智能背景下城市共享停車風險及對策研究
——基于ANP-Fuzzy模型

蓋鈺娜

（青島科技大學）

1 引言

隨著我國社會經濟的快速發展和人民生活水平的不斷提高，私家車數量不斷增長。這不僅加劇了道路交通的擁擠，其他方面的諸多問題也由此產生，例如小區的環境、管理問題等。于是，在智能化的大背景下，“共享停車”的思想由此誕生。

雖然共享停車這一理念在許多城市中已經開始進行推廣應用，但其仍然面臨著許多實質性的問題，阻礙著共享停車的進一步推廣。

2 共享停車風險評價指標體系

風險的評價能夠有效引導共享停車的發展，本文分別從內部風險和外部風險兩個方面建立共享停車存在風險的評價指標體系，具體構成如表1所示。

2.1 ANP-Fuzzy評價方法

ANP- Fuzzy評價方法是將ANP網絡分析法與Fuzzy模糊綜合評價法相結合。這樣一來，相互影響的各個元素的關系不僅能夠得到處理，同時不易量化分析的定性指標也得到了定量分析，能夠保證最終的結論的準 確性。

表1 共享停車風險評價指標體系

2.2 構建ANP-Fuzzy模型的步驟

1）構建ANP的判斷矩陣

假設ANP的控制層Pn，網絡層有元素Pni，首先要分別計算其子指標的權重向量。在衡量矩陣Ck任意兩因素的相對重要性時，應當以標度作為標準，以層次分析法創始人Thomas L.Saaty提出的九分法為標準。最后，利用方根法來判斷矩陣P的最大特征根λmax和對應的經歸一化處理的特征向量W。其中三者之間的關系可以表示為AW=λmaxW。

根據求解特征向量的步驟，可以計算出以二級指標為準則的指標的各個權重向量。但由于存在一級指標，在一級指標的作用下，又將生成n個權重向量即為超矩陣W，每一個權重向量都是一個包含二級指標權重向量的獨立矩陣。同樣將超矩陣W進行歸一化處理，即可得到加權超矩陣W—。

2）對判斷矩陣進行一致性檢驗

如果一致性比例＜0.1，那么可以稱判斷矩的一致性是可以接受的。

3）模糊綜合評價法步驟

建立綜合評價評價模型，根據矩陣乘法計算模糊向量=T×W。利用“最大隸屬原則”判斷，數值最大的即為軟件開發過程中最需要注重的因素。

3 基于ANP-Fuzzy模型的案例應用

3.1 研究對象

將小區“百合苑”作為案例研究對象。百合苑是坐落在山東省煙臺市鳳翔區中心的一個普通公寓住宅小區，也是該地第一個共享停車的試點小區。區中心的現狀是：上班族早上到公司 “車位已滿”，而下班回家又找不到空余車位所在。鳳翔區通過智能平臺，在百合苑小區嘗試共享停車試點，推出錯峰共享停車計劃，探索解決區中心的停車難題。

3.2 基于ANP-Fuzzy模型的實證分析

3.2.1 建立不同準則下的ANP判斷矩陣

根據專家建議、“百合苑”智能軟件后臺評論數據以及通過訪問小區中具有代表性的使用者共同對“捷停車位”開發風險的評價指標進行評判，同時采用Thomas L.Saaty提出的九分法進行數值確定，建立以P1準則為例的ANP判斷矩陣：

由此得到的特征向量[0.099，0.221，0.680]作為以P1為準則的指標的權重向量。同理可得P2、P3、P4、P5準則下的指標權重分別為：

綜上可以得出，以P為準則下的矩陣都符合一致性檢驗的標準。由于存在一級指標，需要計算由指標二形成的加權超矩陣，所以通過運用Super Decision軟件，計算出了一級指標的權重向量為：（0.418，0.126，0.239，0.072，0.145），由于C.R.=0.077＜0.1，所以也符合一致性檢驗的標準。

3.2.2 對指標運用模糊綜合評價法

為了保證計算效果的準確性，本文通過調查問卷形式向30名有代表性的人員尋求建議，所得結果綜合匯總如表2所示。

根據計算過程，可以得出

模糊向量U=WB=（0.296，0.340，0.304，0.055，0.004）

3.2.3 案例風險評價分析

根據上述的計算過程得到的最終結果，然后利用模糊數學的基本原則之一“最大隸屬原則”進行判斷、分析，可以得出以下結論。

基于內部風險的角度。共享停車的引入者要對案例小區的所有用戶的目標進行了解，盡量形成一個整體統一的目標。同時合理分配物業方面的提成，提高物業方面的合作力度，使業主深刻了解停車位不足的現狀，積極向業主展現使用共享車位可以帶來的收益，幫助合作各方達到目標上的最大契合。

表2 共享停車位開發風險評價表

基于外部風險的角度，案例小區需要注重解決外部風險特別是“技術風險”存在的問題。加大對軟件的投資力度，給予開發商充足的資金支持，大力發展技術，定期對智能系統進行升級改造。同時共享停車負責后臺應該時刻注意用戶提出的反饋意見與面臨問題，及時進行處理和解決，給用戶更好地體驗，以獲得用戶更好的支持。

4 結論與展望

根據實證案例分析得出的結論，可以看出智能背景下共享停車的主要任務是技術層面與合作層面的雙步提升，只有技術與溝通得到提升，共享停車才能夠得到大眾用戶的歡迎，才能擁有更廣闊的市場。

此外，本文也證實了ANP-Fuzzy方法用來評估不同領域風險的可行性。ANP和Fuzzy的相互作用，能夠克服傳統經驗定性和定量方法中 AHP 思路存在的缺點，大大增強了共享停車的開發商對智能共享軟件開發過程中風險存在的重視程度，在一定程度上避免了由于開發不當、用戶需求得不到滿足的行為，提升了共享停車在用戶范圍內的認可程度，提高了共享停車在小區甚至更寬范圍的使用率。

綜上所述，可從問題視角和方法工具的角度為此領域內的研究提供新的思路，可將此研究模式運用到不同小區共享停車風險的評價工作中。