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    基于主成分分析的電動汽車駕乘滿意度評價

    2020-10-21 04:43:45李郁菡師禎
    汽車實用技術(shù) 2020年11期
    關(guān)鍵詞:主成分分析法電動汽車

    李郁菡 師禎

    摘 要:隨著電動汽車保有量的快速增加,用戶需求與現(xiàn)有電動汽車續(xù)航里程、基礎(chǔ)設施等短板之間的矛盾日益顯著。要提高電動汽車的接納程度,進一步推廣并提高銷量,首先要了解電動汽車車主和潛在用戶的滿意度。文章從產(chǎn)品質(zhì)量、性能質(zhì)量、電池、汽車費用、國家政策五個方面建立影響電動汽車駕乘滿意度的評價指標體系,設計調(diào)查問卷并采集數(shù)據(jù)。采用主成分分析的方法對原始數(shù)據(jù)進行處理,進而得出影響電動汽車駕乘滿意度的主要影響因子,并根據(jù)數(shù)據(jù)處理結(jié)果對電動汽車的發(fā)展提供建議。

    關(guān)鍵詞:電動汽車;駕乘滿意度;主成分分析法

    Abstract:?With the rapid increase of the number of electric vehicles, the contradiction between the user demand and the existing electric vehicle range infrastructure is increasingly obvious. It is necessary to understand the satisfaction of electric vehicle owners and potential users for increasing the acceptance of electric vehicles, further promoting and increasing sales.?This paper establishes the evaluation index system of ev driving satisfaction, designs the questionnaire and collects the data from the five aspects of national policy of product quality, performance, quality, battery and vehicle cost.?The principal component analysis (pca) method was used to process the original data, and then the main factors affecting driving satisfaction of ev were obtained.?Suggestions for the development of electric vehicles were provided according to the data processing results.

    Keywords: The electric vehicles; Driving satisfaction;

    引言

    我國汽車保有量高速平穩(wěn)增長,傳統(tǒng)化石燃料日漸短缺、大氣污染加劇、溫室效應等問題也隨之而來,新能源汽車與傳統(tǒng)燃油車相比耗能低、排污少,汽車電動化已成為汽車行業(yè)的一大發(fā)展趨勢。

    在我國新能源政策和市場的雙重推動下,經(jīng)過十余年的飛速發(fā)展,中國電動汽車行業(yè)已經(jīng)形成了一套完整的產(chǎn)業(yè)鏈,電動汽車進入了飛速發(fā)展期。但隨著電動汽車保有量的增長,用戶在使用和乘坐電動汽車過程中暴露出的問題也日益顯著。與成熟的傳統(tǒng)燃油汽車相比,電動汽車購置成本高、續(xù)航里程短、配套設施不夠完善等成為制約電動汽車提升市場占有率的重要因素,并且其在續(xù)航里程、充電時間、乘員舒適度、安全性等方面仍有爭議[1]。特別是2018年7月我國新能源汽車新補貼計劃正式實施及國VI排放標準頒布后,純電動汽車的發(fā)展趨勢再一次引起聚焦。

    1 評價指標與數(shù)據(jù)采集

    1.1 評價指標選取

    本文從電池、產(chǎn)品質(zhì)量、性能質(zhì)量、汽車費用、國家政策幾方面建立一級評價指標,在這五個一級指標下細分二級指標,優(yōu)化最終確定的評價指標,避免指標間信息重復度過高,并使每個指標均對測評結(jié)果具有顯著性影響。[2]評價指標如圖1所示。

    1.2 數(shù)據(jù)采集

    數(shù)據(jù)采集采用問卷的形式,電動汽車的駕乘滿意度評價需要在三類人群中開展,即車主電動汽車車主、曾駕駛過電動汽車的普通駕駛者和未擁有電動汽車駕駛經(jīng)歷、僅乘坐過電動汽車的普通乘客,后兩類人群本文歸納為電動汽車潛在用戶。

    對選取的評價指標繼續(xù)細化并設計問卷,最終涉及指標21項,為便于后續(xù)數(shù)據(jù)處理,將符號與其對應指標做如下說明。

    實際數(shù)據(jù)采集共收集到車主群體基礎(chǔ)數(shù)據(jù)86份,潛在用戶群體基礎(chǔ)數(shù)據(jù)177份。通過人工篩查,去除不完整和所有選項均為相同滿意程度的無效答卷,共得到有車主群體有效數(shù)據(jù)75份、潛在用戶群體數(shù)據(jù)143份。

