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城市道路交通色彩安全評價(jià)及調和的研究
引言
近幾年國家不斷完善道路交通安全管理體系，積極改善道路交通安全狀況，已經(jīng)取得了一定的成績(jì)，全國和各大城市的道路交通事故的四大指標（事故數、死亡人數、受傷人數、直接經(jīng)濟損失）均開(kāi)始下降。但是成績(jì)的背后，仍不能忽視我國尤其是城市的道路交通事故仍高于發(fā)達國家的同期水平�？梢�(jiàn)，我國繼續深化改革現行道路交通安全管理體系的同時(shí)，仍忽略了部分內容，使我國的交通安全現狀仍不容樂(lè )觀(guān)。
經(jīng)過(guò)相關(guān)實(shí)例分析和文獻的閱讀[1]~[9]，在城市飛速發(fā)展的現代化建設道路上，城市色彩尤其是交通色彩問(wèn)題已經(jīng)比較突出。目前，交通管理部門(mén)和學(xué)術(shù)界對于城市道路交通色彩的關(guān)注還相對較少、涉及范圍較窄。如何科學(xué)、精確、系統地評價(jià)道路交通色彩安全性并合理地綜合考慮色彩心理學(xué)、現代色彩理論、城市交通學(xué)系統優(yōu)化現行道路交通色彩體系，已經(jīng)成為迫在眉睫的課題，是進(jìn)一步降低道路交通事故的關(guān)鍵所在。
1 城市道路交通色彩安全評價(jià)指標體系
1.1 基于色彩心理學(xué)的城市道路交通色彩安全影響因素分析
城市道路交通是一個(gè)人車(chē)路的綜合體系，缺一不可。因此，在分析影響城市道路交通色彩安全的因素時(shí)，也細化到人、車(chē)、設施、環(huán)境等相關(guān)組成部分分析。
人是交通活動(dòng)的主要參與者，是影響交通安全的主導因素。在道路交通系統中，行人的裝扮顏色豐富，種類(lèi)繁多，會(huì )干擾駕駛人的視線(xiàn)，影響駕駛員的判斷，延誤駕駛員的反應時(shí)間。車(chē)是道路交通安全的關(guān)鍵因素。其不僅影響道路交通安全，同時(shí)由于色彩心理效應它也影響道路交通色彩安全。如車(chē)身色彩，不同的色系車(chē)身視認性有很大的區別；駕駛室內色彩，駕駛室內不應涂刷使人感到沉悶壓抑的暗淡顏色，也不應涂刷使人亢奮煩躁的強刺激顏色，一般應涂刷使人感到輕松愉快的色彩；汽車(chē)信號燈色彩，不同的色彩其警示和照明效果相差懸殊。
交通環(huán)境對于交通參與者來(lái)說(shuō)，是再熟悉不過(guò)。然而，相當一部分群眾在參與交通過(guò)程中，卻往往忽視了交通環(huán)境，導致了本不該發(fā)生的事故發(fā)生了。交通環(huán)境對于交通安全的影響也不容忽視。環(huán)境的設置效果直接影響駕駛員的心理狀態(tài)，也影響交通事故率的高低。如綠化帶色彩，綠化帶主要以綠色為主，這種顏色屬于冷色調，可以調節駕駛人員以及行人的心理和情緒；建筑物及玻璃幕墻、裝飾色彩，色彩的過(guò)多及過(guò)少均容易導致駕駛員煩悶情緒，不利于安全，且玻璃幕墻色彩和裝飾性色彩均降低了人們覺(jué)察物體的可靠性，在某一瞬間遮住駕駛員的視野因而妨礙車(chē)輛和行人的正常通行，甚至導致文通事故。交通設施提供交通活動(dòng)發(fā)生的場(chǎng)地，是交通活動(dòng)的基礎，對于交通色彩安全存在著(zhù)舉足輕重的影響。如交通事故的發(fā)生直接與道路條件有關(guān)，道路設計是否合理、質(zhì)量是否合格、等級是否到位、路面色彩搭配是否合理等；道路照明色彩，尤其是在夜間行車(chē)的時(shí)候，不同顏色的燈光對于夜間行車(chē)的駕駛員視線(xiàn)以及靈敏度均會(huì )有不同程度的影響。
