动态划分（精选四篇）
动态划分 篇1
日本政府信息安全“动态治理”的成功经验主要体现在以下几个方面:
一、战略高度制定政策, 制度建设树状分布
2000年11月29日颁布的《IT基本法》第22条明确要求, 要保障先进信息与电信网络的安全和可靠。2001年6月26日发布“e–Japan战略”, 制定了三大基本政策, 重在加强基础设施建设, 其中通过IT实现高可信性社会的具体措施是:从根本上强化信息安全对策;切实保护个人信息;提高软件的安全性与可靠性。
2003年10月10日, 日本政府经济产业省制定的《信息安全总体战略》 (简称《总体战略》) , 将信息安全置于国家安全层面。该战略提出了建设事故前提型社会系统;强化“高信赖性”的公共政策;通过强化内阁的功能进行整体推进等三个基本战略。其中“信息安全监查”是一个重要的事前预防制度, 实施的依据是《信息安全管理基准》, 此外还有诸如《系统监查基准》《信息系统安全对策基准》《计算机病毒对策基准》《计算机不正访问对策基准》《信息通信网络安全信赖性基准》《信息系统安全对策指针》等具体规则。
2004年6月, 出台“e–Japan重点计划-2004”, 加速强化提高国民生活水平的企业竞争力, 为达到2005年的目标制定重点措施, 改进体制, 保证2006年以后, 日本仍然成为世界最先进的IT国家, 其首项措施就是确保IT社会安全的社会保密政策。
2004年12月, 日本内阁会议颁布新防卫大纲, 确定以最尖端的信息技术提高防卫能力。2005年3月, 日本防卫厅根据防卫大纲制定信息战略计划。
在完成了“e–JapanⅡ战略”目标之后, 日本政府于2006年1月18日发布《IT新改革战略》, 提出2006-2010年信息化建设的基本纲领。
2009年2月3日, 日本信息安全政策会议制定了《第二份信息安全基本计划》。为保护日本民众日常生活正常运转不可或缺的关键基础设施的安全, 降低民众在使用信息技术时所面临的风险, 日本信息安全政策会议于2010年5月11日通过了《日本保护国民信息安全战略》。根据该战略要求, 日本政府将在未来4年内, 按年度分别制定《安全·日本20××年》计划, 以对该战略的要求进行贯彻和落实。
如果把日本国家信息安全制度的结构比作大树, 《IT基本法》就是“树根”, 具有相对的稳定性。《信息安全总体战略》是打造电子政府的总体战略, 与之相配套的《信息安全管理基准》《系统监查基准》《信息系统安全对策基准》《计算机病毒对策基准》《计算机不正访问对策基准》《信息通信网络安全信赖性基准》《信息系统安全对策指针》等规则, 是日本信息安全制度的“树干”, 在具体实施过程中便于操作和指导各省厅的工作。各省厅根据电子政府政策与措施的基本方针, 结合自身职能特点, 分别制定相应的政策和战略计划, 实施自己部门的具体措施, 构成日本信息安全制度的“枝叶”。“树干”和“枝叶”之间“血脉相连”, 又相对独立, 会随着工作目标的达成及工作对象的变化适时调整, 以确保日本国家信息体制的安全。
二、专家、企业及社会组织参与治理, 机构设置灵活
日本政府的信息安全机构是从1999年9月在内阁设置“信息安全相关省厅局长会议”开始的。2000年初, 撤销“信息安全相关省厅局长会议”, 在“高度情报通信社会推进本部”下设“信息安全对策推进会议”, 由民间的专家组成信息安全部会, 此举旨在密切官民关系, 充分利用民间的资源。
2000年7月, 撤销“高度情报通信社会推进本部”, 在内阁设立“IT战略本部”。随后相继设立了网络信息安全促进室、网络信息安全促进调查会、网络信息安全基本问题委员会等机构。“IT战略本部”部长由内阁总理大臣担任, 副部长由国务大臣担任, 成员由内阁总理大臣任命的专家组成。
