[发明专利]交通参与者交通行为安全性测评方法

摘要

本发明公开了一种交通参与者交通行为安全性测评方法，能够根据交通参与者的基本信息和交通行为数据，确定其行为的安全等级。首先依据交通行为“事前-事中-事后”的行为过程，按两层指标体系的原则建立交通行为安全性测评指标体系；然后经综合评测，确定交通参与者各安全等级及各等级测评因子的标准值；设计测评指标对应量表，并在此基础上获得样本数据；最后在研究“交通参与者-交通安全测评指标-交通行为需求”之间联系的基础上，使用模糊测度理论，针对测评样本构造测评函数，确定模糊测度和模糊积分测评模型，建立交通行为安全性测评方法，经过模糊识别，最终得到测评样本的安全等级。

主权项

1.一种交通参与者交通行为的安全性测评方法，其特征在于：步骤1：构建测评指标、测评等级和论域测评指标包括4个作为一级指标的准则面和15个作为二级指标的测评因子，其中，一级指标分为：固有基本特征、交通安全意识、习惯性交通行为、受激性交通行为，其所对应的二级指标如下：固有基本特征的二级指标分为：①年龄；②文化程度；③社会地位；④收入水平；⑤性格特征；交通安全意识的二级指标分为：①交通安全教育程度；②交通安全意识水平；③交通法规认知程度；习惯性交通行为是指交通参与者的一种习惯性非安全交通行为，其二级指标分为：①弱化控制能力；②弱化判别能力；③存在交通冲突；受激性交通行为是指交通参与者在特定情况下所产生的非安全交通行为，其二级指标分为：①受他人影响；②受自身影响；③受天气影响；④受环境影响；建立论域，所述论域由待测评的样本和四级测评标准组成：X＝{x₁，x₂，...，x_i，...，x₅} i＝1，2，...，5其中，x₁为待测评样本，x₂～x₅为四级测评标准，其中每个元素x_i称为论域中的元素，每个元素由15个参与测评的因子组成，将每个元素被视为15维空间上的一个点，即：x_i＝(x_i1，x_i2，...，x_ij，...，x_i15)^T    i＝1，2，...，5；j＝1，2，...，15其中，x_ij为论域X中第i个元素的第j个测评因子，x₁为待测评样本，其各个测评因子的实测值x_1j可以根据问卷调查样本测评因子对应量得到，即：x₁₁＝样本年龄  对应值为：12岁以下——1，12-25岁——2，26-30岁——3，31-40岁——4，41-50岁——3，51岁以上——2；x₁₂＝样本文化程度  对应值为：初中及以下——1，高中或中专——2，大专或本科——3，硕士或以上——4；x₁₃＝样本社会地  位对应值为：学生——4，公司职员——3，工人——2，公务员——4，老师——4，家庭主妇——3，其他——2；x₁₄＝样本收入水平  对应值为：2万以下——1，2-5万——2，5-8万——3，8万以上——4；x₁₅＝样本性格特征  对应值为：严格要求自己的愿望很强烈，但这种愿望往往被自己的一时冲动所破坏——4，对情况处理不够果断，对危险情况的处理，常因优柔寡断而坐失良机——3，平时工作循规蹈矩，但处理意外情况时会出现顾此失彼、不知所措的情况——2，容易发火，情绪变化较大，且工作效率随情绪变化有较大的波动——1；x₁₆＝样本交通安全教育程度  对应值为：受到过系统正规的交通安全教育——4，未受过——2；x₁₇＝样本交通安全意识水平  对应值为：同意在判断无危险的情况下，违章也没有关系——2，不同意——4；x₁₈＝样本交通法规认知程度  对应值为：同意行人强行冲红灯而发生交通事故的，应由汽车负全部事故责任——2，不同意——4；x₁₉＝样本弱化控制能力  对应值为：会因走神而没有注意交通信号——2，不会——4；x₁₁₀＝样本弱化判别能力  对应值为：会因绿灯时间即将结束而跑着过马路——4，不会——2；x₁₁₁＝样本存在交通冲突  对应值为：会在机动车道上行走——2，不会——4；x₁₁₂＝样本受他人影响  对应值为：前面有人集体闯红灯时，会跟在他们后面走过去——2，不会——4；x₁₁₃＝样本受自身影响  对应值为：心情极其烦躁的时候，违反交通规则的行为会增多——2，不会——4；x₁₁₄＝样本受天气影响  对应值为：天下雨而没带伞时，会跑着过交叉口——2，不会——4；x₁₁₅＝样本受环境影响  