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　　摘要：为克服结构方程式法对轨道交通乘客满意度改善效果预测的不足，提出了直接采用擅长处理不确定性问题的贝叶斯网络方法。采用机器学习和专家经验相结合的方法构建了乘客总体满意度与质量指标间的贝叶斯网络预测模型。定义了改善方案预测的绝对效果、相对效果以及指标改善效果有效性判别的弹性系数和协同关系。利用武汉市轨道交通乘客满意度调查数据，建立了不确定性贝叶斯网络，预测、分析了最需要优先改善的“换乘接驳”和“售票系统”两个指标的改善效果。“换乘接驳”指标的改善效果较好，但两个指标之间无协同效果。

　　关键词：交通工程；轨道交通；乘客满意度；改善效果；不确定性预测；贝叶斯网络；

　　0、引言

　　轨道交通是解决大城市交通问题的重要客运交通方式。提高轨道交通乘客满意度有利于增大轨道交通的分担率。为了最大限度地提高轨道交通乘客总体满意度，轨道运营单位需要将有限的资源投入到最有效的改善方案中。为了比选改善方案，需要采用科学合理的方法预测改善方案的效果。

　　目前，顾客满意度的测评研究有很多。在交通服务行业，参考美国顾客满意度指数模型（ACSI）构成，公共交通乘客满意度指数模型和城市轨道交通乘客满意度测评模型被相应提出。为确定顾客满意度影响因素的重要性，进而提出改善方案，需要根据满意度模型进行相应的测评。中国台湾和韩国高速铁路的乘客满意度影响因素测评，采用了结构方程式和IPA（Importance-PerformanceAnalysis）方法，分析指出中国台湾高速铁路首先应改善乘客进站水平，韩国高速铁路应优先改进乘客的私人空间；同样利用结构方程式方法，R.S.Kenneth，等分析了影响纽约地铁乘客满意度的多个因素。

　　虽然结构方程式可以确定影响满意度各因素间的因果关系，据此提出改善方案，但结构方程式不适合直接用于预测，参考Bums和Clemen对结构方程模型和高斯影响图的研究，安珣提出了利用结构方程式和影响图相结合方法预测顾客满意度改善方案效果。该方法将结构方程式中影响因素间的确定性因果关系转换为以概率表示的不确定性因果关系来预测改善方案的效果，并通过航空公司顾客满意度改善方案效果预测及实例，分析认为此方法可行有效。

　　因此，满意度改善效果预测可以采用不确定性预测方法，但人们仍有理由担心确定性关系向不确定性关系转换可能会增加或损失一些信息，从而会影响预测精度，转换也增加了不必要的计算工作量。贝叶斯方法利用条件概率表达各要素之间的不确定性因果关系，利用先验概率和样本信息，预测后验概率，是不确定性预测领域最为有效的方法之一，不需要确定性信息向不确定性信息转换，是直接的不确定性预测方法。在基因学领域，贝叶斯方法预测被广泛的应用。在交通研究领域，贝叶斯方法也进行了很多的应用，如预测交通事故态势，利用车速数据推测交通事故发生的概率分析事故原因，预测地铁运营安全，预测短时间的交通量等。利用贝叶斯网络方法预测轨道交通乘客满意度改善效果研究少，满意度改善效果的分析研究更少。

　　笔者尝试利用贝叶斯方法对武汉市轨道交通乘客满意度改善方案的效果进行预测，并对其改善后的效果进行分析。

　　1、数据与方法

　　建立贝叶斯网络预测需要准确的基础数据，因此科学的调查是必要的。

　　1.1数据采集

　　基础数据是建立贝叶斯网络的基础，合理准确的基础数据有利于建立逻辑性强的贝叶斯网络。

　　1.1.1问卷设计

　　满意度影响因素包括感知质量、感知价值、顾客期望、顾客理想，其中感知质量是顾客满意度的重要组成，正向影响满意度，是改善满意度较为便利的控制因素。感知质量需要由多个显变量来表示的潜变量，因此轨道交通运营单位需要通过改善显变量作为提高乘客总体满意度的主要手段。

　　贝叶斯网络的合理性依赖数据集的完整性，数据集越完整其标定的贝叶斯网络越合理。在保证结构合理和因果关系完备的情况下，一般应尽可能地减少评价指标数量及其量化等级，这样做的目的是减少计算量和调查样本量。进行预测的贝叶斯网络，其学习实例要求指标间每个类型组合至少需要1个样本，样本量高于随机抽样调查需要。另外，问卷设计还应避免倾向性问题等一般性要求。

　　因此，结合轨道交通乘客的出行全过程并关注乘客的“安全、快速、便捷、经济和舒适”等特性确定“乘车安全性”、“换乘接驳”、“乘车信息”等主要轨道交通乘客满意度评价指标，可提高指标的完备性。

　　指标量化一般采用易于理解且可以准确表达乘客感受的5级李克特量表（Likertscale），即：非常满意=5，满意=4，一般=3，不满意=2，非常不满意=1。

　　1.1.2调查实施

　　为准确地获得调查数据，宜随机抽样，采用面对面的问询方式。调查员进入地铁列车与乘客面对面进行调查。问询调查需要覆盖不同的周日和节假日的高峰期和非高峰期的乘客。调查完成后，需要剔除无效问卷（大多数为乘客需要下车而没有填写完成的问卷）。

　　1.1.3问卷检验

　　调查完成后需要确定问卷的效度和信度。效度可以利用共同度指标进行评价，各指标共同度大于0.4时，即可认为问卷效度较高；信度可采用克朗巴哈α信度系数进行评价，当信度系数大于0.8时，可认为问卷的信度较高，符合要求。

　　1.2改善效果预测与分析方法