楊 珺，李 濤，詹 鋒，徐慧剛

(1.浙江海洋大學(xué) 港航與交通運(yùn)輸工程學(xué)院，浙江 舟山 316022；2.浙江衢州公交集團(tuán)有限公司，浙江 衢州 324000；3.衢州市衢江區(qū)交通運(yùn)輸局，浙江 衢州 324000)

灰色組合模型視角下公共自行車站點(diǎn)運(yùn)營(yíng)評(píng)價(jià)

楊 珺1，李 濤1，詹 鋒2，徐慧剛3

(1.浙江海洋大學(xué) 港航與交通運(yùn)輸工程學(xué)院，浙江 舟山 316022；2.浙江衢州公交集團(tuán)有限公司，浙江 衢州 324000；3.衢州市衢江區(qū)交通運(yùn)輸局，浙江 衢州 324000)

公共自行車站點(diǎn)是影響公共自行車使用水平的重要因素。為評(píng)估城市公共自行車站點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀，綜合利用模糊一致理論、兩階段灰色聚類模型及灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)模型，構(gòu)建了城市公共自行車站點(diǎn)評(píng)價(jià)的灰色組合模型，結(jié)合衢州市公共自行車系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證并得出了分析結(jié)論。結(jié)果表明，灰色組合模型能夠滿足站點(diǎn)評(píng)估過(guò)程中的灰色性和模糊性，可以有效評(píng)估出公共自行車站點(diǎn)的利用情況及關(guān)鍵影響因素，為公共自行車站點(diǎn)的優(yōu)化提供參考。

交通工程；公共自行車；站點(diǎn)；模糊一致理論；兩階段灰色聚類；灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)模型

公共自行車系統(tǒng)是城市公共交通的重要組成部分，但目前城市公共自行車系統(tǒng)面臨著部分站點(diǎn)利用率較低的問(wèn)題，因此有必要對(duì)站點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)狀態(tài)作出正確評(píng)估與分析。國(guó)內(nèi)外關(guān)于公共自行車站點(diǎn)的研究情況：①在定性研究方面，劉冰等[1-3]分別以杭州市、株洲市的公共自行車系統(tǒng)為例，進(jìn)行了交通調(diào)查并提出優(yōu)化建議。②在交通影響因素研究方面，DENG等[4]利用層次分析法研究了影響站點(diǎn)使用率的因素；錢佳等[5]基于結(jié)構(gòu)方程假設(shè)模型對(duì)公共自行車滿意度的影響因素進(jìn)行了分析；EL-ASSI等[6]基于多元回歸分析模型研究了氣候及環(huán)境對(duì)自行車出行的影響程度。③在交通評(píng)價(jià)研究方面，陳慧等[7]構(gòu)建了基于AHP的模糊綜合評(píng)判模型，并對(duì)站點(diǎn)的選址進(jìn)行了評(píng)價(jià);劉香等[8-9]基于DEA模型對(duì)公共自行車系統(tǒng)作出了評(píng)價(jià)；莊軻[10]建立了灰關(guān)聯(lián)模型對(duì)站點(diǎn)選址方案進(jìn)行了比選；石悅悅等[11]構(gòu)建了灰色模糊綜合評(píng)價(jià)模型對(duì)自行車出行水平作出了評(píng)價(jià)。公共自行車站點(diǎn)的利用率受到道路、區(qū)域等多個(gè)因素的影響，評(píng)價(jià)過(guò)程具有一定的不確定性且信息貧乏，所以公共自行車站點(diǎn)的評(píng)價(jià)具有模糊性和灰色性。上述研究雖然取得了許多成果，但未涉及到現(xiàn)有站點(diǎn)運(yùn)營(yíng)情況的評(píng)估，也沒(méi)有綜合考慮到站點(diǎn)評(píng)價(jià)的模糊性與灰色性。為此，筆者通過(guò)引入模糊一致理論、兩階段灰色聚類模型及灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)模型，構(gòu)建了城市公共自行車站點(diǎn)評(píng)價(jià)的灰色組合模型。

1 模型構(gòu)建

1.1 構(gòu)建白化權(quán)函數(shù)

1.2 確定聚類權(quán)重

根據(jù)各指標(biāo)的重要程度建立模糊優(yōu)先關(guān)系矩陣B=(bjl)m×m，當(dāng)uj優(yōu)于ul時(shí)，bjl為1；當(dāng)uj與ul等優(yōu)時(shí)，bjl為0.5；當(dāng)uj劣于ul時(shí)，bjl為0。然后將模糊優(yōu)先關(guān)系矩陣B改造為模糊一致矩陣R=(rjl)m×m，并以方根法計(jì)算聚類指標(biāo)的權(quán)重wj。