1.2 基于問(wèn)卷形式的城市道路交通色彩安全影響因素調查
為了更加實(shí)際全面地了解城市道路交通色彩安全影響因素，并探究各影響因素對于城市道路交通色彩安全的影響程度，特組織了一次針對城市道路交通色彩安全的交通調查。調查針對群體為行人（含非機動(dòng)車(chē)騎行者）和駕駛員兩類(lèi)人群，分別從總體評價(jià)、人、車(chē)、環(huán)境、設施等組成部分調查現行城市道路交通色彩安全性能。在調查地點(diǎn)的選擇上，首先篩選出徐州市典型路段，經(jīng)過(guò)對徐州市典型路段的對比，綜合車(chē)流、人流、交通系統組成等，最終選定徐州市解放南路為測試路段。解放南路，全長(cháng)4860 米，路幅20m，南起城市主干道三環(huán)南路，北至和平路，共與6 條城市道路交叉，學(xué)校、單位、景點(diǎn)眾多，車(chē)流、人流量均居高不下。據2012 年底中國礦業(yè)大學(xué)交通運輸系的一次交通調查顯示，解放南路每小時(shí)的單向車(chē)流量達1000~1200 部，雙向車(chē)流量大約2000~2400 部。隨著(zhù)經(jīng)濟的不斷發(fā)展，解放南路將匯聚更多的人流、車(chē)流，變成更加復雜的交通系統。其全面的影響因素和復雜的城市道路交通系統為的評價(jià)模型的測試提供了一個(gè)良好的平臺。這有利于建立更具普適性評價(jià)指標體系，為城市道路交通色彩安全評價(jià)奠定良好的基礎。
整個(gè)調查過(guò)程共發(fā)放問(wèn)卷300 份，共回收問(wèn)卷281 份，有效問(wèn)卷281 份，有效率100%。其中行人問(wèn)卷回收181 份，駕駛員問(wèn)卷回收100 份。從對回收問(wèn)卷整理來(lái)看，我們系統分析了受訪(fǎng)人群的信息。本次調查受訪(fǎng)人群年齡的分布涉及20 歲以下、20~35、35~50、50 歲四個(gè)范圍，被調查者的性別比例相對比較均衡，對于交通參與者的出行方式比分配符合廣泛性，總體的調查范圍具有普遍性和代表性，能夠得到一組相對真實(shí)可靠的原始數據資料。因此，本次調查的數據能較好反映了徐州市解放南路的交通色彩安全影響因素，可以依此建立較好的評價(jià)指標體系。從對回收問(wèn)卷整理來(lái)看，69%的受訪(fǎng)者認為交通色彩能影響交通安全，51%的受訪(fǎng)者并不滿(mǎn)意現行的城市道路交通色彩體系。從調查結果看，交通環(huán)境系統中光污染性質(zhì)的霓虹燈色彩、廣告牌色彩、信號色彩、照明色彩和車(chē)輛系統中汽車(chē)車(chē)身色彩等都對交通色彩安全的影響較大，而駕駛員衣著(zhù)、行人提包等色彩因素對交通色彩的安全影響就比較小。
1.3 城市道路交通色彩安全評價(jià)指標體系建立
城市道路交通系統是一個(gè)由人、車(chē)、路、環(huán)境構成的動(dòng)態(tài)系統。它們是一個(gè)相互影響，相互聯(lián)系的整體，眾多的影響因素、復雜的關(guān)系、不斷變化的因素測度、數據的不確定性等都給普適性評價(jià)指標體系的確定帶來(lái)一定困難。因此，要建立一套科學(xué)合理的城市道路交通色彩安全評價(jià)體系是本項目的重點(diǎn)。
根據因素分析結果，建立以下指標篩選原則[10]：明確責任范圍、與研究對象緊密結合、量化標準的合理性和有效性、統計指標間的非因果性、指標內容間的排斥、數量與質(zhì)量統一、駕駛行為的動(dòng)態(tài)性等，并建立的交通色彩安全評價(jià)指標體系。