2003年10月10日, 经济产业省制定的《总体战略》认为, 强化“信息安全对策”, 不能只强化政府干预, 必须意识到“完全的政府施策领域”与“官民协作、合作领域”的区别, 对有限的专业人才和预算资源进行合理的分配和管理。同时, 对各个具体的问题, 也不能由个别的主体分散地予以对应, 而应当在官民、官官、民民各类关系中对资源进行有效统合。具体而言, 需要大幅度扩大内阁官房的体制, 建设内阁官房可以对重复业务进行调整的一元化推进体制。内阁官房是国家推进信息安全政策的国家性据点。
2003年10月16日, 成立日本安全监察协会, 由担任经济产业省“信息安全监察制度”监察人的企业和团体为中心组成。
2004年1月, 总务省建立了通信基础设施安全研究机构, 通过加强与国际研究机构的合作, 防止计算机病毒的攻击和阻止其危害的扩大。
2005年4月, 对原有机构进行整合, 在内阁官房设立“网络信息安全中心”。该中心是日本信息安全工作的领导与协调机构, 主要职能涉及政府和政府各职能部门 (省、厅) 的信息安全工作、政府计算机系统遭到非法入侵等紧急事态的应对、防范计算机病毒以及来自外部的攻击、信息安全人才的培养及对政府各职能部门 (省、厅) 提出的相关课题的研究等。5月, 在内阁“IT战略本部”中设立网络信息安全政策委员会。中心的首长由负责安全和危机管理事务的内阁官房副长官担任, 另从内阁的审议官中选任两名官员担任其副职。中心的成员大多是兼职, 是计算机技术人员和专家。
日本的信息安全机构设置的灵活性集中体现在信息安全机构组成的“松散”和设置的“随意”。日本的信息安全官员一般为兼职, 国家层面的信息安全机构负责制定和推进国家信息安全政策, 协调各省厅及地方信息安全事务。由内阁总理大臣、国务大臣等担任领导, 成员则由内阁总理大臣任命的专家组成。随着形势的发展和管理的需要, 任何机构和组织, 都可以成立相应的信息安全组织, 支援政府的信息安全体制, 最大限度地利用社会资源为国家服务, 为社会服务, 这种社会参与的信息安全体制, 打破了传统“科层体制”的羁绊, 旨在消除条块分割的弊病。
三、日本政府最新信息机密等级划分 (2011年4月)
为了应对高速发展的信息事业的需要, 日本政府信息安全政策会议最近 (2011年4月) 又对政府的信息安全基准——《政府机构信息安全对策统一基准》 (简称《统一基准》) 进行了重要修改和完善, 将过去的一个基准分割为《统一管理基准》和《统一技术基准》。目的是以《管理基准》加强常态系统管理, 以《技术基准》灵活应对信息技术的高速发展变化。
根据新的《统一基准》, 政府制订了日本涉密信息实行分类分级制度, 作为统一管理基准。在实际工作中, 政府各部门及地方政府可以根据各自的实际情况加以变更或追加, 但基准不能低于《统一基准》。
根据日本政府最新 (2011年4月) 机密等级划分, 日本的涉密信息按照机密性、完整性及可用性划分为不同的等级。具体内容见下表:
日本最新政府信息机密性等级划分标准日本最新政府信息完整性等级划分标准
日本最新政府信息可用性等级划分标准
上述“需机密信息”“需保障安全信息”及“需稳定信息”称之为“需保护信息”。
动态划分 篇2
一、文献综述
自从Teece, Pisano和Shuen (1997) 提出动态能力以来, 大量学者对动态能力理论进行了进一步的细化研究。Teece等 (1997) 提出动态能力是整合、构建和重组内外部能力从而改变运营操作能力而适应动态复杂变化环境的能力。Eisenhardt和Martin (2000) 认为动态能力是一种组织过程或战略惯例, 企业通过获取、释放、整合或重组自己的资源来适应或创造市场变化, 或者凭借战略惯例不断更新资源配置, 以满足环境变化的需要。综合以上各种观点, 可以总结出学术界对动态能力理论的共识:
