程 剛，趙清霞

CHENG Gang1，2, ZHAO Qingxia3

（1.西藏大學 工學院，西藏 拉薩 850000；2.吉林大學 交通學院，吉林 長春 130000；3.西南交通大學 交通運輸與物流學院，四川 成都 610097)

(1.College of engineering， Tibet University， Lhasa 850000， Tibet， China； 2.College of Transportation， Jilin University， Changchun 130000， Jilin， China； 3.College of Transportation and Logistics， Southwest Jiaotong University， Chengdu 610097， Sichuan， China)

0 引言

地處世界屋脊的西藏以獨具藏地特色的民族節(jié)日吸引著國內(nèi)外的朝圣者和旅游人群。西藏自治區(qū)境內(nèi)運營的高原鐵路在西藏綜合運輸體系中以安全性、經(jīng)濟性、舒適性和獨具魅力的旅途風光，成為了進出藏旅客的首選[1]?？瓦\車站作為高原鐵路的基層生產(chǎn)單位，是銜接鐵路與旅客之間的紐帶，其客運服務質(zhì)量對高原鐵路旅客運輸效率和工作組織水平有著直接的影響。

許多學者從運營部門和旅客的角度對客運服務質(zhì)量進行研究。朱洪波等[2]運用全面管理的思維方式，從人、設備、方法、環(huán)境和客貨因素5個方面分析了車站服務的問題和弊病，在多因素的循環(huán)框架下提出客運服務質(zhì)量改進措施。王瑩玉[3]以質(zhì)量功能配置為設計理念，建立客運服務質(zhì)量屋，利用旅客滿意度指數(shù)對旅客滿意度水平進行評價，利用四分矩陣確定優(yōu)先改進內(nèi)容，進而提出客運服務質(zhì)量優(yōu)化建議。馮遠征等[4]在對客運市場進行細分的前提下，提出運用粗糙集理論篩選影響旅客出行滿意的關鍵因素，計算出影響因素的權重偏向，對不同類型旅客提出個性化營銷服務策略。陳雷雷等[5]運用層次分析法確定各指標的權重系數(shù)，建立高速鐵路列車服務旅客滿意度模糊綜合評價模型，通過實例驗證了模型的有效性。孫宇[6]以旅客作為客運服務質(zhì)量評價主體，對客運服務質(zhì)量評價理論的研究分析，選取服務質(zhì)量評價模型，對鐵路客運服務質(zhì)量進行有效的評價。劉美麗[7]構建了乘客滿意度指數(shù)模型，確定了旅客滿意度評價指標，利用層次分析法和改進的灰色關聯(lián)法對指標賦予權重，運用模糊綜合評價法和四分模型法得出滿意度結果和改進方向。林偉[8]針對鐵路企業(yè)管理現(xiàn)狀的不足，提出了鐵路企業(yè)市場營銷管理對策。學者們對一般鐵路的客運生產(chǎn)進行了廣泛的研究，積累了大量的客流組織、特色客運服務方面的寶貴經(jīng)驗。

高原鐵路站的主要目標服務人群和其所處的自然環(huán)境和人文環(huán)境跟一般鐵路車站相比具有明顯的高原特征。結合高原鐵路站在旅客運輸組織中的特殊性和獨特性，構建基于貝葉斯網(wǎng)絡模型的客運服務質(zhì)量評價模型對高原客運服務質(zhì)量進行研究，力求在滿足公眾的出行需求的前提下，為公眾提供高質(zhì)量的客運服務，最大限度地緩解民族節(jié)日期間客運量驟增給高原車站旅客運輸組織帶來的巨大壓力，維護社會和諧穩(wěn)定。

1 基于模糊貝葉斯網(wǎng)絡的高原鐵路站客運服務質(zhì)量評價

1.1 模糊貝葉斯網(wǎng)絡

模糊貝葉斯網(wǎng)絡(Bayesian Networks，BN)是以概率推理為基礎的網(wǎng)絡模型，在數(shù)據(jù)分析和不確定性問題的求解中應用較為廣泛。貝葉斯網(wǎng)絡主要涉及概率論和圖論2個方面的內(nèi)容。貝葉斯網(wǎng)絡概率論原理的核心是貝葉斯公式，如公式 ⑴ 所示。

