基于模糊控制系统的交通影响程度评价模型
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在进行新的土地开发时，开发项目产生的交通量势必对项目周围路网造成一定的影响。对于影响程度的大小是一个模糊概念，它不仅和开发项目本身有关（土地利用角度），又与项目周围的交通状况有很大的关系（交通系统角度）[1]。当项目周围的交通现状相对拥挤时，开发项目即使生成的交通量很少，也会对周围路网造成较大影响，因此从交通系统和土地利用相结合的角度来研究影响程度这一问题显然是非常必要的。本模型就是基于此种考虑，建立一个对交通影响程度进行评价的模糊控制系统模型。
1.问题分析
建立一个模糊控制系统模型首先要确定控制系统的输入、输出变量。对于交通影响程度评价系统来说，我们不难发现，交通与用地就是我们所需要的输入变量，而对于输出变量则可直接采用交通影响程度这一概念，而并非经常所述的交通满意程度的概念。因为用交通影响程度更能直接反映出开发项目对周围路网的交通影响，同时也有利于建立该模糊控制系统模型。在输入变量的界定中，交通系统可以用周围路网的平均负荷度来衡量，而对于用地系统来说，采用开发项目高峰小时生成交通量来衡量，这一指标在一定程度上反映了土地利用的性质、规模及区位等系列特征，因此是一个比较理想的度量指标。
2.模型变量说明
（1）VPH（Vehicle Per Hour）：高峰小时项目生成交通量；（2）VDC (Vehicle Divide Capacity):项目周边路网平均负荷度；（3）TID (Traffic Impact Degree)：开发项目对周边路网的交通影响程度；（4）Myrule：模糊数学中由模糊条件语句组成的规则库（IF…THEN语句）；（5）Time：模糊控制系统的时间；（6）Timestep：模糊系统控制的时间步长；（7）T：实现系统自增变量。
3.基于模糊控制系统的交通影响程度评价模型
（1）模型框架
基于上述分析和及模型变量说明，利用模糊控制语言FCL(Fuzzy Control Language)，我们不难建立如图1所示的模糊控制系统模型。
（2）隶属度函数
分别对两个输入变量建立隶属度函数，对系统的输出变量同样也建立隶属度函数，如图2所示。
（3）模糊逻辑规则库
模糊控制系统模型中对于模糊逻辑规则库的建立是至关重要的，建立规则库不可能凭空想象，一定要建立在已有实践项目及专家经验的基础上才能得到比较理想的结果，从而更能体现出本模型的实用价值。因此在建立本系统模型之前笔者参考了大量的相关资料，如北京工业大学的自然基金项目《交通影响分析体系研究》[2]、《交通影响分析指南》等，得到了25条比较切合实际的模糊逻辑规则语言。如其中一条模糊语言：IF VPH is Low and VDC is Low, THEN TID is Low.
（4）模糊控制点界定
根据道路通行能力手册（Highway Capacity Manual，简称HCM），一般认定VDC0.9时，道路服务水平由D变成了E，这也是模糊控制系统需要做出敏锐反应的突变点。对于高峰小时交通量，美国等发达国家的大城市由于其机动化水平较高，因此规定进行交通影响分析的上限也比较高，VPH取100PCU/h，即单向高峰小时项目生成交通量超过100pcu，就认为由它造成的交通影响是不能接受的，该项目必须进行交通影响分析。而国内一些大城市如南京市规定为60PCU/h，即建设项目单向高峰小时项目生成交通量超过60PCU/h，该开发项目也必须进行交通影响分析。显然对于本模糊控制系统模型而言，VPH=60PCU/h也是模糊控制系统的一个突变点。
（5）模糊控制系统推理结果
笔者对模糊控制系统进行正负两个方向的模拟。首先是VDC和VPH都逐渐增大，即正方向模拟；另一种情况是VPH增大，VDC逐渐减小，即负方向模拟。两种情况的模拟结果如图3、图4所示。
4.模型结果分析
（1）正方向模拟结果分析（见表1）
显然，交通影响程度TID与项目周边路网平均负荷度VDC和高峰小时项目生成交通量VPH是成正比关系的，因此模拟结果是一条阶梯递增函数曲线。对于1号突变点是由VDC=0.4这一模糊控制点所导致的结果。因为VDC
（2）负方向模拟结果分析（见表2）
由于高峰小时项目生成交通量VPH是单调递增，而项目周边路网平均负荷度VDC是单调递减的，因此生成的曲线显然不是简单的递增或者递减。各个突变点说明如下：系统模拟开始时，VPH值很小，因此交通影响程度TID就取决于VDC，即交通影响程度TID随VDC的下降而呈阶梯下降。1号突变点是由于VDC=0.9这一模糊控制点导致的，因为VDC=0.9是道路服务水平D级与E级的分隔值，交通影响程度TID由0.82降低至0.58；2号突变点的形成原因是VDC=0.75, 也就是道路服务水平C级与D级的分隔值，交通影响程度TID由0.58降低至0.31。由于VDC的逐渐下降，其对交通影响程度TID的作用越来越小，同时由于VPH的逐渐增长，使其成为了影响交通影响程度TID的主流因素，因此交通影响程度又开始呈现阶梯递增现象，其中3号突变点就是由于VPH=60PCU/h导致的结果，交通影响程度TID由0.31增加至0.58；而4号突变点是由VPH=100PCU/h这一模糊控制点导致的，交通影响程度TID由0.58降低至0.82。VDC的继续下降必然使得原来的交通系统进入自由流状态，而当VDC=0.4时，如正方向模拟结果分析，使得VDC占据了主导影响因素的地位，同时VPH已经超过了临界值，它的继续增大也只是简单的量的积累，而不会成为影响TID的主要因素，因此形成了5号突变点，交通影响程度TID由0.82降低至0.58。同时在VDC=0.4的影响下，系统又进入了阶梯递减的状态。值得说明的是，虽然5号突变点是由于VDC=0.4而形成的，但由于VPH已经超过临界值，因此5号突变点位置的交通影响程度TID还是很大的，与VDC=0.9时基本相当。
5.结论
本文借助模糊控制系统平台POPFUZZY模拟软件，结合交通影响评价理论，建立了基于模糊控制系统的交通影响程度评价模型，有一定的原创性。从模型结果分析中不难看出，各个突变点都很好地反映了项目周边路网平均交通负荷度与项目高峰小时生成交通量对交通影响程度的灵敏度，这些模糊控制点也是符合当前国内外专家在这一领域的研究成果。更值得一提的是，在阶梯之间的曲线很好的反映了负荷度和高峰小时交通量在非临界点状态下输入输出变量之间的曲线关系，这就为具体项目的交通影响评价工作提供了技术参考与评价准则。
由于模糊控制系统的核心是模糊逻辑规则库，而规则库的建立又受制于已有的研究成果，如何进一步完善模糊逻辑规则库将是未来该课题深化研究的重点。
参考文献：
[1]潘有成,莫海波.新开发区域建设项目交通影响评价及其应用研究[J].重庆交通学院学报.2007,26(2):140-144.
[2]王丽.大城市交通影响分析体系研究[D].北京:北京工业大学,2001.
[3]李作敏.交通工程学（第二版）[M].北京:人民交通出版社,2003.