1、动态能力存在的目的是为了使企业适应动态复杂变化的环境;
2、企业动态能力是整合、构建和重组内外部资源和能力以适应快速变化环境的能力, 更具体而言, 是修正运营操作能力以适应动态变化环境的能力, 其扎根于以知识为载体的组织流程和惯例中;
3、动态能力作用于企业的过程始于外界环境的变化, 企业获得发现机会的契机, 最终重构企业内外部资源建立新的运营能力抓住机会。这个过程涉及了企业现有知识资源和管理的变革性转换;
4、企业动态能力的产出成果是资源和运营操作惯例的重新架构与组合, 最终获得短期绩效的优秀表现和长期的持续竞争优势。
综上, 可以看出动态能力的维度构成不应仅仅包含企业完成具体的战略和组织过程的能力 (如资源的整合与重构能力等) , 还应包含认知维度 (如机会与威胁的感知能力等) 和选择维度。
二、动态能力维度划分的理论分析
借鉴上述学者们的观点, 本文将企业动态能力的维度划分为机会与威胁的感知能力、柔性决策能力和资源整合重构能力三个维度。即企业只有通过对内外部环境进行感知, 找出这些变化对企业带来的机会与威胁, 进行柔性战略决策并对资源进行整合和重构才能获得并维持竞争优势。机会与威胁的感知能力要求企业搜集与内外部环境变化相关的信息并找出其中的机会与威胁, 这是动态能力的核心基础。柔性决策能力要求企业快速地制定、评估、选择战略方案, 同时又能随环境变化及时调整, 并对之负责, 即既能快速制定决策又能及时调整决策。资源整合重构能力是指企业动态的协调、组织或重构内部人员、组织结构和生产规模等资源以保证决策得到顺利实施。
上述能力结构从洞察内外部环境及其变化开始, 到进行柔性战略决策并通过对资源的整合重构付诸实施, 体现了企业从认知到决策再到行动的完整过程。动态能力实际上是机会与威胁的感知能力、柔性决策能力与资源整合重构能力综合作用的结晶, 其效用的发挥也要依赖于三种能力的整体综合表现。
三、案例研究
(一) 背景介绍
IBM公司1911年创立于美国, 经过100多年的发展, 从初期生产员工计时系统、磅秤、自动切肉机和穿孔卡片设备等产品的小制造企业发展成为全球最大的信息技术和业务解决方案公司, 拥有全球雇员30多万人, 业务遍及160多个国家和地区, 2011年9月30日, 截至周四收盘, IBM的市值达到2140亿美元, 从而一举超越微软成为全球市值第二高的科技企业。IBM, 在2011年迎来100周年生日。对于众多声称要做百年老店的企业来说, 有这样一个活生生的案例发生在身边, 实在是个难得的学习机会。自IBM成立至今的100年时间里, 全球经济几经沉浮, 无数企业走向了灭亡, 为什么IBM能够生存至今并从中脱颖而出?面对不同时代环境的变化, IBM是如何形成竞争优势的来源, 又是如何持续地获得并维持它的竞争优势的?以下将详细地分析这些问题。
(二) 案例分析
1、机会与威胁的感知能力。
企业往往被成功的思维定势迷住了双眼, 对外界的变化不重视, 对内部出现的问题可能就不太注意。然而, IBM并没有被成功迷住了双眼, 而是在其发展中, 能灵敏地感知到外界环境的变化对自身所带来的机会与威胁, 并迅速做出响应。
在创业阶段, IBM初期制造各种产品, 包括员工计时系统、磅秤、自动切肉机, 但随后其认识到穿孔卡片设备的重要性, 因此集中精力专做穿孔卡片, 不再参与其他活动。1935年时IBM的卡片统计机产品已经占领美国市场的85.7%, IBM公司因卡片机的大量销售而积累雄厚的财力和强大的销售服务能力, 为以后成为计算机领域的主宰奠定了重要的基础。在二战期间, 为适应战争需要, IBM将主要精力放在军事计算、后勤和其他军需之用产品生产上, 如机枪、瞄准器、发动机等军火的制造生产上, IBM获得迅速发展。二战结束至20世纪至80年代, 这时电子计算机出现, IBM第一时间看到它的商业应用前景, 引领行业进入计算机时代。1961年, IBM开始开发System/360, 并于1964年研制成功, 确立了自己在世界电脑市场的统治地位。1981年, IBM发布第一台PC, 掀开个人电脑新纪元。20世纪90年代, IBM发展陷入困境, 在这一时期其敏锐的意识到PC硬件竞争越来越激烈, 而软件与服务刚刚兴起, 竞争程度低, 但却代表着未来的发展方向。于是迅速地调整战略方向, 由硬件向软件与服务发展。
