李 偉，姚立根，吳利豐

(河北工程大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，河北 邯鄲 056038)

基于灰色聚類(lèi)的城市公交系統(tǒng)評(píng)價(jià)研究

李 偉，姚立根，吳利豐

(河北工程大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，河北 邯鄲 056038)

利用灰色聚類(lèi)分析方法對(duì)邯鄲地區(qū)公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)。在已獲得的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，綜合考慮站點(diǎn)間距、居民出行方式等多種因素，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，從整體布局到車(chē)況本身，切實(shí)分析公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)。結(jié)果表明：邯鄲公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)執(zhí)行效果較好，基本達(dá)到低成本和高效率的目的，對(duì)增強(qiáng)群眾選取綠色交通方式和完善公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)具有重要意義。

公共自行車(chē)；灰色聚類(lèi)；評(píng)價(jià)

邯鄲市地處京津冀經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛，但霧霾污染等環(huán)境問(wèn)題居高不下。汽車(chē)尾氣是有毒顆粒物的主要來(lái)源，政府部門(mén)不斷采取相關(guān)應(yīng)對(duì)措施[1]，不斷降低機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放，大力發(fā)展公共交通工具建設(shè)，但是現(xiàn)有的公共服務(wù)體系還不夠完善。李煜華、胡運(yùn)權(quán)[2]通過(guò)灰色聚類(lèi)的方法，對(duì)青島市的公共交通發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，表明在解決交通擁擠問(wèn)題的方法中，公共自行車(chē)服務(wù)作用效果明顯；王歡明、李鵬[3]通過(guò)著重分析北京、武漢、蘇州、杭州的典型案例，對(duì)公共自行車(chē)服務(wù)在城市中的供給模式進(jìn)行了比較研究。本文主要結(jié)合邯鄲地區(qū)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，采用灰色聚類(lèi)分析的方法，對(duì)邯鄲地區(qū)現(xiàn)行的公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行客觀合理的分析，評(píng)價(jià)當(dāng)前的實(shí)施狀況，針對(duì)發(fā)現(xiàn)的不足提出參考建議。

1 公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系

1.1 公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)的指標(biāo)選取原則

和私人交通工具相比，公共交通具有效率高、耗能少、成本低等多項(xiàng)優(yōu)點(diǎn)，方便市民出行、緩解城市擁堵、促進(jìn)節(jié)能減排。為了對(duì)目前各個(gè)地區(qū)的公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行灰色聚類(lèi)的綜合分析，得出客觀合理的評(píng)價(jià)結(jié)果，選取合適的聚類(lèi)分析指標(biāo)體系必不可少[4-5]。需要綜合考慮自行車(chē)自身性能、居民使用效率、周?chē)h(huán)境及經(jīng)濟(jì)效益等多方面因素，對(duì)該系統(tǒng)所涉及到的因素指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)歸納[6]，按照系統(tǒng)分析的原理，以實(shí)用性、協(xié)調(diào)性、通用性等原則，建立一個(gè)綜合全面的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系（圖1）。

圖1 公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)評(píng)估指標(biāo)Fig.1 Public bicycle service system assessment indicators

基于實(shí)際調(diào)查和從公交公司獲得的數(shù)據(jù)，各指標(biāo)參數(shù)對(duì)應(yīng)權(quán)重分別為：0.02、0.08、0.09、0.05、0.11、0.02、0.17、0.06、0.15、0.14、0.11。

1.2 公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)各灰類(lèi)的判別標(biāo)準(zhǔn)

在已獲得的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，將各指標(biāo)評(píng)價(jià)分值轉(zhuǎn)換為百分制，分為“優(yōu)”、“良”、“中”、“差”四個(gè)灰類(lèi)，根據(jù)該公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)的最低、最高評(píng)價(jià)分值和灰類(lèi)劃分要求，在區(qū)間[50，100]中，依次確定“優(yōu)”灰類(lèi)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)為=90，“良”灰類(lèi)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)為=80，“中”灰類(lèi)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)為=70和“差”灰類(lèi)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)為=60。

因?yàn)樗婕暗降母鱾€(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)分值均已轉(zhuǎn)化為百分制，所以各指標(biāo)關(guān)于“優(yōu)”“良”“中”“差”四個(gè)灰類(lèi)的白化權(quán)函數(shù)相同，分別為

