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    基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的公交??空痉?wù)質(zhì)量改善策略研究

    2018-08-29 10:35:26劉建榮
    關(guān)鍵詞:高頻率貝葉斯站臺(tái)

    劉建榮

    (華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院 廣州 510640)

    0 引 言

    隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,我國城鎮(zhèn)化和機(jī)動(dòng)化快速發(fā)展,城市越來越擁堵,根據(jù)高德地圖,2017年第一季度,我國已有28個(gè)城市的延時(shí)指數(shù)超過1.5.機(jī)動(dòng)化的發(fā)展造成了交通擁堵、溫室效應(yīng)、空氣污染等大量問題.為緩解此類問題,迫切需要發(fā)展公共交通.根據(jù)文獻(xiàn)[1]可知,乘客對(duì)于公共交通的滿意度與公交分擔(dān)率之間正相關(guān),即乘客對(duì)公交滿意度的提升能夠促進(jìn)公交分擔(dān)率的增長(zhǎng).作為公交系統(tǒng)的重要組成部分,公交站臺(tái)的滿意度對(duì)公交服務(wù)的整體滿意度有顯著影響[2],而公交站臺(tái)的滿意度與公交站臺(tái)服務(wù)質(zhì)量顯著相關(guān)[3-5].

    由于服務(wù)的無形性、服務(wù)的生產(chǎn)與消費(fèi)同時(shí)進(jìn)行等特點(diǎn),服務(wù)質(zhì)量與有形的產(chǎn)品質(zhì)量之間存在巨大的差異[6],因此,盡管存在公交服務(wù)質(zhì)量應(yīng)該從乘客的主觀感知還是利用公交的客觀指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)的爭(zhēng)論,從研究現(xiàn)狀來看,大部分關(guān)于站臺(tái)服務(wù)質(zhì)量的研究基于乘客的主觀感知展開的.文獻(xiàn)[7-11]均是從乘客的主觀感知研究車站服務(wù)質(zhì)量.此外,文獻(xiàn)[12-14]采用站點(diǎn)覆蓋率、等待時(shí)間等客觀指標(biāo)研究站臺(tái)服務(wù)質(zhì)量.從站點(diǎn)類型來看,大部分研究涉及到的是鐵路站點(diǎn)、地鐵站點(diǎn),涉及到公交站點(diǎn)服務(wù)質(zhì)量的文章極少.對(duì)于車站服務(wù)質(zhì)量的影響因素,大部分研究認(rèn)識(shí)應(yīng)包括時(shí)間特性、環(huán)境、時(shí)間特性、安全性等特征.

    總體而言,目前對(duì)于公共交通站點(diǎn)服務(wù)質(zhì)量的研究存在以下幾個(gè)問題:①對(duì)于站點(diǎn)服務(wù)質(zhì)量影響因素與公交站點(diǎn)滿意度的關(guān)系尚不明確,即不清楚滿意度的各個(gè)影響因素的權(quán)重;②服務(wù)質(zhì)量影響因素眾多,為改進(jìn)公交站點(diǎn)滿意度,應(yīng)如何確定各個(gè)影響因素的優(yōu)先次序,目前尚不明確.基于以上背景,本文基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò),對(duì)常規(guī)公交服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行研究,以確定常規(guī)公交滿意度的各個(gè)影響因素對(duì)乘客滿意度的影響大小,在此基礎(chǔ)上,基于乘客評(píng)價(jià),確定公交服務(wù)質(zhì)量的改善策略.

    1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

    貝葉斯網(wǎng)(Bayesian networks)將復(fù)雜的聯(lián)合概率分布分解為一系列相對(duì)簡(jiǎn)單的模塊,從而大大降低概率推理的復(fù)雜性.作為標(biāo)準(zhǔn)樸素貝葉斯模型的改進(jìn)樹擴(kuò)展樸素貝葉斯模型(TAN)允許每一個(gè)預(yù)測(cè)變量除了依賴于目標(biāo)變量之外,還依賴于其他預(yù)測(cè)變量,由此增加分類的準(zhǔn)確度.在TAN模型中,聯(lián)合概率分布為

    (1)

    式中:屬性變量Ai的父節(jié)點(diǎn)π(Ai)不僅包括類別變量C,也可能包括其他屬性變量.

    由于TAN模型不要求局部獨(dú)立假設(shè)成立,因此模型的分類效果一般比樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)更好,能夠增加分類的準(zhǔn)確性[15].

    2 問卷設(shè)計(jì)

    分析已有論文對(duì)于各種類型站點(diǎn)、停靠站的服務(wù)質(zhì)量影響因素,結(jié)合公交停靠站的特點(diǎn),本文將公交??空痉?wù)質(zhì)量分為可達(dá)性、信息、時(shí)間、環(huán)境、投訴等幾大類,每一類中分別包含若干影響因素.具體見表1.