因此, 灵敏地感知到内外部环境变化对自身所带来的机会与威胁, 是IBM不断焕发新春、永续经营和获得持久竞争优势的基础。
2、柔性决策能力。
IBM为了快速地制定、评估、选择战略方案, 同时又能随环境变化及时调整, 并对之负责, 制定了许多机制。
(1) 技术团队每月召开会议对市场资料和潜在的新技术进行评估, 该团队的成员来自于IBM资深的技术专家, 他们的决策往往决定一个项目的加速建设或终止。
(2) 战略团队每月开会检查各事业部的战略执行效果以及探索新的业务增长点, 他们对是否进入新市场、现行的业务计划的调整以及是否从一项业务中退出进行决策。该团队由一些跨部门的总经理、战略规划部门的主管以及其他的一些关键职能部门的主管组成。
(3) 整合与价值团队由300名重要部门经理组成, 这些经理由CEO和高级总经理提名, 主要负责在IBM全公司开展整合活动, 这些活动被称为胜利运动, 每次活动常常派出这些经理进行深潜, 深潜的结果每季度向团队报告, 并以简略的形式向全公司通报。
上面的每个环节在实际运行中都不是孤立的, 而是相互关联的。例如, 深潜的主题由事业部总经理选定, 技术团队提供该事业部技术进步线索, 战略团队确保对战略的动态调整, 整合团队提供全公司范围的沟通渠道。这四个机制提供了一个多方向能应对环境变化而快速、动态地制定、评估、选择战略方案的系统。
3、资源整合重构能力。
1993年后, IBM提出产品以服务、软件为主的决策, 并进而向为各行业客户提供全面的解决方案方向发展, 为保证上述决策顺利实施, IBM充分整合和重构了企业的各种资源。
IBM在宣布进入IT服务领域之前, 已经是全球最具规模的个人及商用PC生产制造商, 在PC以及IT领域具有极高的知名度和美誉度, 拥有全球具有价值和最广泛的PC销售网络和渠道, 以及客户忠诚度。这与IT服务领域之间有着非常大的共享空间——巨大的品牌忠诚度、大致相似的目标客户群体, 以及IBM多年在PC领域练就的高技术特性等等。所有这些, 都为IBM顺利进入IT服务业打下了坚实的基础。
四、结语
本文在已有动态能力理论研究的基础上, 提出了动态能力的三个维度机会与威胁的感知能力、柔性决策能力和资源整合重构能力三个维度, 最后, 以IBM为典型案例, 探讨了动态能力的三个维度对企业获得持续性竞争优势的影响。可以看出动态能力是企业以机会与威胁的感知能力为前提, 到进行柔性战略决策并通过对资源的整合重构付诸实施, 最终获得并维持竞争优势的。
摘要：目前, 国内外关于动态能力的维度划分问题仍然存在分歧。本文在已有研究的基础上, 将动态能力划分为机会与威胁的感知能力、柔性决策能力和资源整合重构能力三个维度, 即企业通过对内外部环境进行感知, 找出这些变化对企业带来的机会与威胁, 到进行柔性战略决策并通过对资源进行整合和重构保证决策顺利实施来获得并维持竞争优势。最后, 以IBM为典型案例, 探讨了动态能力的三个维度对企业获得持续性竞争优势的影响。
关键词：动态能力,感知能力,柔性决策能力,资源整合重构能力
参考文献
[1]李大元, 项保华和陈应龙.企业动态能力及其功效:环境不确定性的影响[J].南开管理评论, 2009 (12) :60-68.
