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摘要：文章以模糊综合评判法为数学工具，实现了一种通过建立数学模型对道路条件各因素综合作用影响下驾驶员的道路安全感进行定量描述与评价的方法，并建立了驾驶员道路安全感的模糊综合评价模型，推导了驾驶员道路安全感水平的量化评价指标IPS。
关键词：军车驾驶员 道路安全感 模糊评判
我军实现跨越式发展对军交运输事业提出了新的、更高的要求。军用车辆装备的数量越来越多，在军事行动和作战保障中发挥的作用越来越大。车辆不仅是部队机动和运输保障的重要工具，也是武器装备的重要组成部分。军队车辆交通事故的发生严重影响了部队战备、训练和军事任务的顺利完成，造成巨大的经济损失，在社会和群众中造成了不良影响。因此，科学有效地预防车辆事故是部队建设的现实需要，直接影响着部队军交运输正规化建设和发展，是我们必须研究和解决的紧迫课题。近年来，空军地面部队连续发生多起车辆事故和飞行地面运输保障事故，严重影响了军事训练和部队战斗力的提高，一些单位消极保安全的思想非常嚴重，诸多问题给空军军交运输安全提出了严峻的挑战。因此，认真研究军车驾驶员道路安全感，运用科学方法对其深入细致研究，提出预防与改进对策，对于缓解当前运输事故的紧张局面和为运输安全措施和决策的制定提供科学依据具有重要现实意义。
评价指标体系的建立
在行车过程中，军车驾驶员的驾驶操作行为时刻受到道路交通环境中各种信息的影响，军车驾驶员必须随时在极短的时间内对公路路段的道路条件做出分析、判断，得出对应的道路安全感，从而采取相应的驾驶对策。道路条件是一个由道路线形、路面及其环境等多因素构成的复杂系统，因此，军车驾驶员在行车过程中的道路安全感觉就是在多种因素综合作用下对道路条件做出的“好”、“较好”、“一般”、“差”等模糊认知评价的反映。
除道路条件各因素以外，军车驾驶员的认知还要受到气候条件、交通条件、驾驶员本身因素（驾驶经验、个性差异）等多种因素的影响。如雨、雪、雾天都将降低空气中的能见度，减少路面附着系数，从而大大降低驾驶员的安全感。另外，军车驾驶员对道路安全性的判断又是一个主观行为过程，如果军车驾驶员判断的道路安全性高于该路段的实际安全性，驾驶员控制的行车速度就会超过该路段的设计车速，从而引发道路交通事故。
军车驾驶员的道路安全感觉是影响行车安全的一个很重要的因素。因此，度量军车驾驶员在一定道路条件下的安全感受，分析各因素对其影响作用的大小，将对提高道路安全性，减少和防止交通事故的发生有重大的意义。鉴于这种情况，本文根据军车驾驶员对道路条件感受过程中的模糊性，以模糊数学为工具，建立了军车驾驶员对道路条件安全感受的模糊综合评判模型。
建立因素集和评价集
（一）因素集
因素集U是由影响评判对象的各个因素所组成的集合，可表示为：U={u1，u2，u3……un}。其中，ui（i=1，2……n）是若干影响因素。所以本模型的因素集为：U={平曲线半径u1，纵坡坡度u2，视距长度u3，路面宽度u4，横线干扰状态u5，路侧危险程度u6}。
（二）评价集
评价集是由对评判对象可能做出的评判结果所组成的集合，可以表示为：V={v1，v2……vm}。其中，元素vj（j=1，2……vm）是若干可能做出的评判结果，模糊综合评判的目的就在于通过对评判对象综合考虑各影响因素，能够从评价集V获得一个最适当的评判结果。本文将评判等级集V定义为4个等级的集合，即用V={v1，v2，v3，v4}={1，2，3，4}来表示驾驶员道路安全感水平从低到高的4个评价等级，其中，1，2，3，4实际上是表示模糊数。用模糊数来表示一些模糊概念是为了便于计算，达到让数据说话而对评语进行的量化处理的目的。1，2，3，4为等级高低量度，其分别对应的各等级评语如表1所示。
评价指标隶属度确定
单因素评判是进行模糊综合评价的三要素之一，即在进行模糊评价时，如何确定因素对应各个评判等级的隶属度的大小是整个评判能否进行的关键。各因素对各个评判等级隶属度的大小是从单因素评判的角度出发，评价指标的不同值隶属于各评价等级的程度。从单因素影响评判的角度出发，建立道路参数的各认知评语模糊子集与驾驶员道路安全感水平的4个评判等级之间的一一对应关系（见表2）。
评价指标权重的获取
建立了评价对象的因素集，就需要确定各评价指标的权重系数，即因素重要程度系数。在模糊综合评价模型中，权数与评价指标的隶属函数成为影响评价结果的两大因素之一。
