道路交通安全态势感知的诊断模型

张荀

摘要：就当前我国道路交通安全的发展现状和道路交通的整体的运行情况来看，为了更好的保证交通安全，必须要建立道路交通通安全的诊断指标体系，根据实际需要来设计出交通安全态势的感知诊断模型，其中包括组合权重诊断模型和精神网络诊断模型。我国对这一项目也十分重视，借助当代科技力量，不断加强对诊断模型的研究。本文对两种交通安全态势的感知诊断模型进行了深入分析，并且借助一些实验和公式，进行了更加深刻的探讨。

【关键词】道路交通；安全态势；感知；诊断模型

近些年来，我国社会发展水平获得了显著的提高，经济和科技发展速度不断加快，道路建设更加完善，但是道路交通安全仍然存在着很大的问题。另外，每年因交通事故而发生意外的人数很多，而道路交通安全态势的感知诊断模型能够有效地提高道路交通的安全管理，能够有效地改善道路交通安全现状。

1.道路交通安全的诊断指标体系

要想更好地对道路交通安全进行诊断就需要一套良好的诊断体系，在体系的设计过程当中主要考虑的就是影响道路安全的因素，依据诊断指标体系来建立一套道路交通安全的原则。道路交通安全的诊断指标体系从人、车、路和环境四个方面进行建立，其分别为驾驶员的特性、车辆的特性、道路的状况、交通环境，由它们来组成道路交通诊断体系，能够对影响道路交通安全的因素全面的进行覆盖，在这四个部分下又分为十二个导向，以便能够更好的对道路交通的情况进行掌握。其中驾驶员的特性所包含的是对超速违章率、驾驶员安全知识水平、酒驾违章率进行检查保证其达到规定标准，车辆特性主要包括对机动车保有量、摩托车与机动车的比例、电动自行车在交通工具中所使用的情况进行分析，道路状况主要包括对道路网布置的疏密度、对交通事故发生黑点的占比、低等级道路在所有道路中所占比例进行分析，要保证做到仔细排查，不忽略任何一个道路，最后对交通环境所包含的导向主要有恶劣天气所占环境比例，交通部门的服务水平、交通安全的系数。通过这些导向，能够有效反映道路交通的安全情况，以便交通部门做出反映。

2.基于组合权重的道路交通安全诊断模型

判断道路交通安全态势有许多不同的方法，而不同的道路安全诊断方法也会产生不同的诊断指标，而诊断指标又会深刻影响到诊断的结果，所以必须要对指标权重进行合理的安排。对此，可以在主观和客观两个方面来选择赋权法确定指标权重，选择科学合理的方法，能够保证指标权重符合客观要求和标准，同时也能够保证其经济意义，把主观和客观的权重相结合形成组合权重，从而建立出完善的组合权重诊断模型。

2.1诊断指标值的标准化处理

在诊断指标值的标准化处理时，因为在诊断体系中不存在一样的量纲和公度性，因而必须要慎重选择处理方法，而选用科学合理的归一化方法，能够把诊断的指标值进行更加科学的处理。对此，要先建立道路交通安全的矩阵，将与道路安全诊断体系中的十二个导向作为道路交通安全的诊断矩阵，进而能够得出所诊断对象的指标值。然后可以把道路交通安全态势的诊断指标，转化为效益型和成本型两种，因为计算指标的方法会直接影响到诊指标，所以必须要根据实际情况选择最为合理的计算方法。