本文建立的“城市道路交通色彩安全評價(jià)指標體系”包括四個(gè)一級指標，分別為行人、非機動(dòng)車(chē)色彩、機動(dòng)車(chē)色彩、必要交通設施色彩、交通環(huán)境色彩。行人、非機動(dòng)車(chē)色彩主要是集合行人衣著(zhù)和非機動(dòng)車(chē)車(chē)身色彩而確定的；機動(dòng)車(chē)色彩是結合了機動(dòng)車(chē)、駕駛室以及汽車(chē)車(chē)身的色彩而綜合確定的；必要交通設施色彩則結合了交通設施中的一些主要因素而概括性確定的；由于綠化帶、建筑及廣告牌色彩等交通環(huán)境中的要素對于交通色彩安全的影響權重也很大，匯集這些交通環(huán)境最終確定了第四個(gè)一級指標。
2 城市道路交通色彩安全評價(jià)模型
在對道路交通色彩安全進(jìn)行評價(jià)時(shí)，評價(jià)模型的選擇是一個(gè)關(guān)鍵部分。這里由于交通色彩安全評價(jià)問(wèn)題的模糊性，首先考慮傳統評價(jià)模型中的灰色系統評價(jià)法�；疑到y理論是從信息的非完備性出發(fā)研究和處理復雜系統的理論，它不是從系統內部特殊的規律出發(fā)去研究系統，而是通過(guò)對系統某一層次的觀(guān)測資料加以數學(xué)處理，達到在更高層次上了解系統內部變化趨勢、相互關(guān)系等機制[11]。雖然該模型實(shí)現了對系統內部的分析，但是很難擺脫決策過(guò)程中的隨機性和參評人員主觀(guān)上的不確定性及其認識上的模糊性。所以在此基礎上引入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )評價(jià)方法。其具備強大的表示任意非線(xiàn)性關(guān)系和自學(xué)習、處理推理規則不明確的問(wèn)題等能力，且無(wú)需建立對象的精確數學(xué)模型，只需要根據輸入的采樣數據去估計其要求的決策。這里使用比較常用的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型[12]。GT-BPNN 模型，既充分考慮評價(jià)者的經(jīng)驗和直覺(jué)思維的模式，又能降低綜合評價(jià)過(guò)程中的不確定因素，即具備綜合評價(jià)方法的規范性又能體現出較高的問(wèn)題求解率。
在網(wǎng)絡(luò )訓練中，發(fā)現BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )容易遇到訓練速度慢和目標函數存在局部極小的問(wèn)題。本文針對這些問(wèn)題，采用將自適應快速訓練算法和動(dòng)量批梯度下降算法相結合的算法。同時(shí)，引入了遺傳算法對網(wǎng)絡(luò )的初始權值與閾值進(jìn)行優(yōu)化處理，提高了算法的精確度和網(wǎng)絡(luò )的訓練速度。遺傳算法，屬于智能優(yōu)化算法又稱(chēng)為現代啟發(fā)式算法，是一種具有全局優(yōu)化性能、通用性強、且適合于并行處理的算法。這種算法一般具有嚴密的理論依據，而不是單純憑借專(zhuān)家經(jīng)驗，理論上可以在一定的時(shí)間內找到最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。這些算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法相結合在保證發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )自身優(yōu)勢的同時(shí)還可以解決很好的彌補其在訓練速度和早熟方面的缺陷，對于解決徐州市解放南路的交通色彩安全問(wèn)題有很大的實(shí)用價(jià)值。其聯(lián)合評價(jià)模型的流程如。
3 城市道路交通色彩調和優(yōu)化模