(1)

(2)

(3)

(4)

1.3 一階段灰色聚類

(5)

1.4 二階段灰色聚類

計(jì)算綜合加權(quán)決策向量ηk(k=1,2,…,t),其中，t表示灰類的總數(shù)。

(t-1,t,t-1,t-2,…,2)

(2,3,…,t-1,t,t-1)

計(jì)算綜合測(cè)度決策向量vi:

(6)

1.5 確定關(guān)鍵影響因素

借鑒文獻(xiàn)[7]～文獻(xiàn)[11]、文獻(xiàn)[14]和文獻(xiàn)[15]，并結(jié)合專家意見(jiàn)，確定了影響公共自行車站點(diǎn)使用水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如圖1所示。

圖1 公共自行車站點(diǎn)使用水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

(0<λ<1)

(7)

(8)

熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)法，其基于信息論中“熵”的概念，客觀性較強(qiáng)，因此筆者利用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重。組織n個(gè)專家對(duì)m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要度進(jìn)行打分，構(gòu)建m×n決策矩陣并進(jìn)行min-max標(biāo)準(zhǔn)化；再計(jì)算第a個(gè)指標(biāo)下第b個(gè)專家的評(píng)分比重Rab：

(9)

計(jì)算第a個(gè)指標(biāo)的熵值ea：

(10)

計(jì)算第a個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)ua：

(11)

根據(jù)關(guān)聯(lián)系數(shù)和熵權(quán)計(jì)算加權(quán)關(guān)聯(lián)度：

Y=uarab

(12)

利用SPSS軟件對(duì)加權(quán)關(guān)聯(lián)度進(jìn)行ward聚類分析，測(cè)量距離選擇歐式平方距離。

2 案例應(yīng)用研究

衢州市地處浙江省西部，自2013年開(kāi)始建設(shè)公共自行車系統(tǒng)。筆者基于衢州市西區(qū)2014—2017年公共自行車的運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)各站點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行評(píng)估。

2.1 確定聚類指標(biāo)

通過(guò)衢州公交集團(tuán)獲取了衢州市西區(qū)2014—2017年的公共自行車站點(diǎn)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，依據(jù)式(13)和式(14)可得出自行車周轉(zhuǎn)比α和停車樁周轉(zhuǎn)比ε，取自行車周轉(zhuǎn)比、停車樁周轉(zhuǎn)比、自行車投放量與自行車下架量為聚類指標(biāo)，如表1所示，按“優(yōu)秀”、“中等”、“不合格”3個(gè)等級(jí)進(jìn)行聚類評(píng)價(jià)。

(13)

(14)

表1 站點(diǎn)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)

2.2 建立白化權(quán)函數(shù)

2.3 計(jì)算聚類指標(biāo)權(quán)重

建立模糊優(yōu)先關(guān)系矩陣B，再將矩陣B改造為模糊一致矩陣R。

根據(jù)模糊一致矩陣R可計(jì)算得到自行車周轉(zhuǎn)比、停車樁周轉(zhuǎn)比、自行車投放量與自行車下架量4個(gè)聚類指標(biāo)的權(quán)重分別為：w1=0.317，w2=0.317，w3=0.218，w4=0.148。

2.4 一階段灰色聚類

通過(guò)計(jì)算可得到各站點(diǎn)的聚類系數(shù)，如表2所示。根據(jù)最大隸屬度原則，可得到評(píng)級(jí)為“不合格”站點(diǎn)的編號(hào)為1003、1152、1153、1181、1301、1302。

表2 灰色定權(quán)聚類系數(shù)

2.5 二階段灰色聚類

表3 綜合決策向量

由表2可知，一階段灰色定權(quán)聚類后，出現(xiàn)多個(gè)隸屬度為“0”的結(jié)果，而二階段灰色聚類很好地修正了這一結(jié)果，挖掘出了更多有效信息。綜合兩階段的隸屬度變化及結(jié)論，可以得出兩階段灰色聚類較傳統(tǒng)灰色聚類方法更為準(zhǔn)確。

2.6 確定關(guān)鍵影響因素

邀請(qǐng)15位來(lái)自于公共自行車設(shè)計(jì)及運(yùn)營(yíng)單位的專家對(duì)各站點(diǎn)的二級(jí)指標(biāo)的重要程度進(jìn)行打分，利用熵權(quán)法計(jì)算出各指標(biāo)的權(quán)重。以1153站點(diǎn)為例，對(duì)每個(gè)指標(biāo)取10組樣本序列，取分辨系數(shù)λ=0.5，計(jì)算出各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度，通過(guò)與各指標(biāo)的熵權(quán)相乘可得到加權(quán)關(guān)聯(lián)度，如表4所示。