本研究在确定各指标的权重系数时主要采取了以层次分析法为主，并以最小二乘法辅助确定部分指标相对重要度的方法。因为本模型中不仅包括平曲线半径、纵坡坡度、行车视距这样的可精确量化的连续型变量，还包括路面宽度这样的离散型变量以及横向干扰状况、路侧危险度这样的定性指标，因此难以完全依据样本数据采用回归分析法确定各指标权数。但可通过采用最小二乘法对连续型数值变量的回归分析结果，作为确定指标之间的相对重要程度的辅助分析手段。
根据试验得到的样本单位数据，建立军车驾驶员路段整体安全感评价量化平均值（记为IPST）与平曲线半径x1，纵坡坡度x2，行车视距x3，这类连续型数值变量指标值（同度量化后的标志值）之间关系的多元线性回归方程，利用最小二乘法进行估计，结果为：
IPST=2.1664x1＋0.4451x2＋1.1551x3
（相关系数R=0.7392）
根据x1，x2，x3，的回归系数值，初步确定三者对于军车驾驶人员路段整体安全感的相对重要性程度的比值约为1∶5∶2，根据层次分析法的要求，进一步结合对38名具有不同驾驶经历的军车驾驶人员的调查结果，经过归纳整理最终得到如表3所示的九标度判断矩阵，各指标的权重计算如下。利用上述的方法，求得各因素权重：W={a1，a2，a3，a4，a5，a6}={0.406，0.100，0.222，0.066，0.057，0.147}，并求得最大特征根λmax=6.162,C.R=0.025＜0.1,通过一致性检验。
评价模型
建立模糊综合评判模型时，在完成了评价指标的确定、各指标权重的获取和隶属函数的建立之后，然后是模糊算子的选择和清晰化的计算。
（一）模糊算子
在确定了评判指标体系和个评判指标的隶属函数的和权重后，就要根据指标体系的特点确定模糊评判的算子，即各级下层指标复合成上层指标评判向量或评判值的计算方法。因此，模糊算子的确定也就是模糊合成方法的确定。
如前所述，常见的模糊算子有主因素决定型、主因素突出型和加权平均型等算子，本文结合评判模型的特点和各类模糊算子的特性，选择了加权平均型的算子，即（•，+），其基本公式如下所示：
yj=∑（wixji）
其中，yj表示对应于第j等级的综合评判向量，wi表示第i个指标的权重，xji表示第i个指标对应于第j等级的隶属度。
（二）清晰化
模糊综合评价的结果是模糊向量，即评判对象隶属于各个评判等级的隶属度向量，确定评判对象的等级时，需要对该向量进行清晰化。
（三）模型的建立
综上可知，建模的过程就是将评价指标的确定、指标权重的计算和隶属函数的获取以及评判结果的清晰化等综合过程，本文将建模的过程应用于军车驾驶员道路安全感的综合认知评价。
根据道路条件U的6个指标u1，u2，u3，u4，u5，u6，并由评价指标的隶属函数及子集表，得到各因素对应不同等级的隶属度向量，各隶属度向量构成单因素评判矩阵R：
由层次分析法计算所得到的权重向量A={a1，a2，a3，a4，a5，a6}，进行矩阵运算判断对象属于4个评判等级的隶属度。为了最终确定评价对象的等级，可对B进行反模糊化处理，为了综合考虑各因素的影响，反模糊化处理的方法选用重心法进行，得到驾驶员道路安全感水平的量化指标值（IPS），即：
其中，Vi=i（i=1，2，3，4）。
通过清晰化处理所得到的IPS即为驾驶员对道路条件安全感水平的量化指标值。
结束语
本文从道路线形条件、路面条件、道路环境条件等多个方面选取了多项对军车驾驶员的道路安全性认知影响较大的因素作为评价指标，并采用层次分析法确定了各指标的权重，并结合军车驾驶员的认知特性，建立了军车驾驶员道路安全感的模糊综合评判模型，实现了对军车驾驶员道路安全感形成过程机理的定量描述，并确定了道路安全感水平的量化评价指标IPS。从而表明模糊综合评价法可以较好地描述军车驾驶员对道路条件的综合认知机理，是通过建立数学模型来实现对驾驶员道路安全感量化评价的一种有效方法。
（作者单位：徐州空军学院航空兵军交运输指挥系）
参考文献
1、李作敏.交通工程学(第二版)[M].人民交通出版社,2002.
2、高振海,管欣,郭孔辉.模糊决策理论在驾驶员行为研究中的应用[J].系统工程理论与实践,2006(5).
3、蔡果,张河.对道路交通安全问题的重新审视[J].内蒙古公路与运输,2006(4).
