基于AHP-独立性权数法的列车旅客界面设计评价

2021-07-25何思俊支锦亦

西南交通大学学报 2021年4期

何思俊，支锦亦

（西南交通大学建筑与设计学院，四川成都 610031）

旅客列车的发展虽然以技术作为先决条件，但其内部设计越来越注重人性化需求[1].列车的旅客界面（passenger interface，PI）是近年来我国在高速列车研发中提出的新术语，包括车内座椅、行李架、灯具、无障碍卫生间等相关服务设施和侧墙、端墙、顶板、走廊通道等与人产生交互的物理界面[2].随着人们生活水平的提高，乘客对高铁出行的需求不断提升，列车的旅客界面设计成为提高用户体验的重要因素.在列车制造的关键节点对旅客界面设计进行评价，可以指导车内设计过程，及时反馈存在的问题，对建立环境友好的车内空间有重要意义.

根据列车处在方案设计、样车试制、实车运营等不同阶段，适用于车内旅客界面评价的方法也有所不同.在方案设计阶段，可通过方案的效果图或者三维数字模型进行初步验证.效果图一般用于评价车内视觉环境或粗略检验设计的合理性：文献[3]对不同图底和色调关系的车厢内饰方案效果图开展视觉跟踪实验和满意度评价，认为乘客关注区域与其面积大小无关，色调明快的设计方案美学设计评价更好；文献[4]以高速列车二等座椅设计效果图为样本，通过感性工学方法建立了座椅分模线型、色彩及图纹3 类设计元素与整体风格评价的量化关系.三维数字模型主要被用于对方案的人机性能进行校核；文献[5]提出了一种无辅助抓握件的车内扶手布置方案，利用人因分析软件JACK 对可用抓握点位数量进行了评估；文献[6]通过三维模型评价了3+2和2+2 两种车厢旋转座椅布置方式在乘客舒适性和乘务员操作负荷上的优劣，2+2 布置方式不仅能增加定员，而且人机性能更好；文献[7]介绍了西南交通大学人机环境系统设计研究所搭建的轨道交通列车的可视化人因综合分析平台，平台可通过数字模型对人车界面进行仿真评估.而在样车试制阶段，由于整车造价高昂，一般只对关键设备进行评价；文献[8]制作了两个二等座椅方案模型，用模糊层次分析法评价了优劣并改进了设计；文献[9]在伦敦大学学院搭建了一节实验样车，评估了座椅类别、前厅宽度、车门宽度等设计参数对乘客上下车效率的影响，但研究对象局限于地铁列车.目前暂时还没有高速列车在样车阶段开展旅客界面的评价工作.在正式运营阶段，则可通过乘客的实际体验进行评价；文献[10]面对韩国引进TGV (train à grande vitesse) 平台列车出现的旅客界面人机适配性问题，通过问卷调查数据构建了24 项指标的结构方程模型，认为座椅间距、座椅宽度和座椅倾角对舒适度有较大影响；文献[11]通过因子分析提取了影响乘客整体满意度的4 个因素21 项指标，对调查数据进行回归分析，确定了因素的重要度排序.运营阶段的评价研究以提升铁路服务质量为目的，涉及的因素通常包含设计、餐饮、票价等易调整的方面，较难落实到旅客界面的更改.

通过分析旅客界面的现有评价发现：

1）不同的列车制造阶段适用于不同的方法进行评价，出于成本、安全性和便捷性考虑，彼此并没有明确的限制，如乘客可借助虚拟现实技术（VR）对车内虚拟环境进行主观评价，但国内尚未形成相关文献，目前的成果集中在列车虚拟维修与培训[12].

2）用多途径方法进行综合评价可相互校验，提高评价的准确性和可信度，如对关键设备开展实验和主观评价，常用的有人体压力分布测量结合主观舒适度量表[13]或表面肌电测试结合主观疲劳量表等[14].而对旅客界面的整体质量评价采用调查方法相对有效，结合专家评分和乘客调查可在一定程度上避免专家决策的主观随意性.

3）在列车设计阶段开展虚拟评价可避免重大设计缺陷的产生，但较难面向用户广泛收集意见，通过虚拟环境开展的静态评价也不能完全反应实车体验中的问题.

因此，针对在样车试制阶段的高速列车，宜引入满意度调查的方法评价旅客界面设计的优劣，但为了突破传统设计评价只针对座椅形面、设施布局等单一内容，或只重视调查的整体结果，对指标改进指示性不强等问题，本文从系统的角度出发，建立了高速列车旅客界面评价指标体系，研究利用专家意见和乘客调查数据相结合的方式构建主客观赋权值的模糊评价模型，能在得到定量评价结果的同时进一步挖掘指标对整体满意度的影响程度，为后期改进提供优先策略.