表4 二級(jí)指標(biāo)權(quán)重及1153站點(diǎn)計(jì)算結(jié)果

利用SPSS軟件進(jìn)行ward聚類分析后，得到的樹(shù)狀聚類圖，如圖2所示。

圖2 1153站點(diǎn)樹(shù)狀聚類圖

根據(jù)圖2可將影響1153站點(diǎn)的各指標(biāo)分為3類，按加權(quán)關(guān)聯(lián)度從大到小排列，影響程度高的指標(biāo)即關(guān)鍵指標(biāo)為b4，b5，b10，b16；影響程度中等的指標(biāo)為b9，b12，b13；影響程度低的指標(biāo)為b1，b2，b3，b6，b7，b8，b11，b14，b15。同理，可得出其余站點(diǎn)的關(guān)鍵指標(biāo)，如表5所示。

表5 各站點(diǎn)的關(guān)鍵指標(biāo)

2.7 結(jié)果分析

通過(guò)對(duì)上述7個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行影響因素分析，可以得出各站點(diǎn)共同的關(guān)鍵指標(biāo)是交通組織、站點(diǎn)間距、咨詢與服務(wù)、區(qū)域騎行意識(shí)。結(jié)合實(shí)際情況可知，上述7個(gè)站點(diǎn)均位于城市邊緣或城鄉(xiāng)結(jié)合地帶，交通組織較差；公建點(diǎn)分布較為分散，造成站點(diǎn)間距過(guò)長(zhǎng)；同時(shí)，周邊無(wú)有效的服務(wù)亭等相關(guān)咨詢?cè)O(shè)施，已有的查詢機(jī)也有多處損壞；此外，上述站點(diǎn)所分布的區(qū)域出行多為中長(zhǎng)途出行，而公共自行車的優(yōu)勢(shì)在于短途出行，故區(qū)域騎行意識(shí)較低。

4 結(jié)論

筆者基于模糊一致理論、兩階段聚類模型及加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)模型，構(gòu)建了城市公共自行車站點(diǎn)評(píng)價(jià)的灰色組合模型，結(jié)合衢州市西區(qū)近4年公共自行車系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了評(píng)估與分析。結(jié)果表明，該模型能夠有效評(píng)估出城市公共自行車站點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)狀態(tài)及影響因素，繼而為公共自行車的站點(diǎn)優(yōu)化提供理論參考，對(duì)其他城市的公共自行車站點(diǎn)運(yùn)營(yíng)分析也有借鑒意義。公共自行車站點(diǎn)運(yùn)營(yíng)的影響因素復(fù)雜多變，如何構(gòu)建更具全面性和動(dòng)態(tài)性的評(píng)價(jià)體系將是下一步的研究方向。

[1] 劉冰,曹娟娟,周于杰,等.城市公共自行車使用活動(dòng)的時(shí)空間特征研究：以杭州為例[J].城市規(guī)劃學(xué)刊,2016(3):77-84.

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TheEvaluationofPublicBicycleStationOperationfromthePerspectiveofGreyCombinedModel

YANGJun,LITao,ZHANFeng,XUHuigang

Public bicycle station is an important factor that affect the use level of public bicycle. In order to evaluate the operation status of urban public bicycle station, comprehensive use of fuzzy consistent theory, two stage grey clustering model and grey weighted incidence model,the grey combined model of urban public bicycle station evaluation is constructed, the example of public bicycle system in Quzhou is verified and the analysis results are obtained.The result shows that the grey combined model can satisfy the grey and fuzzy characteristics in the station evaluation process can evaluate the utilization of public bicycle station and the key influencing factors effectively, finally, it can provide a reference for the optimization of public bicycle station.

transportation engineering;public bicycle;station;fuzzy consistent matrix; two stages grey clustering; grey weighted incidence model

U491.2

10.3963/j.issn.2095-3852.2017.05.019

2095-3852(2017)05-0610-05

A

2017-05-05.

楊珺(1994-)，男，安徽安慶人，浙江海洋大學(xué)港航與交通運(yùn)輸工程學(xué)院碩士研究生，主要研究方向?yàn)榻煌ㄟ\(yùn)輸規(guī)劃與管理.

李濤(1974-)，男，湖南岳陽(yáng)人，浙江海洋大學(xué)港航與交通運(yùn)輸工程學(xué)院教授級(jí)高級(jí)工程師，博士，主要研究方向?yàn)楣饭こ?、工程?xiàng)目管理.

YANGJunPostgraduate; School of Port and Transportation Engineering,Zhejiang Ocean University, Zhoushan 316022,China.