhǔn)確可用，可以準(zhǔn)確評價出公交線路速度等級。

2.3 實例驗證

采通過訓(xùn)練好的T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，評價杭州市主城區(qū)28條公交線路速度等級。當(dāng)評價值小于1 時，速度等級為Ⅰ級；當(dāng)評價值大于1 小于2 時，速度等級為Ⅱ級；當(dāng)評價值大于2 小于3 時，速度等級為Ⅲ級；當(dāng)評價值大于3 小于4 時，速度等級為Ⅳ級；當(dāng)評價值大于4 時，速度等級為Ⅴ級。評價結(jié)果中有10 條公交線路為Ⅳ級，12 條公交線路為Ⅲ級，6 條公交線路為Ⅱ級。具體分析等級較低的6 條線路，為后續(xù)線路優(yōu)化調(diào)整提速參考。

通過T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價結(jié)果可知，28 條線路中55 路、20 路、86 路、17 路、290 路和10 路六條線路評價等級是Ⅱ級。實地研究考察等級較低的線路，發(fā)現(xiàn)55 路、86 路和290 路因軌道建設(shè)使專用車道長度縮短，車道數(shù)量減少，最終導(dǎo)致公交車輛運(yùn)行速度下降；20 路公交因軌道建設(shè)使部分公交站點被圍擋，從而出現(xiàn)車輛進(jìn)站出現(xiàn)列車化、上下客擁堵現(xiàn)象，導(dǎo)致公交車輛運(yùn)行速度降低；17 路和10 路因軌道建設(shè)使運(yùn)行線路出現(xiàn)大量曲線路段，線路非直線系數(shù)增加，導(dǎo)致公交車輛運(yùn)行速度降低。

3 結(jié)論

隨著城市的快速發(fā)展和軌道交通的規(guī)劃建設(shè)，公交線路運(yùn)行速度受到極大影響，所以準(zhǔn)確對公交線路速度等級進(jìn)行評價，為后續(xù)優(yōu)化提速奠定基礎(chǔ)。因此提出一種基于T-S 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公交線路速度等級評價方法，實例驗證表明該方法能快速準(zhǔn)確的評價公交線路運(yùn)行速度等級，為后期公交線路的優(yōu)化提速提供理論支撐，也為一些城市快速評價公交線路速度等級提供了新的思路和方法。