其中各指標(biāo)關(guān)于“優(yōu)”灰類(lèi)的白化權(quán)函數(shù)為上限測(cè)度白化權(quán)函數(shù)，各指標(biāo)關(guān)于“中”和“良”灰類(lèi)的白化權(quán)函數(shù)均為三角白化權(quán)函數(shù)，各指標(biāo)關(guān)于“差”灰類(lèi)的白化權(quán)函數(shù)為下限測(cè)度白化權(quán)函數(shù)[7]圖2）。

圖2 灰數(shù)與白化權(quán)函數(shù)關(guān)系圖Fig.2 Relationship between gray number and whitening weight function

根據(jù)影響程度將各個(gè)指標(biāo)按分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)分為優(yōu)、良、中、差四級(jí)，如表1。

表1 評(píng)價(jià)指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)Tab.1 Evaluation criteria classi fi cation criteria

2 灰色聚類(lèi)方法原理及步驟

灰色聚類(lèi)方法是依靠已知信息，利用白化函數(shù)對(duì)灰數(shù)進(jìn)行聚類(lèi)分析。根據(jù)已知信息替代不確定的信息，由白化數(shù)對(duì)聚類(lèi)對(duì)象進(jìn)行灰類(lèi)歸納，分類(lèi)識(shí)別聚類(lèi)對(duì)象，使量化分析結(jié)果客觀、真實(shí)，作出全面評(píng)價(jià)?；疑垲?lèi)方法的具體步驟如下：

2.1 確定評(píng)價(jià)的聚類(lèi)對(duì)象

獲得聚類(lèi)白化數(shù)，得到聚類(lèi)白化數(shù)矩陣。這里所涉及到的聚類(lèi)對(duì)象包括：評(píng)價(jià)對(duì)象、評(píng)價(jià)指標(biāo)和灰類(lèi)。設(shè)定評(píng)價(jià)對(duì)象集合為；X={x1，x2，x3，…，xn}設(shè)定評(píng)價(jià)指標(biāo)集合為Y={y1，y2，y3，…，ym}；設(shè)定灰類(lèi)集合為K={k1，k2，k3，…，ks}；其中m、n、s∈R+。聚類(lèi)白化數(shù)矩陣如下：

該矩陣[Xij]n×m中，n為聚類(lèi)對(duì)象數(shù)，m為聚類(lèi)指標(biāo)數(shù)。矩陣中所涉及到的白化數(shù)通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查和現(xiàn)場(chǎng)采訪及互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)相結(jié)合的方式獲得。

2.2 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理

由于上述各個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)的量綱各不相同，無(wú)量綱化處理采集到的數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)壓縮在[0，1]區(qū)間上，便于數(shù)據(jù)分析，即用除相應(yīng)數(shù)據(jù)。

2.3 對(duì)聚類(lèi)對(duì)象進(jìn)行灰類(lèi)歸納

將n個(gè)聚類(lèi)對(duì)象關(guān)于聚類(lèi)指標(biāo)j(j=1，2，…，m)的取值相應(yīng)地分為s個(gè)灰類(lèi)，成為j指標(biāo)子類(lèi)：

表2 邯鄲市公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)實(shí)際數(shù)值統(tǒng)計(jì)表 (%)Tab.2 Handan city public bicycle service system evaluation index actual numerical statistics table

表3 各指標(biāo)關(guān)于不同灰類(lèi)的白化權(quán)函數(shù)值和灰色聚類(lèi)系數(shù)Tab.3 Indicators of whitening weights for different gray classes and gray clustering coef fi cients

2.4 確定灰類(lèi)白化函數(shù)(xij)

綜合評(píng)價(jià)的要求是灰類(lèi)數(shù)s劃分的標(biāo)準(zhǔn)，灰類(lèi)1、灰類(lèi)s的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，作為灰類(lèi)k(k∈{2，3，…，s-1})中心點(diǎn)的，λ3j，…和逐一確定；設(shè)定k子類(lèi)j指標(biāo)白化權(quán)函數(shù)(xij)[8]。下限測(cè)度白化權(quán)函數(shù)[-，-，，]和上限測(cè)度白化權(quán)函數(shù)[，，-，-]分別取為灰類(lèi)1和灰類(lèi)s的白化權(quán)函數(shù)，依據(jù)中心點(diǎn)或端點(diǎn)的三角白化權(quán)函數(shù)可取為灰類(lèi)k(k∈{2，3，…，s-1})的白化權(quán)函數(shù)[7]。

