基于未确知测度理论的普通铁路客运站服务水平综合评价

吴景龙， 马 毅

(石家庄铁道大学交通运输学院，河北石家庄050043)

应对公路、民航等运输方式的激烈竞争，铁路运输部门必须通过提高自身服务质量来提升竞争力。而客运站作为旅客运输系统中客流集散的重要节点，既是旅客体验铁路运输服务的首要环节，又是铁路运输企业的形象大门［1］。因此，对既有客运站服务水平进行有效的认识与评价，找出客运站服务过程中的薄弱环节就显得犹为的重要，也是后续工作中有的放矢的提出服务水平整改措施的依据。

铁路客运站服务水平反映的是旅客对该车站服务水平的主观感受和价值判断，该判断又受到许多因素的影响。通过抽样的方法调查车站服务水平，对于调查实施部门而言，要明确能客观反映服务水平的关键服务项目，并准确地选择调查对象，尽可能辨识旅客的信息［2］，对于参与调查的旅客，其对车站服务水平的判断往往是多因素综合判断的结果，因此整个服务水平调查与评价过程中包含大量不确定信息，必须应用合理的不确定信息研究评价方法。刘舰［1］将BP神经网络应用于铁路客运站服务水平评价中取得了一些成果，但在其网络学习过程中并未将旅客信息考虑在内，且方法本身较复杂，操作性较差;周元峰［2］将模糊评价应用于铁路客运站服务水平评价中，并从旅客满意度出发展开评价过程，但近年来的研究发现，模糊评价的“最大隶属原则”在某些情况下会导致评判过程中漏掉一部分信息，评价结果失真。因此，有必要采用更科学的方法来评价铁路客运站服务水平，本文采用未确知测度方法对普通铁路客运站服务水平进行价，结合其它方法对评价过程中的未确知信息进行处理，以期提高评价结果的准确性，更好的反映铁路客运站服务水平的实际情况。

1 未确知测度评价理论

未确知测度理论是哈尔滨工业大学王光远教授于1990年提出的，其研究对象为包含不确定信息的系统，未确知测度理论的优越性体现在对未确知信息的未确知性处理上。首先，当未确知性与随机性和模糊性共存时，它就被后二者所掩盖或包含;其次，当未确知信息单独存在时，它可以用主观概率和主观隶属度来描述，也就是采用随机性和模糊性的表达方式来表达，这样，未确知信息的数学处理就得到了极大的简化。根据未确知信息弱性特点可以看出。对未确知信息的未确知性可以用类似于分布密度或者隶属度函数的表达方式来表达［3］。

设待评价对象x评价指标体系为:I={I1，I2，…，IN}，评价等级标准为:C={c1，c2，…，cM}，cm(1≤m≤M)为第m个评语等级，规定cm按高低顺序排列，即c1＜c2＜…＜cM或c1＞c2＞…＞cM。

1.1 单指标测度评价矩阵

用xn表示样本x在指标In下的观测值。根据评估对象x关于指标In的观测值xn不同，相应的该指标使x处于某一评语等级的程度也不相同。设xn使x处于第m个评价等级cm的程度为μnm。那么μnm是对这种程度一种测量结果，作为一种测度它必需满足通常概率论中的诸如“有界性，可加性，归一性”等统计准则，即μnm应满足以下条件。

其中，n=1，2，…，N;m=1，2，…，M。

满足上述3条准则的μnm称为未确知测度，简称测度。由此建立单指标测度评价矩阵U。

其中，μnm表示观测值xn使x处于cm评语等级的未确知测度。

1.2 综合评价系统

若关于对象x的单指标测度评价矩阵U与指标权重向量W都已明确，则关于对象x的评价向量

则T=(ε1，ε2，…，εM)为评价对象x的综合评价特征向量。

1.3 评价准则

对评语等级的划分是有序的，第个m评语等级cm好于第m+1个评语等级cm+1，因此最大隶属度识别准则不再适合，改用置信度识别准则。置信度λ(λ＞0.5)通常取0.6或0.7，当λ取0.6时评价结果偏向于保守，令