动态划分 篇3
电力建设工程施工呈现出速度快、工期短、作业面广、结构复杂、危险因素多和各专业深度交叉等特性，重伤和死亡事故一直居高不下且有增长趋势[1,2]。究其原因是电力建设工程施工技术的快速发展与安全管理水平不协调，表现为工程安全管理系统的失效，而衡量安全管理系统可靠度的重要指标是对施工作业场所风险评价的准确性以及对危险源的正确分类、分级进而有效的控制[3,4]。
目前，电力建设工程作业场所风险评价的方法主要有SCL、LEC、ETA等[5,6,7]，学者们通过这些方法识别有害、危险因素，建立安全评价模型，确定评价指标体系，为危险源辨识与控制提供了理论和方法依据。但对风险的研究还停留在静态风险阶段，而对动态风险的研究较少，且存在重大危险源概念错用的现象，导致不能对电力建设工程危险源进行的正确识别、分级管理与控制。论文以安全系统工程和风险理论为基础，通过分析电力建设工程的施工特点界定作业场所重大危险源的概念，并从系统安全的角度分析“人、机、环、管”对固有风险的影响，引入动态风险系数的概念，修正LEC评价法，实现对电力建设工程重大危险源的分级与控制。
1 重大危险源概念及特性研究
1.1 重大危险源现状
通过分析《危险化学品重大危险源辨识》[8]和《安全生产法》等法律、标准中关于重大危险源的定义可知，其具有化学能的危险物质属性。而电力建设工程具有高处作业、邻近带电体作业、大型机械作业、探伤作业等特性，危险源多以势能、电能、机械能等形势体现[9]，若将以化学能为主要形式的重大危险概念用于电力建设工程会出现无重大危险源的现象，这显然与危险性较高的电力建设工程实际情况不符。目前关于电力建设工程重大危险源的定义没有涉及，导致电力建设工程施工安全管理中重大危险源概念混淆、辨识方法欠缺及分级控制针对性差等现象，可见对电力建设工程重大危险源进行定义与辨识是实现危险源分类、分级管理亟待解决的问题。
1.2 重大危险源定义
建筑行业[10]中关于建设工程重大危险源范围的类似说明只是定性的说明了施工重大危险源的范围，而没有定量的重大危险源辨识方法。电力建设行业[11]中虽然对作业场所施工风险进行识别、分级，但并没有明确指出电力建设工程重大危险源的范围。而现有规范和标准虽没有确切指出电力建设工程重大危险源的概念与范围却为其进一步定义提供依据，结合电力建设工程的特点，可将重大危险源定义为:在电力建设工程施工、生产过程中，综合考虑“人、机、环、管”影响的条件下物质、设施、设备、作业环境、作业活动等风险值超过或等于临界承受量，从而可能造成人员严重伤害、死亡、财产损失、设备损坏、环境污染等以及这些情况组合的事故根源或状态。
1.3 重大危险源特性
从定义可以看出，电力建设工程施工作业场所重大危险源具有4种特性:(1)实际风险包括静态风险和动态风险;(2)范围较广，可以是设备设施、危险物质、作业活动、施工工序等;(3)风险度超过或等于临界承受量，临界承受量需采用评价方法定量确定;(4)重大危险源一旦失去控制会造成安全管理系统的失效，是电力建设工程施工安全管理的重点。
2 重大危险源级别划分
2.1 静态风险评价
电力建设工程危险源受“人、机、环、管”的影响，实际风险具有静态风险和动态风险的双重属性，且处在不断的变化之中，而对实际风险度的测定是以静态风险度为基础。电力建设工程的静态风险是指施工人员在受到合格的教育培训和能熟练使用合格的施工机具及防护用品，在规定的施工方法和常规施工条件下，施工作业过程中仍具有的安全风险。静态风险可采用LEC评价法[12]，如式(1)所示:
式中，Ds,Ls,Es和Cs分别指静态风险值、事故的可能性、作业人员在危险环境中暴露的频繁程度、事故可能造成的后果值，其取值参见表1[13]。
2.2 动态风险影响因素
施工作业场所处在不断变化的空间和时间之中，实际风险受到作业场所的“人、机、物、环”4个一级指标的影响，4种因素都有可能是风险转化的条件，通过分析电力建设工程影响4个一级指标的影响因素，选取19个二级指标，如图1所示。考虑施工作业场所危险源辨识的易操作性，针对不同的二级指标标准进行固定取值，按不同情形分别取lj(j=1,2,3)=1,0.6,0.3作为系数，具体见表2[11,13]。
2.3 动态风险系数φ值
为了准确辨识危险源在实际状态下的风险值，参考经济学中动态风险的定义，引入施工作业场所动态风险系数的概念，其表征的是危险源的危险性在静态风险基础上受作业场所4个维度影响的风险扩展系数，可知作业场所实际存在的风险与固有风险相比将会增加。根据表2中关于动态风险的影响因素，动态风险系数φ可采用式(2)～(4)计算。
由式(2)～(4)可知:
式中，η为动态危险性系数φ的倒数;ui为一级指标的重要性权重值，为便于计算认为同等重要，取值1;li为各一级指标下二级指标lj的平均值;n为二级指标中参与计算因素的个数;Mi为一级指标;Mij为二级指标。
2.4 级别的划分
为了减小传统LEC评价法的主观性，结合作业场所静态风险和动态风险系数的概念，可对LEC评价法进行修正，即施工作业场所危险源的实际风险值D为固有风险值Ds与动态风险系数φ的乘积，如式(6)所示:
则电力建设工程施工作业场所重大危险源的判定标准为:
式中，D为危险源的实际风险值;Dl为重大危险源的下限值，根据表2将Dl值取160;Dm为Ⅰ级重大危险源的下限值，取320。具体如表3所示。电力建设工程施工作业场所重大危险源级别界定具体如表3所示。
3 实例研究
3.1 工程概况
某发电厂进行扩建，建设F级2×475MW燃气—蒸汽联合循环发电机组，投资约22亿元，其中主厂房由燃机、汽轮机厂房、集中控制中心、余热锅炉等组成，平面总长度70m，宽95m，同时建设自然通风的冷却塔1座(建筑面积5500m2，高度170m)，配合水泵房等构成二次循环供水系统。工程作业现场涉及深基坑开挖、大型脚手架、支撑模板、大型设备及钢结构起重吊装、高处作业、受限空间作业、射线探伤、大型起重设备的安装与拆除等重大危险作业项目。
3.2 重大危险源确定
电力建设工程施工安全管理的关键过程是作业场所重大危险源的控制，实现风险控制的基础是重大危险源的正确辨识和分级，表4为工程施工作业现场部分危险源静态风险值和经动态修正后的实际值。由表4知，部分危险源的静态风险为2级危险源和Ⅱ级重大危险源，而经动态风险系数修正后变为Ⅱ级和Ⅰ级重大危险源，实现了对作业场所危险源实际风险度的计算。
3.3 危险源控制
通过改进的LEC评价法测算危险源实际风险度并划分危险源的风险等级，确定了重大危险源，并在危险源等级确定的基础上建立“3+2+1”危险源控制模式，如图2所示。危险源控制模式中“3”指的是建设单位、监理单位、施工单位，“2”指的是Ⅰ级、Ⅱ级重大危险源，“1”指的是一般危险源。通过明确各方责任和管理范围，针对不同的级别危险源采取不同的控制方法，保障了有限安全管理资源的合理利用，增强了安全管理系统的可靠性，实现了施工作业场所危险源控制的“齐抓共管”，降低了作业场所风险转化的条件，施工作业场所实现了零伤亡。
4 结论
1)针对电力建设工程混淆重大危险源概念的问题，定义了电力建设工程施工作业场所重大危险源。