2.5 求解標(biāo)定聚類(lèi)權(quán)

即求解各個(gè)指標(biāo)在各個(gè)類(lèi)別中的權(quán)重，根據(jù)白化函數(shù)，定義λjk為聚類(lèi)指標(biāo)j和聚類(lèi)等級(jí)k子類(lèi)的臨界值，并按下列式子計(jì)算標(biāo)定聚類(lèi)權(quán)。

2.6 求解聚類(lèi)系數(shù)

即第i個(gè)類(lèi)聚類(lèi)對(duì)象屬于第k個(gè)灰類(lèi)的灰色聚類(lèi)系數(shù)。

2.7 判斷聚類(lèi)對(duì)象的優(yōu)劣等級(jí)

3 實(shí)例分析

在此以邯鄲地區(qū)公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)實(shí)施狀況為例，利用灰色聚類(lèi)分析該系統(tǒng)的指標(biāo)體系，對(duì)公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)實(shí)施狀況進(jìn)行客觀全面地評(píng)價(jià)。

3.1 取得聚類(lèi)白化數(shù)

通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際調(diào)查、網(wǎng)上問(wèn)卷和從公交服務(wù)公司獲得的實(shí)際數(shù)據(jù)（已轉(zhuǎn)化為百分制）統(tǒng)計(jì)如表2。

3.2 填充聚類(lèi)白化數(shù)矩陣

根據(jù)獲得的實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)填充白化數(shù)矩陣。

X={89，81，83，79，76，80，79，86，84，61}

3.3 計(jì)算指標(biāo)

利用所構(gòu)建的各灰類(lèi)白化權(quán)函數(shù)，將各指標(biāo)實(shí)際值和權(quán)重?cái)?shù)據(jù)帶入公式，關(guān)于不同灰類(lèi)的白化權(quán)函數(shù)值和灰色聚類(lèi)系數(shù)各指標(biāo)即被計(jì)算出，見(jiàn)表3。

由表3數(shù)據(jù)可以看出，系統(tǒng)評(píng)價(jià)各指標(biāo)屬于“優(yōu)”“良”“中”“差”四個(gè)灰類(lèi)的白化權(quán)函數(shù)值滿(mǎn)足規(guī)范性，仔細(xì)分析表中的結(jié)果，由=0.589可知，總體上看邯鄲地區(qū)的公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)建設(shè)屬于“良”灰類(lèi)，可以看出該公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)執(zhí)行效果較好，但不顯著；“優(yōu)”灰類(lèi)和“中”灰類(lèi)值均較低，“優(yōu)”灰類(lèi)和“良”灰類(lèi)差別較大，需要更加進(jìn)一步優(yōu)化公共自行車(chē)服務(wù)建設(shè)。從表中分析各分項(xiàng)指標(biāo)，該系統(tǒng)中運(yùn)行成本指標(biāo)處于“優(yōu)”和“良”之間，偏重于“優(yōu)”灰類(lèi)；交通效應(yīng)指標(biāo)處于“優(yōu)”和“良”之間，側(cè)重“優(yōu)”灰類(lèi)明顯；說(shuō)明這兩個(gè)指標(biāo)的執(zhí)行到位，基本已經(jīng)達(dá)到低成本、高效應(yīng)的目標(biāo)。使用效率、出行方式和站點(diǎn)間距指標(biāo)處于“良”和“中”之間，對(duì)“良”灰類(lèi)較接近；消費(fèi)水平屬于“良”灰類(lèi)；舒適程度、便捷程度和環(huán)境效應(yīng)指標(biāo)處于“優(yōu)”和“良”之間，“良”灰類(lèi)較為接近；說(shuō)明這四個(gè)指標(biāo)執(zhí)行也較好。年齡結(jié)構(gòu)指標(biāo)處于“良”和“中”之間，接近于“中”灰類(lèi)；意識(shí)效應(yīng)指標(biāo)處于“中”和“差”之間，接近于“差”灰類(lèi)；說(shuō)明這兩個(gè)指標(biāo)執(zhí)行的還有一定缺陷，存在明顯的不足。