型色彩調和可以理解為兩種或多種色彩按一定的方法，統一而協(xié)調的組合在一起，使色彩關(guān)系呈現出規律性、秩序性，滿(mǎn)足人的視覺(jué)審美和心理需求的色彩搭配。而科學(xué)的顏色描述是科學(xué)的顏色調和理論的基礎。目前，顏色一般以三維空間的形式表達，具體的度量尺度隨著(zhù)應用的不同而不同。在基于顯示的模型中，RGB 系統常用于顏色編碼和生成；從顏色的心理效應出發(fā)描述顏色的空間一般稱(chēng)為顏色感知空間，比如Munsell 系統�，F代的色彩調和理論有孟塞爾色彩調和理論、孟·斯賓瑟色彩調和理論等。
將色彩設計方案進(jìn)行調和處理以獲得和諧色彩效果的過(guò)程本質(zhì)上是一個(gè)色彩配置的組合優(yōu)化問(wèn)題。所以在上述現代色彩理論的基礎上，建立了城市道路交通色彩調和優(yōu)化模型，步驟如下：（1）建立待調和色彩庫，按灰色理論建立的各因素權重按由大到小的順序分批次向待調和色彩庫中加入該因素中與待調和色彩庫包含色彩不同的色彩；（2）將易于采集數據的RGB 模型轉換為HVC 模型；（3）進(jìn)行兩兩色彩的組合，并計算色相差△H、明度差△V、純度差△C；（4）根據算得的△H、△V、△C 判定色彩間是否調和；（5）按照孟·斯賓瑟色彩調和理論提供的伯克霍夫公式進(jìn)行美度評價(jià)，若美度評價(jià)值M>0.5，則符合美度要求，此時(shí)調和色彩庫的色彩組合均符合調和約束；否則，轉回步驟（2）調整色相H 值；（6）將完成調和的色彩庫中色彩HVC 值轉化回RGB 值，并用計算機生成相應顏色；（7）判斷所有因素相應的色彩是否已經(jīng)分批次加入調和色彩庫，如果是，則城市道路交通色彩調和完成；否則，按權重大小降序分批次加入該因素所包含顏色與調和色彩庫中顏色不同的顏色。具體流程圖如。
4 城市道路交通色彩驗證算例
4.1 城市道路交通色彩安全評價(jià)
為了驗證上述評價(jià)模型的準確性，特選擇了一個(gè)算例對所建評價(jià)模型進(jìn)行測試。經(jīng)過(guò)對徐州市典型路段的對比，綜合車(chē)流、人流、交通系統組成等，最終選定徐州市解放南路為測試路段。本例的數據來(lái)自對徐州市解放南路色彩安全評價(jià)的調查。調查的數據以打分量表的形式返回（解放南路現場(chǎng)隨機發(fā)放，回收問(wèn)卷234 份；中國礦業(yè)大學(xué)安全學(xué)院、藝術(shù)學(xué)院和交通運輸系中選取具有碩士以上學(xué)歷學(xué)者30 份），然后經(jīng)過(guò)打分量表信效度的分析和異常數據的檢驗，篩選出正常合理的數據，應用灰色理論評價(jià)法評價(jià)，灰色理論評價(jià)法的結果數據即是BP 網(wǎng)絡(luò )評價(jià)法的期望值。這樣，便匯集了評價(jià)打分和評價(jià)結果，構成了BP 網(wǎng)絡(luò )的訓練樣本對。
將篩選后數據256 組數據分為三部分：專(zhuān)家打分的30 組數據作為測試組數據；剩余的226 組數據隨機分為兩部分，其中149 組數據為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練組數據，77 組數據為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )檢驗組數據。經(jīng)過(guò)評判表方法得出評價(jià)系統樣例一二級指標目標權重值如下：
WA={5/24，9/24，9/24，1/24}；WB={1/2，1/2，5/12，2/12，5/12，5/24，5/24，9/24，5/24，5/12，2/12，5/12}。依據灰色系統評價(jià)的算法，運用EXCEL 2003 軟件對256 組數據進(jìn)行傳統評價(jià)，得到綜合評價(jià)值6.3541。
