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

        2019-12-27 00:43:24趙清霞
        鐵道運輸與經(jīng)濟 2019年12期
        關鍵詞:客運貝葉斯服務質(zhì)量

        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。

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