4 結(jié)論

總體上看，邯鄲地區(qū)的公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)建設(shè)屬于“良”灰類(lèi)，該公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)執(zhí)行效果較好，但不顯著；“優(yōu)”灰類(lèi)和“中”灰類(lèi)值均較低，“優(yōu)”灰類(lèi)和“良”灰類(lèi)差別較大，需要更加進(jìn)一步優(yōu)化公共自行車(chē)服務(wù)建設(shè)。為解決存在的問(wèn)題，政府和公交公司需要為該系統(tǒng)做進(jìn)一步宣傳，增強(qiáng)群眾的低碳環(huán)保意識(shí)；時(shí)時(shí)聽(tīng)取人民意見(jiàn)，將站點(diǎn)間距達(dá)到最優(yōu)，真正做到公共自行車(chē)就在身邊，更為便捷；定期體驗(yàn)和檢測(cè)車(chē)身狀況，保證自行車(chē)車(chē)身完整舒適，使騎行者滿(mǎn)意選擇。

通過(guò)使用灰色聚類(lèi)方法分析評(píng)價(jià)邯鄲地區(qū)公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)：該服務(wù)系統(tǒng)在執(zhí)行效果方面達(dá)到較為顯著，以低成本投入獲得顯著效果，民眾對(duì)環(huán)保措施有了進(jìn)一步了解，可以為避免空氣進(jìn)一步嚴(yán)重污染，保護(hù)環(huán)境盡一分力。且此方法簡(jiǎn)潔分明、規(guī)范易掌握；對(duì)聚類(lèi)對(duì)象數(shù)據(jù)源的限制程度低；系數(shù)之間的離散性比較大，辨識(shí)度較高；適合分析評(píng)價(jià)該公共自行車(chē)服務(wù)系統(tǒng)。

[1] 張國(guó)興，高秀林，汪應(yīng)洛，等.政策協(xié)同：節(jié)能減排政策研究的新視角[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2014(3)：545-559.

[2] 李煜華，胡運(yùn)權(quán).灰色聚類(lèi)法在城市公共交通發(fā)展水平中的應(yīng)用[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2006，2(36)：125-132.

[3] 王歡明，李 鵬.城市公共自行車(chē)服務(wù)民營(yíng)化供給模式比較研究[J].中國(guó)軟科學(xué)，2015(6)：56-66.

[4] 朱 瑋，何京洋，王 德.法國(guó)公共自行車(chē)系統(tǒng)布局方法與實(shí)證研究——以巴黎和里昂為例[J].國(guó)際城市規(guī)劃，2015(Z1)：64-70.

[5] 錢(qián) 佳，汪德根，牛 玉.城市居民使用市內(nèi)公共自行車(chē)的滿(mǎn)意度影響因素分析——以蘇州市為例[J].地理研究，2014(2)：358-371.

[6] 谷 叢，王 菲.杭州市公共自行車(chē)使用情況調(diào)查分析[J].統(tǒng)計(jì)科學(xué)與實(shí)踐，2010(12)：8-10.

[7] 劉思峰，方志耕，楊英杰.兩階段灰色綜合測(cè)度決策模型與三角白化權(quán)函數(shù)的改進(jìn)[J].控制與決策，2014，29(7)：1232-1238.

[8] 劉思峰，楊英杰，吳利豐，等.灰色系統(tǒng)理論及應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2014：113-139.

Research on urban public transport system evaluation based on Gray Clustering

LI Wei，YAO Ligen，WU Lifeng
(Hebei Uiniversity of Engineering，Management Engineering and Business School，Hebei Handan，056038，China)

The gray clustering analysis method is used to evaluate the public bicycle service system in Handan area. On the basis of the obtained statistical data，considering the factors such as site spacing，resident travel mode and so on，the evaluation index system is establish. The public bicycle service system is analyzed from the overall layout to the vehicle condition itself. The results show that Handan City Public Bicycle Service System has a good effect and basically achieves the purpose of low cost and high efficiency，which is of great significance to enhance the people 's choice of green transportation mode and perfect public bicycle service system.

Public bicycles；Grey clustering；Evaluation

U12

A

1673-9469（2017）04-0057-04

10.3969/j.issn.1673-9469.2017.04.013

2017-09-27 特約專(zhuān)稿

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71401051)；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金資助項(xiàng)目(15YJA630017)；河北省社會(huì)科學(xué)發(fā)展研究項(xiàng)目(2015031206)；河北省住建廳科學(xué)計(jì)劃研究項(xiàng)目(2012—158)

李偉(1992-)，女，河北邯鄲人，碩士，主要從事管理科學(xué)與工程方面的研究。