4、过秀成,肖慎,张立早等.多级模糊评判法在公路网规划方案评价中的应用[J].公路交通科技,2003(1).
关键词：军车驾驶员 道路安全感 模糊评判
我军实现跨越式发展对军交运输事业提出了新的、更高的要求。军用车辆装备的数量越来越多，在军事行动和作战保障中发挥的作用越来越大。车辆不仅是部队机动和运输保障的重要工具，也是武器装备的重要组成部分。军队车辆交通事故的发生严重影响了部队战备、训练和军事任务的顺利完成，造成巨大的经济损失，在社会和群众中造成了不良影响。因此，科学有效地预防车辆事故是部队建设的现实需要，直接影响着部队军交运输正规化建设和发展，是我们必须研究和解决的紧迫课题。近年来，空军地面部队连续发生多起车辆事故和飞行地面运输保障事故，严重影响了军事训练和部队战斗力的提高，一些单位消极保安全的思想非常嚴重，诸多问题给空军军交运输安全提出了严峻的挑战。因此，认真研究军车驾驶员道路安全感，运用科学方法对其深入细致研究，提出预防与改进对策，对于缓解当前运输事故的紧张局面和为运输安全措施和决策的制定提供科学依据具有重要现实意义。
评价指标体系的建立
在行车过程中，军车驾驶员的驾驶操作行为时刻受到道路交通环境中各种信息的影响，军车驾驶员必须随时在极短的时间内对公路路段的道路条件做出分析、判断，得出对应的道路安全感，从而采取相应的驾驶对策。道路条件是一个由道路线形、路面及其环境等多因素构成的复杂系统，因此，军车驾驶员在行车过程中的道路安全感觉就是在多种因素综合作用下对道路条件做出的“好”、“较好”、“一般”、“差”等模糊认知评价的反映。
除道路条件各因素以外，军车驾驶员的认知还要受到气候条件、交通条件、驾驶员本身因素（驾驶经验、个性差异）等多种因素的影响。如雨、雪、雾天都将降低空气中的能见度，减少路面附着系数，从而大大降低驾驶员的安全感。另外，军车驾驶员对道路安全性的判断又是一个主观行为过程，如果军车驾驶员判断的道路安全性高于该路段的实际安全性，驾驶员控制的行车速度就会超过该路段的设计车速，从而引发道路交通事故。
军车驾驶员的道路安全感觉是影响行车安全的一个很重要的因素。因此，度量军车驾驶员在一定道路条件下的安全感受，分析各因素对其影响作用的大小，将对提高道路安全性，减少和防止交通事故的发生有重大的意义。鉴于这种情况，本文根据军车驾驶员对道路条件感受过程中的模糊性，以模糊数学为工具，建立了军车驾驶员对道路条件安全感受的模糊综合评判模型。
建立因素集和评价集
（一）因素集
因素集U是由影响评判对象的各个因素所组成的集合，可表示为：U={u1，u2，u3……un}。其中，ui（i=1，2……n）是若干影响因素。所以本模型的因素集为：U={平曲线半径u1，纵坡坡度u2，视距长度u3，路面宽度u4，横线干扰状态u5，路侧危险程度u6}。
（二）评价集
评价集是由对评判对象可能做出的评判结果所组成的集合，可以表示为：V={v1，v2……vm}。其中，元素vj（j=1，2……vm）是若干可能做出的评判结果，模糊综合评判的目的就在于通过对评判对象综合考虑各影响因素，能够从评价集V获得一个最适当的评判结果。本文将评判等级集V定义为4个等级的集合，即用V={v1，v2，v3，v4}={1，2，3，4}来表示驾驶员道路安全感水平从低到高的4个评价等级，其中，1，2，3，4实际上是表示模糊数。用模糊数来表示一些模糊概念是为了便于计算，达到让数据说话而对评语进行的量化处理的目的。1，2，3，4为等级高低量度，其分别对应的各等级评语如表1所示。
评价指标隶属度确定
单因素评判是进行模糊综合评价的三要素之一，即在进行模糊评价时，如何确定因素对应各个评判等级的隶属度的大小是整个评判能否进行的关键。各因素对各个评判等级隶属度的大小是从单因素评判的角度出发，评价指标的不同值隶属于各评价等级的程度。从单因素影响评判的角度出发，建立道路参数的各认知评语模糊子集与驾驶员道路安全感水平的4个评判等级之间的一一对应关系（见表2）。
评价指标权重的获取
建立了评价对象的因素集，就需要确定各评价指标的权重系数，即因素重要程度系数。在模糊综合评价模型中，权数与评价指标的隶属函数成为影响评价结果的两大因素之一。
