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公交线路资源配置与客流状况协调性综合评价方法

马嘉欣 陈旭梅 柯靖宇 彭飞

马嘉欣, 陈旭梅, 柯靖宇, 彭飞. 公交线路资源配置与客流状况协调性综合评价方法[J]. 交通信息与安全, 2021, 39(3): 121-127, 135. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2021.03.015
引用本文: 马嘉欣, 陈旭梅, 柯靖宇, 彭飞. 公交线路资源配置与客流状况协调性综合评价方法[J]. 交通信息与安全, 2021, 39(3): 121-127, 135. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2021.03.015
MA Jiaxin, CHEN Xumei, KE Jingyu, PENG Fei. A Comprehensive Evaluation Method for Coordinating Resource Allocations and Passenger Flow of Bus Lines[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2021, 39(3): 121-127, 135. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2021.03.015
Citation: MA Jiaxin, CHEN Xumei, KE Jingyu, PENG Fei. A Comprehensive Evaluation Method for Coordinating Resource Allocations and Passenger Flow of Bus Lines[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2021, 39(3): 121-127, 135. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2021.03.015

公交线路资源配置与客流状况协调性综合评价方法

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2021.03.015
基金项目: 

国家自然科学基金项目 71871013

北京市科技计划项目 Z191100002519006

详细信息
    作者简介:

    马嘉欣(1997—),博士研究生.研究方向:常规公交运营优化及评价.E-mail:mjx4363@163.com

    通讯作者:

    陈旭梅(1974—),博士,教授.研究方向:城市公共交通.E-mail:xmchen@bjtu.edu.cn

  • 中图分类号: U491

A Comprehensive Evaluation Method for Coordinating Resource Allocations and Passenger Flow of Bus Lines

  • 摘要: 由于常规公交线路资源配置存在不平衡、不充分等问题,量化评价公交线路资源配置与客流状况协调发展程度成为科学优化城市公交线网布局的重要前提。考虑公交线路资源配置与客流状况协调性特征构建指标体系,针对传统DEA方法中指标及其影响效应的确定存在较为主观、难以区分有效决策单元等劣势,以结构方程模型为依托筛选有效指标并确定其影响效应。在此基础上,应用基于理想点的改进DEA模型获得二者间协调性差异化排序,研究了公交线路资源配置与客流状况协调性综合评价方法,并以北京市海淀区65条公交线路数据进行案例分析。结果表明,平均站点间距指标对二者协调性影响最大,影响效应达0.901。所提出的方法能有效区分应用传统DEA方法难以排序的5条线路,且其评价结果与线路等级及实际运营情况相符,具有良好的应用可行性。

     

  • 图  1  评价方法思路

    Figure  1.  Approach of the evaluation method

    图  2  PLS路径模型计算结果

    Figure  2.  Estimation of the PLS-path model

    图  3  评价结果

    Figure  3.  Evaluation results

    表  1  指标体系

    Table  1.   Indicator system

    一级指标 二级指标
    η1基本布设 x11线路长度/km
    x12平均站点间距/km
    x13非直线系数
    x14换乘站点比例%
    η2运营状况 x21发车间隔/min
    x22车辆定员/人
    x23平均运送速度/(km/h)
    η3客流状况 x31日客运总量/(人·次)
    x32日客运周转量/(人·km)
    x33平均满载率/%
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    表  2  效度检验

    Table  2.   Validity test of the proposed model

    模型类别 检验指标 显变量/变量 取值
    构成型测量模型 VIF 线路长度 1.092
    平均站点间距 1.291
    非直线系数 1.205
    换乘站点比例 1.182
    发车间隔 1.427
    车辆定员 1.108
    平均运送速度 1.418
    反映型测量模型 CR 客流状况 0.764
    AVE 客流状况 0.525
    Cronbach's α 客流状况 0.756
    结构模型 R2 运营状况 0.548
    客流状况 0.493
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    表  3  参数显著性检验

    Table  3.   Significance test of parameters

    模型类别 模型类别显变量 参数 T统计量
    构成型 线路长度 0.570 1.964
    平均站点间距 0.850 6.388
    非直线系数 -0.527 3.368
    换乘站点比例 -0.298 2.869
    发车间隔 0.556 1.996
    车辆定员 0.379 2.913
    平均运送速度 0.955 10.166
    反映型 日客运总量 0.800 3.000
    日客运周转量 0.557 2.807
    平均满载率 0.790 1.997
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    表  4  路径系数显著性检验

    Table  4.   Significance test of path coefficient

    影响路径 路径系数 T统计量
    基本布设→运营状况 0.740 11.328
    运营状况→客流状况 0.398 2.632
    基本布设→客流状况 0.765 2.796
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    表  5  各指标影响效应值

    Table  5.   Effectiveness of the factors

    潜变量 显变量 直接效应 间接效应 总效应
    线路长度 0.436 0.168 0.604
    基本 平均站点间距 0.650 0.250 0.901
    布设 非直线系数 0.403 0.155 0.558
    换乘站点比例 0.228 0.088 0.316
    运营 发车间隔 0.221 0.221
    车辆定员 0.151 0.151
    状况 平均运送速度 0.380 0.380
    客流 日客运总量 0.800
    日客运周转量 0.557
    状况 平均满载率 0.790
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    表  6  理想DMU指标值

    Table  6.   Indicator values of the ideal DMU

    投人指标 理想DMU指标值 产出指标 理想DMU指标值
    线路长度/km 9 日客运总量/人次 20 079
    平均站点间距/km 0 日客运周转量(人,km) 44 135
    非直线系数 1.36 平均满载率% 100
    换乘站点比例% 26.11
    发车间隔/mm 0
    车辆定员/人 90
    平均运送速度(km/h) 12.2
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  • 收稿日期:  2020-05-25

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