    表1 公交??空痉?wù)質(zhì)量影響因素

    此外,為分析出行者的個(gè)人屬性對(duì)公交??空究傮w滿意度的影響,還調(diào)查了出行者的使用公交頻率、收入、出行目的、性別、對(duì)所要乘坐的公交線路熟悉與否、到達(dá)公交站點(diǎn)的方式、是否使用智能手機(jī)搜尋車輛信息、是否擁有私家車等基本信息.其中使用公交車頻率分為2次及以下/周、3次及以上/周兩種情形;出行目的分為回程、日常需要、娛樂、上班四種情形;收入以5 000元/月為界限,分為兩類;到達(dá)公交站方式分為:步行、自行車、公交、地鐵、其他等類型.調(diào)查于2017年5—7月進(jìn)行,調(diào)查選擇在天氣良好的工作日,共調(diào)查得到有效樣本596份.

    3 數(shù)據(jù)分析

    3.1 影響因素相對(duì)權(quán)重分析

    為分析表 1中所列的15個(gè)影響因素和出行者的個(gè)人屬性對(duì)出行者的影響,在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析中,影響因素包括1~14和出行者的個(gè)人屬性.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)采用TAN模型,參數(shù)學(xué)習(xí)方法中的,對(duì)于較小的數(shù)據(jù)集,存在模型過度擬合的風(fēng)險(xiǎn)以及出現(xiàn)大量零計(jì)數(shù)的可能性,因此,本文對(duì)小單元格計(jì)數(shù)進(jìn)行貝葉斯調(diào)整,通過應(yīng)用平滑來減少任何零計(jì)數(shù)以及不可靠的估計(jì)結(jié)果帶來的影響,從而解決過度擬合的風(fēng)險(xiǎn)等問題.通過TAN學(xué)習(xí),得到模型的總體的總體正確率為81.04%,模型的整體擬合度較好.根據(jù)TAN模型分析,各影響因素的相對(duì)權(quán)重見表 2.其中相對(duì)權(quán)重為歸一化的權(quán)重,即各影響因素的相對(duì)權(quán)重之和為1.

    表2 影響因素權(quán)重

    注:使用公交出行的頻率,分為高頻率(3次/周及以上)和低頻率(2次/周及以下);收入,分為低收入(5 000元/月以下)和中高收入(5 000元/月以上);出行目的,分為回程、日常需要、娛樂、上班;職業(yè),分為學(xué)生和工作群體;熟悉程度為是否熟悉所要乘坐的公交線路;方式為到達(dá)公交站臺(tái)的方式,分為步行、自行車、公交、地鐵、其他;APP為是否使用智能手機(jī)APP獲取實(shí)時(shí)信息;私家車為是否擁有私家車.

    由表2可知,僅使用公交出行的頻率對(duì)公交站臺(tái)總體滿意度有較大影響.有鑒于此,有必要根據(jù)使用公交頻率,對(duì)出行者進(jìn)行分類.針對(duì)高頻率公交使用者和低頻率公交使用者,分別利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析.對(duì)低頻率組和高頻率組出行者分別利用TAN進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,得到低頻率組、高頻率組的整體正確率分別為87.5%和83.5%,正確率高.低頻組和高頻組中各影響因素的相對(duì)權(quán)重見表 3.

    表3 低頻率組和高頻率組影響因素相對(duì)權(quán)重對(duì)比

    由表3可知,逆序表示影響因素的相對(duì)權(quán)重是從大到小排列,即1表示相對(duì)權(quán)重最大.根據(jù)表3數(shù)據(jù),對(duì)于低頻率組乘客而言,最重要的4個(gè)影響因素分別是 12(擋雨、遮陽設(shè)施、座位等設(shè)施)、 6(等車時(shí)間)、 7(可靠性)和 1(站臺(tái)周邊步行環(huán)境);對(duì)于高頻率而言,最重要的4個(gè)影響因素是 13(站臺(tái)安全)、 9(站臺(tái)噪聲)、 8 (換乘便捷性)、 4 (公交車到達(dá)實(shí)時(shí)信息).從相對(duì)權(quán)重來看,低頻率組和高頻率組對(duì)于站臺(tái)影響因素權(quán)重的評(píng)價(jià)有較大不同.

    3.2 影響因素滿意度分析

    為分析公交乘客對(duì)于1~14的每一個(gè)影響因子的評(píng)價(jià),對(duì)于低頻組和高頻組,分別計(jì)算每一個(gè)影響因子的平均滿意度,具體見表 4.

    表4 影響因素滿意度

    由表 4可知,順序表示滿意度按從小到大順序排列.低頻率組最不滿意的4個(gè)影響因素依次是:4(公交車到達(dá)實(shí)時(shí)信息)、9(站臺(tái)噪聲)、14(投訴系統(tǒng))、6(等車時(shí)間).高頻組與低頻組類似,也是對(duì)這4個(gè)影響因素最不滿意.