则判断xi处于第m0个评价等级cm0。

2 实例

2.1 未确知信息的预处理

(1)指标体系的建立。系统构建评价指标体系是影响评价结果的关键环节。合理的评价指标应能客观、真实、独立的反映出普通铁路客运站的服务水平，并且需具备可比性和可量测性等原则。另外，影响铁路客运站服务水平的因素指标是错综复杂的，如果完全将这些指标以问题形式置于问卷之中，会使问卷容量过于庞大，使得调查对象在填写问卷时觉得问卷过于繁杂以至于无心作答，造成信息采集困难或者使采集信息失真［5］，因此，指标体系的建立即要顾及全面又要突出重点。经过综合分析考虑，并借鉴现有的关于构建普通铁路客运站服务水平评价体系的研究成果［5］，建立如下指标评价体系。r1车站列车(包括始发列车与进站列车)正点率、r2售票等待时间、r3排队秩序维持、r4车站环境卫生状况、r5车站的治安情况、r6工作人员的态度、r7旅客乘降便捷度、r8车站引导标识、r9查询问询服务、r10候车文化娱乐、r11车站设施设备的齐全性、r12车站饮食的供应、r13信息传达情况、r14行李托运服务、r15物品寄存服务、r16投拆处理情况共16个指标。

(2)等级标准的确定。根据心理学家米勒的实验证明结论，在某个属性上对等级进行判别时，普通人能正确区别属性的等级在5～9级之间［6］，而在系统等级判别中，通常应将等级划分为奇数。因此为提高等级识别准确性，将铁路客运站服务水平与指标等级体系均划分为5级，其中，Ⅰ级表示好、Ⅱ级表示较好、Ⅲ级表示一般、Ⅳ级表示较差、Ⅴ级表示差。

(3)指标权重的获取。指标权重的准确与否直接影响到最终评价结果。因此必须采用科学的方法来计算权重。应用信息熵原理［4］来计算指标权重，信息熵原理计算权重的理论依据在于从评价结果的波动性来反映指标的权重，波动性越大，说明对系统的影响程度越大，则权重也越大。引入指标权重的熵权计算公式，在得到单指标测度矩阵后，可利用此公式计算指标权重。

2.2 未确知测度方法评价过程

根据上述评价方法以及与既有车站服务水平相关未确知信息的处理结果，以石家庄铁路枢纽某火车客运站为例，建立如上所述的指标体系与等级标准，在此车站展开客运服务水平问卷调查。向车站旅客发放问卷150份，其中收回有效问卷148份，结果列于表1。现利用有效问卷进行服务水平评价。

表1 车站服务水平问卷调查结果统计

依照未确知测度方法中主观概率式，将指标评价结果归一化，即得单指标未确知测度矩阵。由此得到单指标测度矩阵U，

按照式(3)、式(4)进行指标权重计算，指标权重W=(0.107 4，0.066 9，0.027 9，0.0328，0.128 7，0.040 9，0.088 1，0.007 2，0.107 4，0.066 9，0.027 9，0.032 8，0.128 7，0.040 9，0.088 1，0.007 2)。

对车站服务水平进行综合评价:由式(1)可知，T=WU=(0.184 1，0.213 6，0.232 5，0.219 5，0.150 4)。取置信度λ=0.6，可知当k=3时，0.184 1+0.213 6+0.232 5=0.630 1＞0.6，此时满足置信度条件，等级为“Ⅲ”，因此，该车站服务水平综合评价结果为“一般”。另外，由指标体系权重向量可以看出，指标体系中r1车站列车正点率、r5车站的治安情况、r9查询问询服务、r13信息传达情况是决定服务水平的主要因素，在以后改善车站服务水平的工作中，此四项服务项目应该是改善的重点。

3 结论

(1)运用信息熵原理对旅客权重与指标权重进行计算，避免了以往评价中的权重由人为给出的主观性，并能客观揭示即有铁路车站客运服务中存在的主要问题，为往后的服务项目改善工作指明了方向。

(2)从未确知测度评价方法操作过程可以看出，未确知信息的未确知性可以用类似于分布密度或者隶属度函数的表达方式来表达，并且操作过程中考虑的问题更加全面，因此，是一种较为科学、准确的评价方法，并具有操作性强，计算过程简单的特点。将此方法应用于即有铁路客运站服务水平评价中，为即有铁路客运服务评价工作的开展提供了一种新的研究思路，具有一定的理论和现实意义。

［1］刘舰.基于神经网络方法的铁路客运站服务水平评价［J］.铁道运输与经济，2008，30(2):21-24.

［2］周元峰，贾元华，房生修.铁路旅客满意度模糊测评方法研究［J］.北方交通大学学报，2003，27(5):64-68.

［3］王光远.未确知信息及其数学处理［J］.哈尔滨建筑工程学报，1990，23(4):1-8.

［4］石华旺，高爱坤，牛俊萍.一种基于熵权的未确知测度评价方法及应用［J］.统计与决策，2008(12):162-164.

［5］李素芬，贾元华，房生修.铁路旅客满意度测评指标体系研究［J］.北方交通大学学报，2003，27(5):59-63.

［6］孔峰.模糊多属性决策理论方法及其应用［M］.北京:中国农业科学技术出版社，2008.