吳振宏，朱國娟，張　爽

（1.鎮(zhèn)江市公路管理處，江蘇 鎮(zhèn)江 212013；2.江蘇大學汽車與交通工程學院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

基于FCM聚類分析模型的中小城市交通發(fā)展模式研究

吳振宏1，朱國娟1，張爽2

（1.鎮(zhèn)江市公路管理處，江蘇 鎮(zhèn)江 212013；2.江蘇大學汽車與交通工程學院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

文章針對江蘇省中小城市的交通發(fā)展模式進行了研究，采用FCM聚類分析模型對江蘇省城市進行規(guī)模聚類，通過選定相關指標，利用Matlab軟件將13個城市劃分為5個類別，分析中小城市與大城市在交通特征上的區(qū)別，著重針對中小城市的發(fā)展模式提出相關建議。

交通發(fā)展模式；中小城市；FCM聚類分析模型

安全、便捷、高效、環(huán)保的城市交通是交通規(guī)劃所追求的關鍵目標之一，這個目標能否達到一定程度上取決于一個城市交通發(fā)展模式的選擇。在交通規(guī)劃進程中，除大城市外，更多包含在內的是中小城市。由于中小城市和大城市交通特征的不同，它們與大城市的交通規(guī)劃相比有其自身的特點。我國針對中小城市公路交通規(guī)劃相關的研究較少，文獻［1-4］多基于交通擁堵、交通事故、道路設施、交通政策法規(guī)等相關問題的分析。高紅建［5］對當前中小城市道路交通規(guī)劃中存在的比較顯著的問題進行了分析，解決了正在進行道路交通規(guī)劃的城市所遇到過的一些道路交通問題?？戮粒?］從傳統(tǒng)城市交通規(guī)劃的主要特點及其在城市中不斷發(fā)展的狀況出發(fā)，結合大城市的交通規(guī)劃經(jīng)驗和中小城市的交通特點，分析了城市交通結構、過境交通、路網(wǎng)等級、結構等方面存在的問題，提出了中小城市交通規(guī)劃策略模式。本文基于江蘇省城市的發(fā)展狀況，采用FCM聚類分析模型篩選出江蘇省的中小城市，在此基礎上，提出江蘇中小城市交通發(fā)展模式并提出相關建議。

1　FCM聚類分析模型

聚類分析是根據(jù)事物本身的特性研究個體分類的方法，它用數(shù)學方法定量地確定樣本的親疏關系，從而客觀地對樣本劃分類型。

目前來說，廣泛應用到實際中的聚類分析方法是基于目標函數(shù)的聚類方法，該方法把聚類分析歸結成一個帶約束的非線性規(guī)劃問題，通過優(yōu)化求解獲得數(shù)據(jù)集的最優(yōu)模糊劃分和聚類。在基于目標函數(shù)的聚類算法中，模糊C均值聚類算法的理論最為完善、應用最為廣泛。FCM聚類分析模型如下：

給定數(shù)據(jù)集：X=｛X1，X2，…，Xn｝，其中每個樣本分布包含s個屬性。模糊聚類將X劃分為c類（2≤c≤n），其中，V={V1，V2，…，VC}是c個聚類中心。在模糊劃分中，每一個樣本并不能嚴格地劃分為某一類，而是以一定的隸屬度屬于某一類。

令uik表示第 k個樣本屬于第i類的隸屬度，0≤uik≤1。

定義目標函數(shù)為：

其中，dik=||xk-vj||；J（U，V）表示各類樣本到聚類中心的加權距離平方和，權重是樣本xk對第i類隸屬度的m次方。聚類準則取為J（U，V）的極小值：（min）J（U，V）。

模糊C均值聚類算法的具體步驟如下：

（1） 取定c，m和初始隸屬度矩陣U0，迭代步數(shù)I=0；

（2） 計算聚類中心V為：

（3）修正U

其中dik=||xk-vj||為第i個序列到第k類中心的歐式距離。

（4）對于給定的ε＞0，實際計算時對取定的初始值進行迭代計算直至max｛|utik-ut-1ik|｝＜ε，則算法終止，否則I = I+1，轉向（2）。

若ujk=max｛uik｝＞0.5，則xk∈第j類。

2　江蘇省城市規(guī)模聚類分析

2.1選擇統(tǒng)計指標

統(tǒng)計指標的恰當與否將直接影響到聚類分析結果是否真實、是否能反映客觀實際，也就影響到交通發(fā)展模式的最后決策。城市交通模式選擇的決策既要考慮它的功能服務質量因素，還要考慮它的社會效益因素，不但要考慮當前的情況，更要考慮長遠的發(fā)展需要。根據(jù)指標遴選原則，本文參考《江蘇統(tǒng)計年鑒》（2013版）的主要指標，擬從經(jīng)濟投資、居民組成、占地、能耗等方面選取了以下5個評價指標：各市生產(chǎn)總值（億元）、城市非農(nóng)業(yè)人口（萬人）、城市建成區(qū)面積（平方公里）、社會消費品零售總額（億元）和城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)總額（億元）［7］。各市基本數(shù)據(jù)如表1所示。