    3.3 IPA模型

    為綜合分析應(yīng)如何改善共享自行車服務(wù)質(zhì)量,應(yīng)綜合考慮服務(wù)質(zhì)量中各影響因子的權(quán)重以及滿意度.根據(jù)表 3~表4的相關(guān)數(shù)據(jù)可知,權(quán)重的變化范圍為0~0.11,而影響因子滿意度從2.5~3.8,二者的范圍差異較大.為此,為消除數(shù)據(jù)變化范圍導(dǎo)致的差異,需要對(duì)二者進(jìn)行歸一化處理.在不滿意度歸一化及相對(duì)權(quán)重歸一化的基礎(chǔ)上,建立綜合考慮滿意度及權(quán)重的IPA(importance performance analysis)模型:

    (2)

    式中:IPi為第i個(gè)影響因子的綜合評(píng)價(jià)指數(shù);Si為第i個(gè)影響因子的平均滿意度.

    由式(2)可知,綜合評(píng)價(jià)指數(shù)即考慮了權(quán)重,也考慮了不滿意度,而且消除了權(quán)重和不滿意度量綱的影響.IPi的數(shù)值越大,表明使用者認(rèn)為影響因子i越重要,或者對(duì)影響因子i越不滿意.綜合表 3~4的數(shù)據(jù)以及式(2),可以得到低頻率組、高頻率組和樣本整體的IP值見表 5.

    表5 影響因素IP值對(duì)比

    由表5可知,IP逆序是指IP按從大到小順序排序,順序越靠前,表明越需要改進(jìn).對(duì)于低頻率組,最需要改進(jìn)的6個(gè)影響因素分別是: 12(擋雨、遮陽設(shè)施、座位等設(shè)施)、 6(等車時(shí)間)、 4(公交車到達(dá)實(shí)時(shí)信息)、 7(可靠性)、 1(站臺(tái)周邊步行環(huán)境)、 13(站臺(tái)安全);而對(duì)于高頻率組而言,最需要改進(jìn)的6個(gè)因素分別是: 9(站臺(tái)噪聲)、 13(站臺(tái)安全)、 4(公交車到達(dá)實(shí)時(shí)信息)、 8(換乘地鐵便捷性)、 14(投訴系統(tǒng))、 12(擋雨、遮陽設(shè)施、座位等設(shè)施).

    低頻率組乘客與高頻率組乘客均認(rèn)為擋雨、遮陽設(shè)施、座位等設(shè)施、公交車到達(dá)實(shí)時(shí)信息、站臺(tái)安全需要改進(jìn),因此在提高公交服務(wù)質(zhì)量中,應(yīng)首先關(guān)注站點(diǎn)實(shí)時(shí)信息板的安裝、遮陽擋雨棚的安裝、座位的安裝以及改善公交站臺(tái)的安全性,如不能將站臺(tái)與機(jī)動(dòng)車道設(shè)置于同一水平面,站臺(tái)寬度應(yīng)當(dāng)?shù)玫奖WC等.此外,低頻率組與高頻率組對(duì)公交滿意度影響因素的關(guān)注重點(diǎn)也有部分不同,低頻率組乘客認(rèn)為等車時(shí)間、可靠性、站臺(tái)周邊步行環(huán)境需要改進(jìn).高頻率組認(rèn)為站臺(tái)噪聲、換乘地鐵便捷性、投訴系統(tǒng)需要改進(jìn).鑒于站臺(tái)噪聲、換乘地鐵便捷性一般較難改善,因此著眼于改善公交的投訴系統(tǒng).

    4 結(jié) 束 語

    本文利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究了公交站臺(tái)滿意度的影響因素,根據(jù)分析發(fā)現(xiàn)出行者使用公交頻率對(duì)公交站臺(tái)滿意度有較大影響.為此,將出行者分為低頻率組與高頻率組,分別分析兩個(gè)群組的公交站臺(tái)影響因素的權(quán)重及滿意度.分析發(fā)現(xiàn),對(duì)于低頻率組乘客而言,最重要的4個(gè)影響因素分別是擋雨、遮陽設(shè)施、座位等設(shè)施、等車時(shí)間、可靠性、站臺(tái)周邊步行環(huán)境;對(duì)于高頻率而言,最重要的4個(gè)影響因素是站臺(tái)安全、站臺(tái)噪聲、換乘便捷性、公交車到達(dá)實(shí)時(shí)信息.而兩個(gè)群組均對(duì)公交車到達(dá)實(shí)時(shí)信息、站臺(tái)噪聲、投訴系統(tǒng)、等車時(shí)間最不滿意.基于影響因素的權(quán)重以及滿意度,本文建立了IPA模型,通過IPA模型發(fā)現(xiàn),在公交服務(wù)滿意度的改善中,應(yīng)優(yōu)先改善擋雨、遮陽設(shè)施、座位等設(shè)施、公交車到達(dá)實(shí)時(shí)信息、站臺(tái)安全.

    本文主要利用調(diào)查地點(diǎn)為廣州市中心區(qū),調(diào)查時(shí)間為天氣良好的工作日.由于廣州地處華南地區(qū),高溫多雨天氣所占比例較大,因此在未來的研究中,可考慮分析不利天氣情況下,出行者滿意度的影響因素對(duì)滿意度的影響,并與天氣良好情況下進(jìn)行對(duì)比分析,以提高不利天氣情況下,出行者的使用公家的滿意度.

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