    2 數(shù)據(jù)處理

    2.1 主成分分析原理

    主成分分析是將原始變量重新組合成一組新的互相無關(guān)的幾個綜合變量,同時根據(jù)實際需要可以從中提取出幾個較少的綜合變量,盡可能多地反映原始變量的信息,又稱主分量分析[3]。它的優(yōu)點在于可消除評價指標之間的相關(guān)影響,能夠反映出該主成分包含原始數(shù)據(jù)的信息量占全部信息量的比重,是一種客觀、合理的分析方法,有效的避免了某些評價方法中主觀確定權(quán)重的缺陷。本文選取主成分分析法作為對駕乘人員對電動汽車滿意度的數(shù)據(jù)處理方法。

    2.2 模型應用與數(shù)據(jù)處理結(jié)果

    2.2.1 針對電動汽車用戶群體的數(shù)據(jù)處理

    針對電動汽車用戶群體的問卷共涉及了21個不同指標,即p=21,故需要采用相關(guān)性分析對電動汽車駕乘滿意度評價指標進行篩選,去掉相似或重復的指標信息。通過計算每個原始調(diào)查表中指標間的相關(guān)系數(shù),刪除相關(guān)系數(shù)較大的評價指標,可以降低影響,簡化計算過程,優(yōu)化指標體系。

    利用主成分分析模型得出針對電動汽車用戶群體的滿意度綜合得分模型:

    F=0.22X1+0.22X2+0.18X3+0.16X4+0.20X5+0.16X6+0.17X7+0.12X8+0.18X9-0.20X10+0.19X11+0.16X12+0.15X13+0.13X14+0.15X15-0.16X16+0.14X17+0.16X18+0.11X19+0.19X20+0.20X21 ?????????????????????????????????????(1)

    綜合得分模型中每個指標所對應的系數(shù)即每個指標的重要程度。

    2.2.2 針對電動汽車潛在用戶群體的數(shù)據(jù)處理

    本節(jié)針對電動汽車潛在用戶群體的問卷共涉及了16個不同指標,即p=16,在采集問卷結(jié)束后,實際共收集到來自電動汽車潛在用戶群體的共143組數(shù)據(jù),通過計算得出4個主成分,最終得出針對電動汽車潛在用戶群體的滿意度綜合得分模型:

    F=0.91X6+1.05X7+0.47X8+0.74X9+0.72X10+0.56X11+0.?59X12+0.92X13+0.99X14+1.09X15-1.01X16+0.58X17+0.54X18+0.67X19+0.81X20+1.04X21??????????????????????(2)

    綜合得分模型中每個指標所對應的系數(shù)即每個指標的重要程度。

    3 數(shù)據(jù)分析與綜合評價

    由原始數(shù)據(jù)可計算每個指標滿意度平均分,以每個指標的滿意度平均分為橫軸,以綜合得分模型系數(shù)即每個指標重要性程度為縱軸繪制象限圖,分別得到針對電動汽車用戶群體和電動汽車潛在用戶群體的象限圖。本文所調(diào)查的電動汽車滿意度評價指標處于象限一的屬于高重要性、高滿意度指標;處于象限二的屬于高重要性、低滿意度指標;處于象限三的屬于低重要性、低滿意度指標;處于象限四的屬于低重要性、高滿意度指標。這四個象限可以依次命名為:高度關(guān)注區(qū)、優(yōu)先改進區(qū)、無關(guān)緊要區(qū)和維持優(yōu)勢區(qū)。

    通過象限圖能夠非常直觀地看出目前電動汽車在消費者心目中的優(yōu)勢和劣勢是什么,從而使汽車生產(chǎn)商可以有針對性地確定產(chǎn)品研究方向和著力宣傳點,政府相關(guān)部門在布局新能源汽車戰(zhàn)略時也可以進行參考。

    處于高度關(guān)注區(qū)的各項指標應當是車企繼續(xù)保持和給與支持的。正是因為這些指標,賦予了消費者選擇購買使用或萌生購買電動汽車意向的最大動力。

    優(yōu)行改進區(qū)的各項指標暴露出了人們對電動汽車在使用過程中的一些擔憂。購置成本一直是新能源汽車進入普通收入家庭的第一大問題,緊隨其后的X5、X6指標表現(xiàn)出用戶群體對電池性能的擔憂,而這又是新能源汽車長久以來廣受爭議、科研院所著力研究新能源汽車的核心技術(shù)問題。電池組在無法得到技術(shù)突破,實現(xiàn)小型化和高容量化的前提下,減小車內(nèi)空間、減輕車身重量、增加充電樁數(shù)是最直接的解決方案。但該種退而求其次的方式直接導致了電動汽車用戶對X7、X12、X18指標滿意度的下降。而電動汽車用戶群體與潛在用戶群體在這一區(qū)域,對安全性與國家新能源汽車政策上的滿意程度產(chǎn)生了很大的分歧。

