基于乘客感知的公交车线路服务质量评价模型

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2019.05.027

东北大学学报:自然科学版 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (5): 750-755.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2019.05.027

基于乘客感知的公交车线路服务质量评价模型

刘莹^1,2，于淼³，刘阳²

(1.东北大学工商管理学院，辽宁沈阳110819； 2.沈阳城市建设学院管理系，辽宁沈阳110168；3.沈阳建筑大学管理学院，辽宁沈阳110016)

收稿日期:2018-07-22 修回日期:2018-07-22 出版日期:2019-05-15 发布日期:2019-05-17
通讯作者: 刘莹
作者简介:刘莹(1982-)，女，辽宁沈阳人，东北大学博士研究生.
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(71701137)；住建部科学技术计划项目(2016-K4-057).

Evaluation Model of Bus Route Service Quality Based on Passengers Perceptions

LIU Ying^1,2， YU Miao³， LIU Yang²

1.School of Business Administration， Northeastern University， Shenyang 110819， China; 2.Department of Management， Shenyang Urban Construction University， Shenyang 110168， China; 3.School of Management， Shenyang Jianzhu University， Shenyang 110016， China.

Received:2018-07-22 Revised:2018-07-22 Online:2019-05-15 Published:2019-05-17
Contact: YU Miao
About author:-
Supported by:
-

摘要/Abstract

摘要： 针对传统公交车服务质量评价方法的局限性，提出基于乘客感知的普适性因素权值分析方法.首先以相关乘客作为专家并分组，建立基于乘客感知视角的专家权重确定方法，得到专家权重及指标综合权重.然后以上述多组数据作为先验样本进行 BP 神经网络的训练、测试与验证，从而获得可供推广的城市公交线路服务质量评价AHP-BP神经网络模型.最后以沈阳市某条公交线路为例展开实证研究，结果表明该模型在充分反映乘客感知服务质量因素的同时，降低了主观评价的随意性，给出了特定公交线路服务质量改进方向.

关键词: 改进AHP, BP神经网络, 影响因素分析, 乘客感知, 公交车线路

Abstract: Aiming to solve the limitation of the evaluation method of traditional bus route service quality， a universal weight analysis method based on passengers perceptions is proposed. Firstly， a weight determination method is established based on passengers perceptions in order to determine the weight of experts and the comprehensive weight of each group. Secondly， the quality evaluation AHP-BP network model of urban bus route service can be acquired by training， testing and verifying with the above data as prior samples. Finally， an empirical study is launched on a certain bus route in Shenyang， and the results demonstrate that the model reflect passenger perceptions adequately as well as reduce the randomness of subjective evaluation which can provide an improved direction for a bus route service.

Key words: improved AHP, BP neural network, analysis of influencing factors, passengers perceptions； bus route

中图分类号:

U121

刘莹，于淼，刘阳. 基于乘客感知的公交车线路服务质量评价模型[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(5): 750-755.

LIU Ying， YU Miao， LIU Yang. Evaluation Model of Bus Route Service Quality Based on Passengers Perceptions[J]. Journal of Northeastern University Natural Science, 2019, 40(5): 750-755.