標準化各組數據，并設置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和遺傳算法結構[13]。算例使用具有一個(gè)輸入層、一個(gè)隱含層和一個(gè)輸出層的三層網(wǎng)絡(luò )模型，輸入層節點(diǎn)數為12，輸出層節點(diǎn)數為1，隱含層節點(diǎn)數為10，初始學(xué)習率為0.1，動(dòng)量因子為0.95，訓練誤差目標為1.0*10-6，最大訓練步數為10000，各層使用函數依次為tansig，tansig，logsig。訓練模式：traingdx。遺傳算法初始種群為90，遺傳代數為100。網(wǎng)絡(luò )訓練數據為訓練組數據與灰色評價(jià)值組成的149 組數據對，檢驗網(wǎng)絡(luò )訓練精度的輸入數據為77 組檢驗組數據、檢驗期望值均為灰色綜合評價(jià)值。最后測試組數據為專(zhuān)家學(xué)者提供的30 組打分數據。
經(jīng)過(guò)以上參數的確定和輸入，使用MATLAB7.0（需另外加載遺傳算法工具箱GAOT）進(jìn)行編程求解GA-BP 模型，求得綜合評價(jià)值6.3396 與專(zhuān)家評價(jià)綜合值6.3667 的誤差僅為0.43%，均屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )評價(jià)集中的一般級別。
從評價(jià)和城市道路的實(shí)際安全情況來(lái)看，該路段是屬于城市道路交通色彩安全性比較一般的路段，雖然部分影響較重的因素其色彩控制較好，但是整體上來(lái)說(shuō)，色彩間的搭配并不是很協(xié)調，仍會(huì )誘發(fā)一些不安全行為，導致交通事故。所以，其安全性能仍待進(jìn)一步系統化的優(yōu)化設計。
從該路段取得的評價(jià)指標、相應采集數據以及評價(jià)結果來(lái)看，應該采取交通改善措施，以減少交通事故。具體建議措施有以下幾點(diǎn)。
�。�1）積極調和優(yōu)化交通色彩，合理選擇交通系統內各項因素的色彩，對其進(jìn)行統一規劃，從而達到更加協(xié)調，更具規律性和秩序性，滿(mǎn)足交通參與者的視覺(jué)需求和心理需求；
�。�2）依托多種形式的大眾傳媒，結合時(shí)代流行趨勢，對交通參與者的衣著(zhù)配色進(jìn)行合理的引導。如周邊的學(xué)�？梢蚤_(kāi)展相關(guān)的安全教育和引導，普通群眾則可通過(guò)網(wǎng)絡(luò )、公益廣告和宣傳材料等了解相應的安全知識；
�。�3）加強相關(guān)部門(mén)（如城建部門(mén)、環(huán)境部門(mén)）的監管審查力度，杜絕違規違章建設，共同建設和維護安全和諧、有規律、有秩序的交通色彩環(huán)境。
�。�4）定期維護相關(guān)交通設施，及時(shí)進(jìn)行設施檢修，經(jīng)常清潔相關(guān)的基礎設施，防止灰塵等雜物的附著(zhù)，影響色彩環(huán)境。
4.2 城市道路交通色彩調和優(yōu)化
依據的調和優(yōu)化過(guò)程，我們依次篩選出各因素的色彩，并加入調和色彩庫中。然后使用計算機提供的色彩編輯器進(jìn)行RGB 的讀取。