式中：P(A)為事件A的先驗概率；P(B)為事件B的先驗概率；P(B|A)為在事件A發(fā)生的條件下，事件B發(fā)生的概率；P(A|B)為在事件B發(fā)生的條件下事件A發(fā)生的概率。

基于貝葉斯公式，可以通過已知信息實現(xiàn)對未知信息的推斷。貝葉斯定理中事件之間的關系可以通過某種拓撲結構的貝葉斯網(wǎng)絡來體現(xiàn)。拓撲結構是指貝葉斯網(wǎng)絡中各個結點相互連接的形式，有總線型、星形、環(huán)形、樹形及混合型。在實際的應用過程中，可以將評價指標映射成貝葉斯網(wǎng)絡，進而通過貝葉斯公式對未知指標進行推理。

1.2 指標體系構建

基于2015—2018年對高原鐵路的旅客的間斷式觀察、集中調(diào)查問卷(紙質(zhì)和電子問卷)建立高原鐵路站旅客出行信息相關數(shù)據(jù)庫，在數(shù)據(jù)庫中隨機抽取部分旅客的出行信息進行客運服務質(zhì)量分析，結合高原交通出行方面的研究專家、青藏鐵路(西寧—拉薩)客運方向的專業(yè)技術人員相關意見的基礎上建立評價指標。采用樹形拓撲結構的貝葉斯網(wǎng)絡構建高原鐵路站客運服務質(zhì)量評價指標體系如表1所示[9]。

1.3 基于模糊貝葉斯網(wǎng)絡的高原鐵路站客運服務質(zhì)量評價

結合高原鐵路站客運服務質(zhì)量評價指標體系，基于模糊貝葉斯網(wǎng)絡，建立高原鐵路站客運服務質(zhì)量評價模型，對高原鐵路站客運服務質(zhì)量進行評價，具體步驟如下。

（1）確定評價等級。依據(jù)旅客對高原鐵路站客運服務質(zhì)量評價指標的心理感受度，將評價集定義為V= {v1，v2，v3，v4} = {很滿意，滿意，一般，不滿意}，其中，V∈ ［0.95，1.00]為很滿意；V∈ ［0.90，0.95)為滿意；V∈ ［0.80，0.90)為一般；V∈ ［0.80)為不滿意[10]。

（2）構建評價矩陣。對高原鐵路站客運服務質(zhì)量研究的樣本集進行綜合分析，結合專家意見明確各因素集中各指標的相對滿意程度，繼而選用9度評分法對各級指標進行滿意度評分，構建滿意度矩陣。構建的n個評價者對m個指標的評價矩陣如公式 ⑵ 所示，在矩陣構建的過程中，對專家的意見根據(jù)專家的權威度(從業(yè)經(jīng)驗、職務和職稱等)進行加權。式中：dij為專家j對指標i的評分；m為指標個數(shù)；n為評價者人數(shù)。

（3）指標先驗概率及事件發(fā)生概率計算。貝葉斯網(wǎng)絡除了頂層指標，還包括基層指標和中間層指標2種類型的指標：基層指標，這類指標不包含分指標，如A11，A21，B11，C12等；中間層指標，這類指標由2個或多個基層指標構成，如A1，A2，B1，C1等。

①對于基層指標，其先驗概率Wi的計算公式為

②對于中間層指標，根據(jù)由公式 ⑶ 方法計算的基層指標的先驗概率，計算中間層指標的先驗概率。

式中：W為中間層指標的先驗概率向量；k為構成中間層指標對應的基層指標的數(shù)量；di為所有專家對指標i評價的平均值，

中間層指標的先驗概率通過對先驗概率向量進項邏輯運算得到，貝葉斯網(wǎng)絡模型的指標信息樹中有2種邏輯關系：“與門”和“或門”，2種邏輯結構中輸出事件M在輸入事件Ni發(fā)生的條件下發(fā)生的概率P(M= 1)的計算公式分別表示為

式中：Ni為邏輯門輸入位置代表的事件，當Ni= 1時，指標i的先驗概率取值為Wi，當Ni= 0時，指標i的先驗概率取值為1 -Wi。

依據(jù)中間指標先驗概率，結合公式 ⑹ 和公式 ⑺計算頂層指標T的先驗概率P(T= 1 |A= 1，B= 1，C= 1)值，繼而以頂層指標的先驗概率值作為客運服務質(zhì)量評價依據(jù)，參照評價等級，即可獲得客運服務質(zhì)量的評價結果。