2.2道路交通安全态势的诊断指标权重系数界定

在对诊断指标权重进行系数界定时，也有两种不同的方法。第一，熵权法。这种方法借助理论中的上智来对指标进行确定，其能够作为道路交通安全诊断矩阵的指标基础，以此来对所测对象进行判断。第二，AHP法。这种方法是由专家对指标进行界定和赋权的方法，对此，首先要构造相应的判断矩阵，并且要采取有效的方法对矩阵进行计算和分析。然后再对道路交通安全态势诊断指标的统一性进行检验，这样能够有效地避免在最后确定的权重中出现问题缺陷，保证权重的准确性。其次，在对指标的层次进行单排序，当局正通过统一性的检验，并且达到标准之后，对矩阵的最大特征值和标准向量进行计算，而计算出来的向量分量则对应着上下两层的因素权重。最后再对诊断指标进行综合排序，把经过计算所得到的单排序标准向量和每一个导向的标准向量的分量来进行求和，这样就能够得到标准的指标，从而完成对权重系数的界定。

3.基于神经网络的道路交通安全诊断模型

神经网络是当代社会科技水平深入发展的产物，是一种以生物神经学理论为基础的模型，这个模型中包括三个层次，每一层中都有多个基本单元，数据信息又通过这些单元来进行传递。例如BP神经网就是一种使用较多的神经网络，BP神经网络的主要设计思路是将数据进行有效的传播，保证每一条信息能够安全的到达接受点。BP神经网络对道路安全的建设有着很重要的作用。

3.1构建道路交通安全的BP神经网络

在神经网络中应用十分广泛的是BP神经网络，应用的方式是数据信息的传播和误差反向传播。道路交通安全诊断模型在神经网络的基础上进行构建，首先要构建道路交通中的BP神经网络，充分结合道路交通安全的诊断指标以及一些其他的相关数据信息，也就是设定系统中的输入层和基本单元。

3.2训练道路交通安全的BP神经網络

然后要对BP神经网络进行实验和应用，对当前已存在的BP神经网络选择一部分样本诊断对象来对网络系统进行实验，在不断实践的过程中提高BP神经网络的完善性。另外，每层中的基本单元都有其具体的权值，然后进行处理，计算后输出其诊断直，并且和期望值相对比，如果诊断值和期望值之间的差额在合理范围之内，整个流程就达到要求，如果没有在合理范围内，就要对误差产生的原因进行更加深入的分析，同时，每一层中的基本单元的权值都会被误差所影响，在调整权值，解决问题之后，再一次重复上述过程，直到误差被控制在要求的标准范围之内。

3.3界定道路交通安全的等级范围

在构建并训练出完善的BP神经网络之后，要把相应对象的诊断值输入到神经网络中，然后可以获取诊断输出值，然后能够根据所输出的诊断输出值来进行等级划分，然后判断出诊断等级，最终完成整个流程。

4.道路交通安全的诊断指标体系

为了能够更加准确、全面地反映出道路交通安全的状况，必须要对可能会影响到道路交通安全的所有因素分析和考虑，然后根据诊断指标体系等相应原则来建立健全一个完善的道路交通安全诊断指标体系，这项指标体系的内容包含许多方面。诊断指标体系中包含着驾驶员的特性，而驾驶员特性中包括超速违章率、驾驶员的安全知识水平以及酒驾违章率，根据这些方面能够对驾驶员的特性进行一个大致的判断，反映出驾驶员的行车状态；在车辆特征中包含机动车的保有量、摩托车的比例、电动自行车的使用状况，这些都是属于车辆的特性，分门别类的体现出车辆的大致状况，能够根据这些数据来分析出当前道路交通安全中发生车辆事故最多的车辆特性；在道路状况中可以看出道路网密度、事故黑点比率、低等级道路比率，然后根据这些道路状况来总结出车辆安全事故的多发地；在交通环境中包括恶劣天气环境比例、服务水平以及交通安全系数。根据道路交通安全的诊断指标体系，能够准确的了解到驾驶员、车辆特征、道路状况以及交通环境，然后根据所有可能会影响到道路交通安全的影响因素，诊断道路交通安全态势。

5.结束语

为了更好地保证道路交通安全，必须要构建道路交通安全态势感知的诊断模型，根据实际情况来选择权重诊断模型和BP神经网络模型，然后在不断的实践过程中，不断训练诊断模型，保证诊断模型能够为我国道路交通安全提供更加有力的保证。

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