依據，我們可以將本次色彩調和過(guò)程按照權重分為六個(gè)批次。首先將第一批次的汽車(chē)車(chē)身和汽車(chē)車(chē)燈的6 種顏色進(jìn)行調和，發(fā)現銀色藍色、銀色淡黃色、紅色淡黃色三組色彩并不調和，而從色彩心理學(xué)角度分析，銀色和紅色車(chē)身均有利于車(chē)輛的行車(chē)安全，藍色為深色系不利于晚間和晨間的車(chē)輛辨識，所以剔除了藍色并調整了淡黃色為目前高檔車(chē)燈常用的泛藍白色。經(jīng)過(guò)調整后，第一批次的色彩均調和，且美度值達到0.89，符合美度值要求。向調和色彩庫加入第二批次的交通信號色彩紅色、綠色與黃色，進(jìn)行色彩庫色彩調和，由于黃色明顯與紅色不調和，但是紅黃色彩的明顯對立，可以有效提醒和警示交通參與者，是一種國際社會(huì )公認的有效的安全色彩，所以這里只向色彩庫加入綠色和黃色，但是黃色的使用時(shí)間不宜過(guò)長(cháng)，這與現行的交通信號燈的建設趨勢相近，且美度值達到1.29，符合美度值要求。
向調和色彩庫加入第三批次的行人衣著(zhù)、非機動(dòng)車(chē)色彩，由于前面已經(jīng)剔除了不易調和得藍色，所以這里只向色彩庫加入白色；向調和色彩庫加入第四批次的路面、標志標線(xiàn)、道路照明色彩，這里只向色彩庫加入灰色，剔除不調和的淡黃色和明黃色；向調和色彩庫加入第五批次的駕駛室色彩，這里只向色彩庫加入棕色和淡灰色；向調和色彩庫加入第六批次的綠化帶、裝飾照明、建筑及廣告色彩，這里只向色彩庫加入深綠色。最后所有批次均達到調和要求且美度值分別達到1.50、1.55、1.49、1.59，符合美度值要求。
經(jīng)過(guò)上述的調整調和過(guò)程，提出了以下的交通色彩推薦配置方案：
汽車(chē)車(chē)身的配色，推薦為淺色系的銀色和深色系的黑色、紅色，白天黑色和紅色的安全性較好，傍晚和晨曦的淺色系辨識性較好，可根據環(huán)境需要自行選擇。汽車(chē)車(chē)燈的選擇，除了提示的紅色燈，對于車(chē)燈照明上，推薦為泛藍白色的燈光，亮度高，與周?chē)h(huán)境色彩的協(xié)調性好，美度好。路面色彩鋪裝灰色，就目前調和情況而言，可以滿(mǎn)足需要，但是長(cháng)久的灰色會(huì )給人壓抑感，同時(shí)道路兩邊的綠化較好，可換裝鮮艷的紅色和深綠等色彩的路面，且不同色彩的車(chē)道容易辨識，不需配備道路標線(xiàn)。交通信號色彩配置基本合理，但也可嘗試建議取消影響色彩美度和協(xié)調的黃色，保留紅色和綠色，同時(shí)可增加讀秒設備以提醒司機起動(dòng)或停車(chē)，還可以減少交通信號的復雜度和成本。標志標線(xiàn)的配色也基本合理，此處也可嘗試單一化色彩改進(jìn)為多元化色彩，使標志標線(xiàn)更具立體感，更能引起交通參與者的注意。道路照明可采用白色光或泛黃的白光。綠化帶顏色現行的大部分為深綠色，已經(jīng)滿(mǎn)足美度和調和要求，同時(shí)也可點(diǎn)綴一些紅色的花圃。裝飾照明和廣告牌，應是有關(guān)部門(mén)必須控制的一項，尤其是注意帶有黃色的裝飾照明，此處不提倡使用，推薦紅、綠、白等色。建筑色彩則紅、淺灰、白、銀、棕等色均可取，但是要注意限制玻璃幕墻，玻璃幕墻的反射光對城市道路交通安全影響巨大。行人衣著(zhù)是本次配色方案中最不易控制的一種，建議行人著(zhù)裝時(shí)分時(shí)段著(zhù)裝。比如，傍晚和晨曦時(shí)，應以醒目的淺色系白色等為主；白天天氣良好時(shí)可以穿著(zhù)以鮮艷色彩并最好以紅綠等為主和深色系的衣物。
5 結語(yǔ)
項目以城市交通色彩為基礎，引入系統工程學(xué)、統計學(xué)、現代色彩理論和色彩心理學(xué)等知識。在進(jìn)行城市道路交通色彩安全評價(jià)時(shí)，基于現有研究成果，通過(guò)問(wèn)卷實(shí)地調查方式，構建了城市道路交通色彩安全評價(jià)指標體系，并建立GT-GA-BP 的聯(lián)合模型進(jìn)行交通色彩安全評價(jià)。同時(shí)在現代色彩理論的基礎上，提出了城市道路交通色彩進(jìn)行調和優(yōu)化算法。通過(guò)城市道路色彩驗證算例，以上模型均達到了預期效果，適于在城市交通色彩領(lǐng)域應用，并提出了相關(guān)改善建議和推薦配色方案。
