【摘要】：為揭示城市公交服務(wù)指標(biāo)之間的潛在相關(guān)性和分析各指標(biāo)對常規(guī)公交整體滿意度的影響度,以609份南京市常規(guī)公交服務(wù)調(diào)查問卷為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),利用GTT算法和MLE算法,建立基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)公交服務(wù)滿意度分析模型,挖掘常規(guī)公交服務(wù)指標(biāo)與乘客總體滿意度之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系.模型檢驗結(jié)果顯示,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有較高的適用性和有效性.由置信度傳播算法獲得的推理結(jié)果得到的7項主要影響因素中,候車時間的負(fù)效應(yīng)-31.4%最為顯著,車內(nèi)衛(wèi)生的正效應(yīng)最為明顯,高達(dá)33.7%,行車準(zhǔn)點性和換乘便捷性各自具有較高的提升空間且正負(fù)影響域較大,分別為-26.6%~23.1%和-20.9%~27.3%,車內(nèi)有無座椅、候車環(huán)境和空調(diào)的配備具有較高的絕對影響域,均高達(dá)55%.
[Abstract]:In order to reveal the potential correlation between urban public transport service indicators and analyze the influence of each index on the overall satisfaction degree of bus routine, based on 609 questionnaires of routine bus service in Nanjing, the GTT algorithm and MLE algorithm are used. Based on Bayesian network bus service satisfaction analysis model is established to explore the network relationship between conventional bus service indicators and passenger overall satisfaction. The results of model test show that Bayesian network has high applicability and effectiveness. The negative effect of waiting time was the most significant, and the positive effect of in-vehicle hygiene was the most obvious, as high as 33.7%, among the seven main influencing factors obtained from the reasoning results obtained by the confidence propagation algorithm, the negative effect of waiting time was 31.4%, and the negative effect of waiting time was 31.4%. The traffic punctuality and transfer convenience have higher lifting space and positive and negative influence areas, which are -26.623.1% and -20.9% 27.3, respectively. There are no seats in the car, Waiting environment and air-conditioning have a higher absolute impact area, up to 55.
【作者單位】： 東南大學(xué)城市智能交通江蘇省重點實驗室;東南大學(xué)現(xiàn)代城市交通技術(shù)江蘇高效協(xié)同創(chuàng)新中心;東南大學(xué)交通學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51338003,51378120)
【分類號】：U491.17

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本文編號：2389371