尹聪聪， 曲 媛

(1．同济大学铁道与城市轨道交通研究院，上海201804;2．上海市城市建设设计研究总院，上海200125)

0 引言

由于社会汽车保有量迅速上升，高速公路汽车追尾事故出现得愈发频繁，造成巨大的经济损失．因而，对高速公路汽车追尾事故的评价日益成为交通科技界广泛关注的问题，这项研究能对汽车智能驾驶、智能公路、智能交通等领域的发展起到重要作用，对提高汽车行驶安全也有重大意义．

高速公路汽车追尾事故涉及的因素众多，且每起事故的发生都有其具体影响因素．如回归法、指数法、专家打分法等传统评价方法[1]，都是在以往大量统计数据的基础上建立的．这种统计分析方法得出的评价结果有较大随机性，不能作为为避免事故发生而提出针对性措施的依据．而模糊综合评价方法能对高速公路汽车追尾事故进行多因素评价，与传统评价相比更全面更可行．尤其在历年资料匮乏的情况下，模糊综合评价方法能表现出更兼容的优势．

1 高速公路汽车追尾事故影响因素分析

由汽车追尾事故发生机理可知，行车速度、制动力、行车距离之间的关系失衡是导致事故发生的直接原因，而影响这几个要素的具体因素还需详细分析，主要可从以下四个方面考虑．

(1)人:“人”指的是驾驶员，驾驶员的年龄、性别、驾驶技术、安全意识、疲劳程度、身体健康状况、是否酒后驾车等因素都能对行车情况产生影响．

(2)车:“车”指发生事故的前后车辆也包括路上行驶的其他车辆，汽车本身的新旧程度、制动性能等因素在很多情况下将直接导致事故发生．

(3)路:“路”就是指道路交通条件，道路车流拥挤程度将影响车辆跟驰距离，路面条件将影响车辆制动时产生的制动力，道路线形能影响视距，这些都是影响交通安全的重要因素．

(4)环境:“环境”主要指天气状况，天气好时路面呈现良好状态不会引起打滑，同时驾驶员视野清晰开阔能使驾驶更平稳;当出现大雾、雨水、降雪、霜冻天气，会使行驶条件变得艰难，很容易诱发事故．

追尾事故就是“人—车—路—环境”这个系统中各要素的不协调造成的．这个系统的组成可用图1表示．

2 建立模糊综合评价模型

2．1 设置模糊评价因素集

因素集的元素是导致高速公路汽车追尾事故这一评价对象发生的各种影响因素．通常评价因素集用U={ui}(i=1，2，3，…，n)表示，其中ui指第i个因素．这些因素对评价对象的影响程度各不相同．

2．2 设置各因素的权系数向量

在评价过程中，需要用不同权系数区分各因素的重要程度．设各因素的权重分配为因素集U上的模糊集:P={pi}(i=1，2，3，…，n)，pi为第i个因素的权重系数，其中．权重分配有专家评分法、比例分配法等．这里采用1～9比例评分分配法:判断ui比uj对出现某一结果的贡献的重要程度，从“同等重要”到“绝对重要”依次用1～9之间的数字对应表示，若ui比uj的标度为bij，则uj比ui的标度为bji=1/bij．对各指标一一进行对比评分，然后根据各指标的评分值占所有指标评分值总和的百分比得出其权重．

2．3 设置模糊评价的评价集

评价集是评价对象可能出现的所有评价结果的集合．评价集用 S={sj}(j=1，2，3，…，m)表示，其中sj代表第j种评价结果．事实上，每种评价结果都是一个模糊集，进行评价的目的就是得出评价对象隶属于各结果的隶属度从而得出结论．本文将评价集定义为S={s1:发生追尾事故的可能性很高，s2:发生事故的可能性较高，s3:发生事故的可能性中等，s4:发生事故的可能性较小，s5:发生事故的可能性很小}．

2．4 设置隶属矩阵

设rij为因素集U中的第i个因素相对于评价集S中的第j个元素的隶属度，即rij表示第i个因素导致出现第j种结果的可能性．用模糊集合表示第i个因素ui的单因素评价结果为:Ri=(ri1，ri2，…，rim)(i=1，2，…，n)．由这样n个单因素的评价集R1，R2，…，Rn可组成矩阵 R:

R称为模糊评价矩阵．R的确定可根据历年资料统计获得，在资料缺乏的情况下亦可用专家打分法获得．本文采用专家打分法，由几位专家打分确定R矩阵．

2．5 建立模型，进行评价

权系数向量P和评价矩阵R确定之后，将因素集U上的权重向量通过模糊变换变为评价集S上的模糊评价结果向量，即V=P·R=(V1，V2，…，Vm)．该式称为综合评价合成算子，即综合评价模型[2]．V 为综合评价向量，其元素 Vj(j=1，2，…，m)的含义是:在综合考虑所有因素的影响的基础上，得出的评价对象相对于评价集中第j个评价元素的隶属度，即评价对象出现第j种结果的几率．U，P，S，R的确立构成了模糊综合评价模型，应用此模型就可以对高速公路汽车追尾事故进行模糊评价了．