2 案例分析

2.1 模糊評價矩陣構建

選取拉薩站作為高原鐵路站的典型代表，運用構建的客運服務質(zhì)量評價模型對其客運質(zhì)量進行評價分析，采用專家、旅客綜合評分法，構建高原鐵路站客運服務質(zhì)量評價矩陣；運用模糊綜合評價法對客運質(zhì)量評價指標進行評分，在評分的過程中將專家的評分值和旅客的客運服務質(zhì)量調(diào)查問卷的評分值賦予不同權重，最終形成了5組基本指標評分結果和中間指標評分結果，評價指標打分結果如表2所示。

表2 評價指標打分結果Tab.2 The scoring results of evaluation indicators

2.2 先驗概率計算

依據(jù)表2的評價指標打分結果，采用公式 ⑶對評價指標的先驗概率進行計算，評價指標先驗概率如表3所示。

表3 評價指標先驗概率表Tab.3 Prior probability of evaluation index

依據(jù)已經(jīng)計算出的基層指標先驗概率，通過拓撲結構計算中間層指標的先驗概率。以取票設施(A1)為例，指標A1由自動取票機A11與窗口取票效率A12組成，三者形成“或門”，按公式 ⑷ 得出指標A1的先驗概率向量為

按照公式 ⑹ 計算事件A1的先驗概率為0.764 3。同理計算A2，A3，B1，B2，B3，B4，C1，C2，C3的先驗概率分別為：0.750 0，0.765 6，0.666 2，0.640 0，0.612 8，0.668 1，0.752 0，0.660 0和0.750 0。進而計算A，B，C的先驗概率分別為：0.985 4 ，0.984 6和0.978 9 。

2.3 服務質(zhì)量評價

根據(jù)邏輯門的計算公式，可以獲得頂層指標T的先驗概率P(T= 1 |A= 1，B= 1，C= 1) = 0.949 5，參考評價等級集合，拉薩站客運服務質(zhì)量屬于“滿意”等級，與拉薩站客運組織和生產(chǎn)實際狀況具有較高的吻合度。結果表明：基于模糊貝葉斯網(wǎng)絡的高原鐵路站客運服務質(zhì)量評價模型在高原鐵路客運服務質(zhì)量評價中有效，其評價結果可以作為高原鐵路客站改善服務質(zhì)量的依據(jù)。

2.4 客運服務質(zhì)量分析

（1）醫(yī)療救助技能強化。旅游客流是高原鐵路的主要客流之一，以每年的5—10月最為集中。部分旅游客流初進高原具有一定的不適應性，其顯性的特征表現(xiàn)為高原反應。高原鐵路站在客運服務質(zhì)量改善中一方面應加強客運人員應對高原反應的醫(yī)療服務技能培訓，另一方面，每個客運班組應至少配備固定醫(yī)療救助人員1名，重點應對旅客高原反應同時兼顧客傷緊急處理及醫(yī)療特殊情況輔助旅客向相關的專業(yè)醫(yī)療機構等進行轉移救治。

（2）多語種服務加強。在民族宗教節(jié)日期間，高原鐵路客流中朝圣客流占比較大。高原鐵路站在客運服務中應加強朝圣客流的人工引導服務。特別是部分對高原鐵路站客運服務不熟悉的藏族旅客或外國旅客，客運人員在出行引導過程中，盡量采用多語種(藏語、英語等)溝通，以解決這部分旅客的出行服務訴求。

3 結束語

高原鐵路盡管在世界屋脊西藏的發(fā)展才剛剛起步，但已經(jīng)在進出藏通道中承擔了大量的旅客運輸任務，成為西藏對外交流的重要窗口。滿意度較高的高原鐵路站客運服務質(zhì)量對于滿足高原旅客的出行需求和維護西藏的出行秩序意義重大，是評估高原鐵路綜合運輸效用的主要依據(jù)之一。基于模糊貝葉斯網(wǎng)絡的高原鐵路站客運服務質(zhì)量評價模型將影響高原鐵路站客運服務質(zhì)量的硬件設施、軟件配套服務和運營組織效率等關鍵因素，在高原鐵路站客運服務質(zhì)量的評價中具有良好的適應性，有利于改善高原鐵路站客運服務質(zhì)量。