2)在施工作业场所静态风险的基础上引入了动态风险系数，并分析了影响施工作业场所动态风险系数的一级和二级指标，确定了影响动态风险的19个因素。
3)基于动态风险系数的确定，改进了LEC评价法，减少了常规LEC评价法的主观性，实现了对作业场所危险源实际风险值的计算，为电力建设工程施工危险源识别提供了一种简单、可操作性强的评价方法。
动态划分 篇4
上述论文均对交通时段进行了划分也取得一定的效果,但仍然存在一定问题,主要体现在进行交通时段划分过程中只考虑到交通流时间维度下宏观变化趋势和特点,未考虑到微观变化的趋势和特点从而未对划分的时段进行有效修正。因为在进行多时段控制时,对应时段的配时方案往往只能满足宏观变化,而微观变化均被忽略,这便导致所设置的配时方案不能适应全部交通流的变化。
基于此,提出了基于动态Fisher聚类算法的多时段二次划分方法。首先对交叉口交通流在时间维度下进行了宏观和微观的详细分析; 其次,采用动态Fisher聚类算法对时间维度下的宏观时间进行自动划分,然后再采用动态Fisher聚类算法对划分后的时间段内的微观时间进行划分,以达到修正划分时段的目的; 最后通过实例验证了本文方法的可行性和有效性。
1 交通数据采集与分析
进行交叉口交通时段划分时,对数据采集主要考虑三方面: 1由于易受到天气和突发事件的影响, 因此在进行数据采集时要选取较长一段时间的连续交通量数据以满足配时的要求[3]; 2由于易受到周边环境影响,因此在交叉口进行数据采集位置的选取时,要选择周边交通流稳定且具有代表性的交叉口; 3由于易受采集设备自身精度和人工采集的人为因素等影响,在进行数据采集时选取无线地磁设备进行采集; 4因为要对时间维度下的交通流宏观和微观进行分析,因此采样间隔需满足分析要求。
根据以上要求,采集了2013年10月7日 ~ 2013年10月11日连续5个工作日的24 h交通量,采样间隔分别为5 min和30 min。
图1为济南市济泺路—汽车厂东路交叉口工作日东向西方向30 min交通量数据变化规律图。由图1中可以看出工作日周一到周五该交叉口的交通量变化规律大体相同,明显存在早平峰( 0: 00 ~ 6: 00) 、早高峰( 6: 00 ~ 9: 00) 、午平峰( 9: 00 ~ 16: 00) 、晚高峰( 16: 00 ~ 18: 00) 和晚平峰( 18: 00 ~ 24: 00) 的特征。因为每个峰段的时间跨度比较大,因此将其称作时间维度下的宏观交通时间。
图2为济泺路—汽车厂东路交叉口工作日某方向30 min与5 min采样间隔下局部时间的交通量数据变化规律图。由图2中可以看出,该局部时间选取的是30 min采样间隔下的早高峰时间( 6: 00 ~9: 00) 。
图3为济泺路—汽车厂东路交叉口工作日某方向5 min采样间隔下局部时间的交通量数据变化规律图。由图3可以看出,在该采样间隔下,交叉口的交通变化呈现先出高峰、平峰、低峰的状态。但因每个峰段的时间跨度比较小,因此本文中将其称作时间维度下的微观交通时间。
目前,在进行多时段控制时,往往只对时间维度下的宏观变化时间设置配时方案,而对于微观变化时间则均被忽略。这样往往导致多时段下的配时方案不能满足交通流全部的变化,不但会导致绿灯时间不能被充分利用,而且会引起延误甚至部分时段的拥挤。
正是基于以上分析,在多时段划分过程中同时考虑了时间维度下的宏观变化和微观变化,提出了基于动态Fisher聚类算法的多时段二次划分。
2 基于动态 Fisher 聚类算法的多 时段二次划分