3 高速公路追尾事故模糊综合评价

表1 高速公路汽车追尾事故模糊综合评价初始矩阵分值表

路面打滑 u312 0．67 0．32 0．16 0．23 0．15 0．14车间距 u32 0．5 R5 0．35 0．22 0．18 0．13 0．12路0．17 案例二 道路情况 u31 0．5 视距 u311 0．33 R4 0．3 0．15 0．25 0．22 0．18路面打滑 u312 0．67 0．32 0．16 0．23 0．15 0．14车间距 u32 0．5 R5 0．35 0．22 0．18 0．13 0．12案例三 道路情况 u31 0．6 视距 u311 0．75 R4 0．43 0．2 0．2 0．1 0．07路面打滑 u312 0．25 0．4 0．18 0．2 0．1 0．08车间距 u32 0．4 R5 0．23 0．15 0．3 0．2 0．12晴朗 u41 0．8 0．07 0．04 0．12 0．17 0．6小雨 u42 0．05 0．02 0．04 0．08 0．23 0．63案例一 大雾 u43 0．05 R6 0．02 0．04 0．08 0．23 0．63雪u44 0．05 0．02 0．03 0．08 0．22 0．65霜冻 u45 0．05 0．01 0．08 0．25 0．18 0．48晴朗 u41 0．8 0．07 0．04 0．12 0．17 0．6小雨 u42 0．05 0．02 0．04 0．08 0．23 0．63环境0．1 案例二 大雾 u43 0．05 R6 0．02 0．04 0．08 0．23 0．63雪u44 0．05 0．02 0．03 0．08 0．22 0．65霜冻 u45 0．05 0．01 0．08 0．25 0．18 0．48晴朗 u41 0．05 0．01 0．01 0．15 0．25 0．49小雨 u42 0．4 0．28 0．12 0．35 0．12 0．13案例三 大雾 u43 0．45 R6 0．3 0．2 0．28 0．12 0．1雪u44 0．05 0．03 0．03 0．15 0．3 0．49霜冻 u45 0．05 0．03 0．03 0．22 0．3 0．42

3．1 建立模糊综合评价指标体系

根据前面对追尾事故影响因素的分析，现将与高速公路行驶密切相关且对事故的发生有重要影响的因素筛选出来，过滤掉不重要的次要因素，建立了高速公路追尾事故的三级评价指标体系如表1所示:

3．2 案例分析

为了检验模糊综合评价理论在高速公路汽车追尾事故评价中的实际应用性，在这里引入几个案例进行评价分析．根据高速公路行驶特点可知，由于不受行人、非机动车、对向来车的横向干扰，驾驶员、车速、天气等因素成为了主要因素．因此，为了能体现这些因素的影响，本文在选择案例时注意突出了它们的变化．

案例一:在限速为100km/h的由南往北的直线段高速公路上，上午9:00左右某男驾驶一辆小轿车以100km/h的车速行驶，当时天气晴朗，路上车流速度稳定间距适中．

案例二:在限速为100km/h的由南往北的直线高速公路上，上午9:00左右某男驾驶一辆小轿车以50km/h的车速行驶，当时天气晴朗，路上车流密度、车辆间隔适中．

案例三:在限速为80km/h的由南往北的高速公路上的山地弯道处，上午9:00左右某男驾驶一辆小轿车以120km/h的车速超速行驶，当时天气为大雾小雨，路上车流密集．

分析案例条件，得出模糊合评价初始分值(如表2所示)．

分别用A，B，C表示各层次评价结果，选取案例一进行演算:

1)第三层影响因素评价结果演算

图1 高速公路汽车追尾事故影响因素体系

表2 层次分析评价因素表

表3 评价结果

2)第二层影响因素评价结果演算3)第一层影响因素评价结果演算

以相同方法对案例二、三进行计算评价，得到各案例评价结果见表3．由结果可知，天气晴朗时发生追尾事故的概率较雾天、雨天低，尤其在弯道视距不佳处事故发生概率较高，驾驶员需特别小心，这符合实际情况．同时，驾驶员也要注意高速公路上的限速标志，不按限速要求驾驶可能导致追尾事故发生．

以案例一和案例二的评价结果为例，由案例一的结果分析知，发生追尾事故的概率在五个评价等级间分布较均匀，说明一定发生事故的可能性小;案例二的结果显示发生追尾事故的可能性较不发生事故的可能性大，表明这种情况下事故发生概率比案例一高．在高速公路上，车辆行驶速度低于最低限速时很容易追尾，因此评价结果是符合实际情况的．实验结果表明该模型是可作为高速公路汽车追尾事故评价之用的．

[1] 刘舒燕．交通运输系统工程[M]．北京:人民交通出版社，2006．

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