表1　江蘇省各市指標數(shù)據(jù)

2.2參數(shù)取值及Matlab計算結果

（1）將13個城市分為5類，即類別數(shù)c取值為5；

（2）指數(shù)權重m取值為2；

（3）確定G范數(shù)的P×P對稱正定矩陣G=I；

（4）隨機產(chǎn)生隸屬度，然后作適當調整，確定初始隸屬度矩陣；

（5）給定停止準則：max｛|utik-ut-1ik|｝＜ε，其中ε= 0.000 01。

利用Matlab中的FCM函數(shù)，輸入各城市指標值及各參數(shù)的取值，即可得到模糊聚類中心的指標值以及各城市分布對應的5個類別的隸屬度。

當m=2時，5個類別的模糊聚類中心指標值如表2所示，13個城市對應5個類別的隸屬度如表3所示。

表2　模糊聚類中心指標值

表3　各城市對應類別的隸屬度

根據(jù)表3，并結合實際情況，13個城市的聚類情況如表4所示：

表4　各城市規(guī)模FCM聚類

其中，在江蘇省范圍內，類別1的南京為特大城市范疇，類別2的無錫、蘇州屬于大城市。類別3、4、5為中小城市。

3　江蘇中小城市交通發(fā)展模式

3.1大城市和中小城市交通特征區(qū)別

（1）人均出行次數(shù)。以鎮(zhèn)江市為例，其居民出行平均次數(shù)為2.67次/d，處于中等水平。國內外城市居民出行調查結果顯示，居民人均出行次數(shù)基本處于2.0~3.5次/d，而且呈現(xiàn)出小城市高于大城市的規(guī)律。一般來說，這是由于小城市居民的出行距離較短且耗時較少，出行的成本較低，所以容易產(chǎn)生出行。而大城市居民的出行距離一般較長且耗時較多，出行的成本較高，相對來說不易產(chǎn)生出行［8］。

（2）出行方式結構。大城市居民利用公交出行的比例相對較高，一般在20%左右。而中小城市的居民利用公交出行的比例較低。例如，鎮(zhèn)江市居民最主要的出行方式是自行車，占總出行量的58.11%，其次是步行，占34.11%，公交車居第3位，僅占3.63%。

（3）出行距離。出行距離是城市空間布局、城市工作居住用地分布的具體體現(xiàn)。中小城市的城市規(guī)模相對較小，當居民出行次數(shù)少，出行距離長時，對出行的速度要求較高，因而選用公交車以及小型機動車等機動化出行比例會相對增大；當居民出行次數(shù)多，出行距離短時，對出行的舒適度以及出行的經(jīng)濟性要求較高，出行方式以步行、自行車、摩托車和高質量的公共交通為主。

（4）人均出行時耗。中小城市由于其規(guī)模較小，居民出行時耗少，絕大部分出行時間都在30 m in以內。

3.2江蘇中小城市交通發(fā)展模式及建議

（1）適度發(fā)展公共交通

總體來說，優(yōu)先發(fā)展公共交通是未來城市交通可持續(xù)發(fā)展的必然要求，然而我國城市現(xiàn)狀用地布局形態(tài)多為單中心連片密集布局，城市規(guī)模偏小，這是制約中小城市公交發(fā)展的重要因素。假設市區(qū)為同心圓形態(tài)，而且建成區(qū)的擴展不受地理條件限制，各方向的通達性一致，則以可接受出行時間和常見運營速度計算出的各種交通方式?jīng)Q定的最大建成區(qū)面積，如表5所示［9］。

表5　不同交通方式優(yōu)勢出行距離決定的最大建成區(qū)面積

由表5可知，只有當城市規(guī)模達到一定水平時，常規(guī)公交出行方式才能夠顯現(xiàn)出其優(yōu)勢所在。

根據(jù)城市規(guī)模的大小，中等城市和小城市應該選擇不同的公共交通發(fā)展模式。中等城市需要提高公共交通競爭力，以及在居民出行結構中所占的比重，以其快捷、準時、低價的服務，適度地抑制小汽車的使用，從而發(fā)揮公共交通對城市形態(tài)的引導作用。

對于小城市，由于城區(qū)與城鎮(zhèn)以及各城鎮(zhèn)之間的距離是小城市公交出行的優(yōu)勢距離，所以要著力開發(fā)城鎮(zhèn)公交線路，把公交運營和發(fā)展的范圍擴大到廣大的城鎮(zhèn)地區(qū)，建立城鄉(xiāng)公交一體化格局，并以此作為新的增長點，使之成為城市公共交通的重要組成部分。例如，張家港市針對其城鄉(xiāng)公交一體化的發(fā)展目標，系統(tǒng)研究了公交線網(wǎng)規(guī)劃，結合張家港市的實際，通過對市域公交線網(wǎng)功能的梳理、定位和層次劃分，構建了層次分明、功能明確的三級公交網(wǎng)絡來解決城鄉(xiāng)公交一體化的問題，并得到了較好的應用［10］。