本研究在确定各指标的权重系数时主要采取了以层次分析法为主，并以最小二乘法辅助确定部分指标相对重要度的方法。因为本模型中不仅包括平曲线半径、纵坡坡度、行车视距这样的可精确量化的连续型变量，还包括路面宽度这样的离散型变量以及横向干扰状况、路侧危险度这样的定性指标，因此难以完全依据样本数据采用回归分析法确定各指标权数。但可通过采用最小二乘法对连续型数值变量的回归分析结果，作为确定指标之间的相对重要程度的辅助分析手段。
根据试验得到的样本单位数据，建立军车驾驶员路段整体安全感评价量化平均值（记为IPST）与平曲线半径x1，纵坡坡度x2，行车视距x3，这类连续型数值变量指标值（同度量化后的标志值）之间关系的多元线性回归方程，利用最小二乘法进行估计，结果为：
IPST=2.1664x1＋0.4451x2＋1.1551x3
（相关系数R=0.7392）
根据x1，x2，x3，的回归系数值，初步确定三者对于军车驾驶人员路段整体安全感的相对重要性程度的比值约为1∶5∶2，根据层次分析法的要求，进一步结合对38名具有不同驾驶经历的军车驾驶人员的调查结果，经过归纳整理最终得到如表3所示的九标度判断矩阵，各指标的权重计算如下。利用上述的方法，求得各因素权重：W={a1，a2，a3，a4，a5，a6}={0.406，0.100，0.222，0.066，0.057，0.147}，并求得最大特征根λmax=6.162,C.R=0.025＜0.1,通过一致性检验。
评价模型
建立模糊综合评判模型时，在完成了评价指标的确定、各指标权重的获取和隶属函数的建立之后，然后是模糊算子的选择和清晰化的计算。
（一）模糊算子
在确定了评判指标体系和个评判指标的隶属函数的和权重后，就要根据指标体系的特点确定模糊评判的算子，即各级下层指标复合成上层指标评判向量或评判值的计算方法。因此，模糊算子的确定也就是模糊合成方法的确定。
如前所述，常见的模糊算子有主因素决定型、主因素突出型和加权平均型等算子，本文结合评判模型的特点和各类模糊算子的特性，选择了加权平均型的算子，即（•，+），其基本公式如下所示：
yj=∑（wixji）
其中，yj表示对应于第j等级的综合评判向量，wi表示第i个指标的权重，xji表示第i个指标对应于第j等级的隶属度。
（二）清晰化
模糊综合评价的结果是模糊向量，即评判对象隶属于各个评判等级的隶属度向量，确定评判对象的等级时，需要对该向量进行清晰化。
（三）模型的建立
综上可知，建模的过程就是将评价指标的确定、指标权重的计算和隶属函数的获取以及评判结果的清晰化等综合过程，本文将建模的过程应用于军车驾驶员道路安全感的综合认知评价。
根据道路条件U的6个指标u1，u2，u3，u4，u5，u6，并由评价指标的隶属函数及子集表，得到各因素对应不同等级的隶属度向量，各隶属度向量构成单因素评判矩阵R：
由层次分析法计算所得到的权重向量A={a1，a2，a3，a4，a5，a6}，进行矩阵运算判断对象属于4个评判等级的隶属度。为了最终确定评价对象的等级，可对B进行反模糊化处理，为了综合考虑各因素的影响，反模糊化处理的方法选用重心法进行，得到驾驶员道路安全感水平的量化指标值（IPS），即：
其中，Vi=i（i=1，2，3，4）。
通过清晰化处理所得到的IPS即为驾驶员对道路条件安全感水平的量化指标值。
结束语
本文从道路线形条件、路面条件、道路环境条件等多个方面选取了多项对军车驾驶员的道路安全性认知影响较大的因素作为评价指标，并采用层次分析法确定了各指标的权重，并结合军车驾驶员的认知特性，建立了军车驾驶员道路安全感的模糊综合评判模型，实现了对军车驾驶员道路安全感形成过程机理的定量描述，并确定了道路安全感水平的量化评价指标IPS。从而表明模糊综合评价法可以较好地描述军车驾驶员对道路条件的综合认知机理，是通过建立数学模型来实现对驾驶员道路安全感量化评价的一种有效方法。
（作者单位：徐州空军学院航空兵军交运输指挥系）
参考文献
1、李作敏.交通工程学(第二版)[M].人民交通出版社,2002.
2、高振海,管欣,郭孔辉.模糊决策理论在驾驶员行为研究中的应用[J].系统工程理论与实践,2006(5).
3、蔡果,张河.对道路交通安全问题的重新审视[J].内蒙古公路与运输,2006(4).
4、过秀成,肖慎,张立早等.多级模糊评判法在公路网规划方案评价中的应用[J].公路交通科技,2003(1).