参考文献

[1]张兵，曾明华，陈秋燕，等.基于SEM的城市公交服务质量—满意度—忠诚度研究［J］.数理统计与管理，2016，35(2):198-205.(Zhang Bing，Zeng Ming-hua，Chen Qiu-yan，et al.Study of public transport service quality—satisfaction—loyalty based on structural equation modeling ［J］.Journal of Applied Statistics and Management，2016，35(2):198-205.)
[2]Luigi D，Angel I.The quality of service desired by public transport users［J］.Transport Policy，2011，18(1):217-227.
[3]Hensher D.Developing a service quality index in the provision of commercial bus contracts［J］.Research in Transportation Economics，2003，18(6):277-298.
[4]Mohammad N H，Yaser E H，Kamran A.A multi-dimensional framework for evaluating the transit service performance［J］.Transportation Research Part A，2013，41(1):47-61.
[5]Hensher P S，Philip B.Service quality—developing a service quality index in the provision of commercial bus contracts ［J］ .Transportation Research Part A，2003，13 (6) :499-517.
[6]Armando C，Roberta C，Tamara M．Using fuzzy AHP to manage intellectual capital assets:an application to the ICT service industry ［J］.Expert Systems with Applications，2013，40(9):3747-3755.
[7]张重阳，樊治平，于超，等.基于顾客群体语言评价信息的服务质量评价方法［J］.东北大学学报(自然科学版)，2014，35(11):1655-1658.(Zhang Chong-yang，Fan Zhi-ping，Yu Chao，et al.Service quality evaluation method based on customers’ linguistic assessment information［J］.Journal of Northeastern University(Natural Science)，2014，35(11):1655-1658.)
[8]Ansah R H，Sorooshian S，Mustafa B S.Analytic hierarchy process decision making algorithm［J］.Global Journal of Pure & Applied Mathematics，2015，11(4):2403-2410.
[9]Hu C.Application of E-learning assessment based on AHP-BP algorithm in the cloud computing teaching platform［J］.International Journal of Emerging Technologies in Learning，2016，11(8):27-32.
[10]程波，贾国柱.改进AHP-BP神经网络算法研究——以建筑企业循环经济评价为例［J］.管理评论，2015，27(1):36-47.(Cheng Bo，Jia Guo-zhu.Research on improved AHP-BP neural network algorithm—construction companies′ circular economy evaluation［J］.Management Review，2015，27(1):36-47.)

[1]	张禹，何楷文，李清书，巩亚东. 面向STEP-NC自由曲面特征的加工操作方法智能决策[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2022, 43(7): 981-987.
[2]	季策，张晓. 基于GSA-BP神经网络的OFDM系统信道估计算法[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2022, 43(6): 769-775.
[3]	杨博文，霍军周，张伟，张占葛. 服役结构超前载荷实时预测方法的研究[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2022, 43(4): 541-550.
[4]	陈兵，韩烬阳，唐晓垒，夏搏然. 基于机器学习的拉矫延伸率预测模型及数值分析[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2022, 43(2): 236-242.
[5]	杨周，姜超，张义民，姜红猛. 采煤机截割部扭矩轴的动态可靠性分析[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2020, 41(2): 217-222.
[6]	张华伟，郑晓涛. 基于遗传算法优化神经网络的拼焊板压边力预测[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2020, 41(2): 241-245.
[7]	王鑫，顾亮，李晓雷，董明明. 基于系统响应的履带车辆路面识别方法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(7): 968-973.
[8]	于瑞云，薛林，安轩邈，夏兴有. 基于改进GA-BP的移动通信用户流失预测算法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(2): 180-185.
[9]	刘智，张铁，董莹，徐爽爽. 关于股票价格的二阶模糊时间序列[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(2): 300-304.
[10]	刘永刚，侯立良，秦大同，胡明辉. 基于BP神经网络的煤层硬度多等级识别方法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2018, 39(8): 1163-1168.
[11]	王巧云，郑念祖. 基于样本选择与PSO-ANN的葡萄酒酒精浓度预测[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2018, 39(7): 970-975.
[12]	任松，李振元，陈钒，姜德义. 石膏围岩隧道衬砌结构腐蚀模型研究[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2017, 38(7): 1049-1054.
[13]	张钦礼，刘奇，赵建文. 全尾砂絮凝沉降参数预测模型研究[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2016, 37(6): 875-879.
[14]	谢承煜，罗周全，贾楠，汪伟. 改进TOPSIS与GA-BP耦合的采空区危险性辨析[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2016, 37(3): 440-445.
[15]	马廉洁，巩亚东，于爱兵，曹小兵. 基于BP和GA的微晶玻璃点磨削表面硬度数值拟合[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2016, 37(2): 213-217.

基于乘客感知的公交车线路服务质量评价模型

Evaluation Model of Bus Route Service Quality Based on Passengers Perceptions

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价