（2）大力發(fā)展慢行交通模式

慢行交通指的是以步行及自行車為主體、以低速環(huán)保型助動車（最高車速不大于20 km/h，噪聲較低，制動良好）為過渡性補充的非機動交通系統(tǒng)，是城市綜合交通系統(tǒng)的重要組成部分，適合于短距離短時間出行［11］。慢行交通應成為中小城市的發(fā)展方向，選擇該模式即意味著選擇了更緊湊的城市規(guī)模與用地形式。

自行車交通由于其靈活、費用低、無污染等特點，適合建成區(qū)面積較小的中小城市，在中小城市交通中具有不可替代的作用。發(fā)展中小城市自行車交通，應加強自行車交通基礎設施的建設，按照需求適當增加自行車道寬度，確保自行車車道的暢通，嚴禁自行車車道被占用。

科學發(fā)展助動車交通是發(fā)展慢行交通的另一重要方面。助動車的平均續(xù)航里程比自行車遠，價格又低于摩托車，且不需要太多的保養(yǎng)和維護。因此，越來越多的中小城市居民選擇助動車出行，而且助動車在中小城市中更能發(fā)揮它的優(yōu)點。對于中小城市助動車交通的發(fā)展，應該進行合理定位和科學引導，加快制定相關的法律法規(guī)，保證助動車交通健康有序的發(fā)展［12］。

（3）改善交通設施

根據(jù)中小城市的道路交通結構，應加強其次干路和支路的建設，使主、次干路比例協(xié)調；打通斷頭路，建立片區(qū)微循環(huán)系統(tǒng)；逐步完善城市的人行系統(tǒng)，減少行人對機動車道的干擾。另外，由于支路的增加可以提高道路的可達性，中小城市的道路寬度不一定要很寬，但道路密度一定要大，以減少居民的出行時間和距離，提高中小城市的交通出行效率。

另外，需要加大對交通安全設施建設的投入，完善交通標志、標線、交通護欄、信號燈等設施。

4　結語

中小城市的交通規(guī)劃與大城市相比，有其自身的特色，而這些特色根源于中小城市和大城市交通特征的不同。本文基于江蘇省城市的發(fā)展狀況，采用FCM聚類分析模型篩選出江蘇省的中小城市，在此基礎上，著重針對中小城市的發(fā)展模式提出相關建議。

［1］俞君，張倫超.目前中小城市交通擁堵原因及建議［J］.科技資訊，2010（19）：246.

［2］胡軍.中小城市交通規(guī)劃與管理中的幾個關鍵問題研究［J］.科技信息，2009（17）：300.

［3］李紅艷.現(xiàn)代城市的交通規(guī)劃發(fā)展［J］.中國新技術新產(chǎn)品，2010（6）：64.

［4］陳昕，楊兆升，千海洋，等.我國中小城市交通問題分析［J］.交通運輸系統(tǒng)：科與信息，2006，6（4）：86-89.

［5］高紅建，蔡錦忠，王先梅.中小城市道路交通規(guī)劃中存在的問題探討［J］.山西建筑，2007，3（17）：41-42．

［6］柯君亮.中小城市交通規(guī)劃與可持續(xù)發(fā)展［J］.茂名學院學報，2010，20（1）：76-79．

［7］江蘇省統(tǒng)計局，國家統(tǒng)計局江蘇調查總隊.江蘇省統(tǒng)計年鑒2013［EB/OL］. （2014-10-11）http://#cnki.net/kns55/ navi/YearBook.aspx?floor=1&id=N2013090392，2013.

［8］劉蘭輝，王正.我國中小城市交通特征分析及交通規(guī)劃［J］.城市交通，2004，2（1）：21-24.

［9］石飛，王煒，陸建.中小城市公共交通發(fā)展模式研究［J］.規(guī)劃師，2004，6（20）：76-77.

［10］武睿，陸建.張家港市城鄉(xiāng)公交一體化的線網(wǎng)規(guī)劃研究［J］.交通運輸工程與信息學報，2008，6（1）:79-85．

［11］熊文，陳小鴻. 城市交通模式比較與啟示［J］. 城市規(guī)劃，2009（3）：56-66．

［12］ C Wu，Y Wang．Application Research of Urban Traffic Pattern Decision-Making to the Medium-Sized & Small Cities in Anhui Province Based on Fuzzy Clustering Method ［C］∥ International Conference on Mechanic Automation & Control Engineering，2011：2943-2946．

Research on Transport Development Model of Medium and Small Cities Based on FCM Clustering Model

Wu Zhenhong1, Zhu Guojuan1, Zhang Shuang2
（1. Zhenjiang Highway Administration Department, Zhenjiang 202013, China;
2. School of Automobile and Traffic Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China）

This article focused on transport development model of medium and small cities of Jiangsu Province. By selecting the relevant indicators, scale cluster of these cities was completed by FCM clustering model. Using Matlab software, thirteen cities of Jiangsu province were divided into five categories. By analyzing the difference between medium and small cities and big cities in the traffic characteristics, this article made relevant recommendations on transport development model of medium and small cities.

transport development model；medium and small cities；FCM clustering model

U491.12

A

1672-9889（2015）04-0076-04

吳振宏（1988-），男，江蘇鎮(zhèn)江人，助理工程師，主要從事交通工程管理工作。

（2014-10-11）