    無關(guān)緊要區(qū)的各項指標,代表著人們滿意度與重要性成比例,即滿意度不高但根據(jù)調(diào)查所體現(xiàn)出的重要性程度同樣不高。車企應該對這一指標在繼續(xù)保持的基礎(chǔ)上做穩(wěn)步提升,以達到更佳的評價

    優(yōu)勢維持區(qū)的各項指標代表著一定程度的過度供給,即電動汽車本身帶給消費者的滿意度大大高于了用戶群體的心理重要程度。不難看出,電動汽車相較于傳統(tǒng)燃油汽車擁有一些動力性能上的優(yōu)勢,傳統(tǒng)燃油發(fā)動機需要達到一定轉(zhuǎn)速后才能輸出最大功率,而電動汽車為電機驅(qū)動,可以獲得更高的初始扭矩,加之輪轂驅(qū)動電機技術(shù)越來越成熟,電動汽車在這動力性指標上獲得了用戶群體的高滿意度是完全合理的,已經(jīng)基本滿足了消費者的駕乘滿意度需求,并且在外觀內(nèi)飾方面也符合國人審美。

    在這一象限中,電動汽車用戶和電動汽車潛在用戶對于車內(nèi)空間指標的滿意程度產(chǎn)生了一定分歧。這一現(xiàn)象實際來源于兩種人群對電動汽車使用時長與用途的不同:電動汽車潛在用戶作為乘客對這一項作評價,體驗角度可能僅僅從自身出發(fā),而車主則從儲物空間、乘員艙空間等多個角度進行評價。

    4 發(fā)展建議

    電動汽車的普及率正在以迅猛的速度逐年上升,消除人們對電動汽車產(chǎn)品各個方面的顧慮是加快推進我國新能源汽車戰(zhàn)略的有效方法。

    電動汽車是由電機直接提供動力,加速快和低噪音的特點使其與傳統(tǒng)燃油汽車有著截然不同的駕駛感受。同時智能網(wǎng)聯(lián)在電動汽車的應用使得電動汽車普遍擁有了更高的科技程度,能給駕乘者更舒適、省心的使用體驗。用戶能夠更直接地體驗這些指標,并且從技術(shù)層面也易突破,電動汽車企業(yè)在動力性能與科技含量上應繼續(xù)保持高關(guān)注度。

    制約電動汽車普及的問題主要集中在電動汽車購置費用、續(xù)航里程、配套基礎(chǔ)設施建設等方面。電動汽車的能量來源全部源自于內(nèi)置動力電池組,電池性能是電動汽車最核心地部件。電池組性能的優(yōu)劣影響著車輛的續(xù)航能力與充電時間,在電池技術(shù)還沒有獲得更大突破時,增加電池容量必然會導致整車成本的增長。車企在開發(fā)電動汽車時,何權(quán)衡好成本與續(xù)航之間的關(guān)系,同時在關(guān)鍵技術(shù)上尋求突破,才能有效提高用戶群體滿意度,取得良好的競爭優(yōu)勢。國家在制定相關(guān)新能源政策時,也需要從不同角度出發(fā),從單一方式補貼新能源汽車轉(zhuǎn)為補貼基礎(chǔ)設施建設、補貼高續(xù)航里程的電動汽車,加大對電池技術(shù)的重視與研究。

    電動汽車用戶群體與潛在用戶群體對于電動汽車安全性指標持不同看法。在現(xiàn)代消費關(guān)系中,媒體和輿論發(fā)揮著重要作用,如部分媒體對于新能源車事故的過分夸大和對國家政策的不合理解讀,都可能導致潛在用戶的滿意度有所波動,媒體應該做積極客觀的輿論導向,車企應繼續(xù)加強電動汽車安全性,提高可靠性,并用客觀數(shù)據(jù)與事實打消潛在用戶的顧慮。

    參考文獻

    [1] 張勇.電動汽車充電服務供給與匹配研究[D].重慶大學,2015.

    [2] 胡漠,常馨月,馬捷.基于相關(guān)-主成分分析的高校數(shù)字圖書館用戶滿意度評價指標體系構(gòu)建[J].數(shù)字圖書館論壇,2016(07): 57-62.

    [3] 張洪軍.基于GIS的山東半島城市群空間布局研究[D].河南大學, 2009.

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