安全改善建議為調和交通系統色彩、加強相關(guān)部門(mén)監管審查和宣傳教育力度，并及時(shí)檢修和清潔相關(guān)設施。色彩推薦配置方案為汽車(chē)車(chē)身推薦淺色系的銀色和深色系的黑色、紅色；汽車(chē)車(chē)燈照明上推薦為泛藍白色；路面色彩可鋪裝鮮艷的紅色或深綠等色彩；需注意限制帶有黃色的裝飾照明，推薦紅、綠、白等色；建筑色彩中紅、淺灰、白、銀、棕等色均可取，但是不宜采用藍色墻體，同時(shí)需盡量避免玻璃幕墻的使用；交通信號和綠化帶、標志標線(xiàn)的現行配置基本合理，但可以嘗試進(jìn)行大小、形狀的改進(jìn)；行人衣著(zhù)是本次配色方案中最不易控制的一種，建議行人分時(shí)段著(zhù)裝。
由于研究項目比較新穎，相關(guān)的研究較少，本項目也只是做了初步的研究，還存在以下幾點(diǎn)的進(jìn)一步研究：（1）將色彩安全評價(jià)綜合到交通安全評價(jià)中，完善現行交通安全評價(jià)體系和方法；（2）色彩對交通安全的影響能夠進(jìn)行計算機仿真模擬。
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[參考文獻] (References)
[1] 高等院校安全工程專(zhuān)業(yè)教學(xué)指導委員會(huì )．安全人機工程學(xué)[M] ．北京：煤炭工業(yè)出版社，2002．
[2] Yoshi Miyakawa 著(zhù)，丁良旭譯．色彩戰略——色彩設計對汽車(chē)的作用[J] ．客車(chē)技術(shù)與研究，1994，12(2)：130~133．
[3] 苑紅偉，肖貴平等．色彩與交通安全關(guān)系探析[J] ．工業(yè)安全與環(huán)保，2006，32(5)：62~64．
[4] 李振福．色彩心理與城市交通安全文化分析[J] ．安全與環(huán)境工程，2006，13(4)：70~76．
[5] 李振福．城市色彩控制與城市交通安全文化[J] ．人類(lèi)工效學(xué)，2007，13(3)：52~54．
[6] 李振福．城市交通色彩安全研究[J] ．交通建設與管理，2007，(8)：42~45．
[7] 苑紅偉，肖貴平等．汽車(chē)色彩設計對交通安全的影響研究[J] ．安全與工程學(xué)報，2006，6(6)：112~115．
[8] 盛尚雄．交通色彩和城市色彩設計與國家標準[J] ．標準化報道，1997，18(1)：14~16．
[9] 張強，陳雨人等．色彩心理在道路交通安全中的應用[J] ．華東公路，2005，(6)：65~67．
[10] 趙新建著(zhù)．系統評價(jià)學(xué)[M] ．北京：中國科學(xué)技術(shù)出版社，2007．
[11] 楊亞萍． 基于 BP 網(wǎng)絡(luò )的產(chǎn)品造型評價(jià)系統[D] ．西安：長(cháng)安大學(xué)，2006．
[12] 謝慶生等．機械工程中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法[M] ．北京：機械工業(yè)出版社，2003．
[13] 吳建生，金龍，農吉夫．遺傳算法BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預報研究和應用[J] ．數學(xué)的實(shí)踐和認識，2005，35(1)：83~88．
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