对应值为：夜间会因车辆稀少而闯红灯——2，不会——4；x₂～x₅为四级测评标准，x_2j、x_3j、x_4j、x_5j分别为安全等级为1、2、3、4级的各个测评因子的标准值，安全等级4级的安全性最高，安全等级1级的安全性最低，经综合评测，确定交通参与者交通行为安全性各等级测评因子的标准值如下：安全等级为1级的各个测评因子的标准值为：x₂₁＝1，x₂₂＝1，x₂₃＝1，x₂₄＝1，x₂₅＝1，x₂₆＝1，x₂₇＝1，x₂₈＝1，x₂₉＝1，x₂₁₀＝1，x₂₁₁＝1，x₂₁₂＝1，x₂₁₃＝1，x₂₁₄＝1，x₂₁₅＝1；安全等级为2级的各个测评因子的标准值为：x₃₁＝2，x₃₂＝2，x₃₃＝2，x₃₄＝1，x₃₅＝2，x₃₆＝2，x₃₇＝3，x₃₈＝3，x₃₉＝2，x₃₁₀＝3，x₃₁₁＝3，x₃₁₂＝2，x₃₁₃＝3，x₃₁₄＝2，x₃₁₅＝3；安全等级为3级的各个测评因子的标准值为：x₄₁＝3，x₄₂＝2，x₄₃＝2，x₄₄＝2，x₄₅＝2，x₄₆＝3，x₄₇＝4，x₄₈＝3，x₄₉＝3，x₄₁₀＝3，x₄₁₁＝4，x₄₁₂＝3，x₄₁₃＝4，x₄₁₄＝3，x₄₁₅＝3；安全等级为4级的各个测评因子的标准值为：x₅₁＝4，x₅₂＝4，x₅₃＝4，x₅₄＝4，x₅₅＝4，x₅₆＝4，x₅₇＝5，x₅₈＝4，x₅₉＝4，x₅₁₀＝5，x₅₁₁＝5，x₅₁₂＝4，x₅₁₃＝5，x₅₁₄＝5，x₅₁₅＝4；步骤2：构造测评函数，对论域中的每个元素各测评因子x_ij都能给出一个具有单调性和可积性的测评函数f(x_ij)，这个测评函数f(x_ij)是关于论域中每个元素各测评因子的评分值，它反应各测评因子关于论域元素间安全性程度的数值表示，为了构造测评函数，首先应使测评因子间具有可比性，为此，对论域中每个元素各测评因子进行标准化处理：dij=xijCoj,i=1,2,...,5;j=1,2,...,15---(1)]]>式中：d_ij：为论域X中第i个元素第j个测评因子的标准化值；x_ij：x_1j为论域X中第1个元素第j个测评因子的实测值；x_2j、x_3j、x_4j、x_5j为第2、3、4、5个元素第j个测评因子的各级标准值；C_oj：为第j个测评因子的参考标准，这里取C_oj＝x_5j；据此，建立如下测评函数：f(xij)=dijC·(dmax-dmin),i=1,2,...,5;j=1,2,...,15---(2)]]>其中：d_max：为论域X中所有元素各测评因子标准化处理所得值d_ij的最大值；d_min：为论域X中所有元素各测评因子标准化处理所得值d_ij的最小值；f(x_ij)：为论域X中每一元素各测评因子的评分值；f：为论域X上的测评函数；C：为使f(x_ij)∈(0，1)的常数，这里取1.6；步骤3：确定模糊测度将x_ij基于论域X中每个元素各测评因子的评分值f(x_ij)按照从大到小重新排序并赋值给x′_ij，得到一组新的元素x′_i1，x′_i2，...，x′_ij，...，x′_i15，满足f(x′_i1)≥f(x′_i2)≥...≥f(x′_i15)，则模糊测度函数g(x′_ij)的计算公式为：g(x_i1′)＝g_i1                              (3)g(x′ij)=1λ|Πk=1j(1+λgik)-1|,(2≤j≤14,-1≤λ≤∞)---(4)]]>g(xi15)=1λ|Πk=115(1+λgik)-1|=1---(5)]]>由式(5)可得Πk=115(1+λgik)=λ+1---(6)]]>由式(6)可确定λ，g_ij为论域X中第i个元素第j个测评因子的权重，其计算公式为：gij=Wij/Σj=115Wij---(7)]]>其中：W_ij＝x_ij/C_oj              (8)步骤4：模糊积分测评模型g(x′_ij)具有单调性，是一种典型的模糊测度，本发明采用Einstein的算子进行积分计算：算子的算法为：aϵ+b=a+b1+a·b---(11)]]>其中，a、b为算子左右两边的计算式；步骤5：模糊识别由上一步的模糊积分测评模型得到各个积分值E_i，其中E₁为样本的模糊积分值，E₂、E₃、E₄、E₅为第1、2、3、4级测评标准的模糊积分值，引用线性函数表达式建立待测评样本与各测评标准间关于模糊积分值的隶属函数：μ1=1E1<E2E3-E1E3-E2E2<E1<E30E1≥E3---(12)]]>μ2=0E1≤E2E1-E2E3-E2E2<E1<E3E4-E1E4-E3E3<E1<E40E1≥E4---(13)]]>μ3=0E1≤E3E1-E3E4-E3E3<E1<E4E5-E1E5-E4E4<E1<E50E1≥E5---(14)]]>μ4=0E1≤E4E1-E4E5-E4E4<E1<E51E1≥E5---(15)]]>比较μ₁、μ₂、μ₃、μ₄，选取最大的μ_m，m＝1、2、3、4，则测评样本的安全性等级为对应的m级。