2. 1 动态 Fisher 聚类算法原理
Fisher聚类分析法是一种专门针对有序样本的统计方法,具有多指标聚类不破坏样本原有顺序等优点。但在使用Fisher聚类分析法对有序样本进行分类时,一旦样本被划分到某一类后就固定不变,难以调整。由此通过将综合有序样本聚类法和动态聚类法结合构成的动态Fisher聚类算法,能够有效解决Fisher聚类分析法存在的缺陷,能更好的根据预定目标确定最优划分时段[13]。
设W = { w1,w2,…,wn} 为有序样本,样本点wi 在变量V( w) 上的取值为vi,与V( wi) 近似的元素都划为同一类别Pi,但每一类别的样本量必需是连续不间 断的,即: Pi= { V( wi - k1) ,…,V( wi) , V( wi +1) ,…,V( wi + k2) } ,其中0 < k1,k2< n。
( 1) 因此设置初选分段为z,计算z分段数下,所有可能的类直径,其中( 2 ) 计算目标 函数( 3 ) 求解最优 分类
2. 2 采用动态 Fisher 聚类算法的多时段二次划分 步骤
Step 1车流量信息处理。获取交叉口5 min交通流量信息,并进行数据的预处理,同时绘制5 min交通流量分布图。
Step 2设置初选分段数Z。将5 min车流量转化为占全天车流量的比例,按5 min将全天24 h化分为288个时间段。
Step 3计算所有可能分类的类直径并且就算目标函数。
式 ( 1 ) 中目标函数,因为需要进行二次划分,所以将式( 1) 改为:
式( 2) 中 zx= { Z,zo| o = 1,2,…,8} 。
Step 4求取最优聚类点,同时改变zx值,直至求出所有分段数。
有序样本分类定理: 最优zx类分割一定是在某一截尾字段进行最优zx- 1类分割的基础上,再增加一类而形成的。递推如式( 3) 。
式( 3) 中 zx= { Z,zo| o = 1,2,…,8} 。
要分成zx类,首先找到分点nz -1得到式( 3) 最小值,即:
Step 5在所有分段数中选取分段数为8的分段数作为宏观变化时间分段,在文献[14]中认为由于交叉口并不是孤立的,不断变化的配时方案会对相邻交叉口产生不良的影响,因此宏观变化下的时段划分不宜过多。在文献[13]中将宏观交通时段划分为4 ~ 8个。通过结合本文中对数据采集的分析,将宏观变化下的划分时段数定为8。
Step 6将划分后的8个时段分别设置初选分段数zo( o = 1,2,…,8) 。
Step 7计算宏观划分时段内的微观分段数 ( 步骤同Step 3 ~ Step 5) ,在进行微观变化时段划分时,因为交通流量变化的总体幅度相应较小,因此需将其划分为4个时段,以避免对相邻交叉口的影响。
Step 8输出全天时间维度下所有分段数。
如图4所示。
3 案例分析
仍然选取济泺路—汽车厂东路交叉口为案例分析对象,由于该交叉口周边不存在密集交通区域,且交叉口各方向流量分布均匀,交叉口渠化设计较为合理,具有普遍特性,因此可作为典型交叉口进行分析。这里为严谨起见,选取交叉口流量最大的方向进行分析,其数据来源为无线地磁检测数据,如图5所示。
对上述数据进行时间维度下的宏观变化的时段划分,得到的时段划分结果如表1和图6所示。
对宏观变化时段数据进行微观变化时段的划分,得到的时段划分结果如表2和图7所示。
上述基于动态Fisher聚类算法多时段二次划分的交叉口时段,不但能适应时间维度下的宏观变化的大范围趋势,而且还能适应微观变化的小范围波动,因此更具有实用性。
4 结论