1 旅客界面评价指标

1.1 旅客界面设计满意度调查

设计满意度表征了乘客对设计质量的实际体验与心理期望之比，一般针对最终设计的产品进行[15].以处于环线试验阶段的新研制双层高速动车组列车为调查对象，调查问卷包含36 项观测变量，问卷设计为5 级李克特量表，即“5～1 分”分别代表“非常满意、满意、一般、不满意、极不满意”.正式调查邀请厂区内被试者上车试乘，测试时列车周围环境安全，处于全工作状态，提供正常运营条件下所需的供电、供水、供气（冷/暖气），按照实际运用状态设置照明等.被试者上车进入对应座位，按习惯放置随身物品，正常就坐、熟悉并使用车内设备不小于 40 min，测试结束前30 min 发放满意度调查问卷，测试结束时收回.

1.2 调查样本特征及描述性分析

测试现场发放问卷93 份，收回有效问卷85 份.用SPSS 分析软件验证问卷数据的稳定性和一致性.信度系数Cronbach’sα的值为0.977，一般来说信度系数界于0.8～1.0，说明问卷的信度相当好.进一步对问卷调查结果进行数据整理，统计乘客的基本信息分布特征如表1 所示.

表1 乘客个体特征描述性统计Tab.1 Descriptive statistics of individual passenger characteristics

从乘员构成来看，女性乘客样本占总样本比例为47%，男性占53%，男女比例相对均衡.年龄最小21 岁，最大55 岁，26～45 岁之间的人占67.1%，整体呈正态分布.乘客中身高最小154 cm，最高185 cm，满足中国人体第10 百分位至第90 百分位区间，能解释小、中、大型身材乘客使用情况.样本选座位置靠窗占38.8%，不靠窗占61.2%，符合二等车厢3+2 座椅布置特征.调查样本分布较为合理，有一定代表性.

1.3 建立评价指标体系

通过对乘客乘车需求的调查、整理和分析，充分考虑评价指标体系的系统性和层次性，构造目标层A 至准则层B 再到指标层C 的三级评价层级，目标层包含5 项评价准则，准则层包含36 项详细指标，如表2 所示.

表2 高速列车旅客界面设计评价指标体系Tab.2 Passenger interface design evaluation index system for high-speed train

1）设施尺度B1包含了7 项评价指标，是从人-旅客界面几何适配角度提炼的影响满意度的关键参数.

2）安全设计B2包含了6 项评价指标，是从列车内饰的被动安全出发对旅客界面设计的安全性进行评价.

3）功能使用B3包含了10 项评价指标，由乘客可主动使用的车内辅助功能设计组成，表征了乘车的便捷性.

4）空间环境B4包含了7 项评价指标，是从乘客可感知的车内物理参数进行评价，对人体舒适的满意程度影响较大.

5）美学设计B5包含了6 项评价指标，从车内CMF 设计和整体氛围营造评价旅客界面的美观性.

2 集成AHP-独立性权数法的评价模型

高速列车运载的乘客存在较大个体差异，不同乘客对旅客界面各项指标的需求程度不同，则指标间的重要程度应该不同.目前的指标赋权方法以德尔菲法、AHP 法（层次分析法）等根据人工主观价值判断来指定权数的方法为主，实施时对赋权者的专业水平要求较高，且专家经验不同，较难反应出用户的真实需求.因此，提出一种先用主观AHP 法赋权，再通过客观独立性权系数法修正主观权数，最后线性合成综合权重对评价指标赋权的方法.其评价流程如图1 所示.

图1 列车旅客界面设计综合评价流程Fig.1 Comprehensive evaluation process of passenger interface design of train

2.1 AHP 法计算主观权重

AHP 法是Saaty[16]提出的一种将复杂问题分解为层次结构，进而分析评价的主观赋权方法，它能利用较少的定量信息，把决策的思维过程数学化，从而为求解多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题.AHP 引入1～9 级标度法，采用指标间两两比较的方式将重要性通过判断矩阵进行量化，并通过一致性检验来保证人为判断的逻辑性.其标度含义如表3 所示.

表3 1～9 级标度含义Tab.3 Scale meaning of level 1-9

对指标层和准则层中的指标进行逐层判断.先构建评价指标集U={u1，u2，···，un}确立各指标相对上一层级的权重，由专家打分构建指标间两两判断矩阵G为

式中：uij为标度值，i,j=1,2,···,n，且uij＞0,uij=1/uji,uii=1；n为判断矩阵阶数.

采用矩阵特征向量的近似求法计算G的特征向量，进行归一化处理即可得到U中各指标权重WS=（WS,1，WS,2，···，WS,n）.再对判断矩阵的一致性进行验证，根据式（2）、（3）计算判断矩阵最大特征根 λmax，并引入随机一致性指标RI求解G的一致性指标CI和一致性比例CR.

当CR＜ 0.1 时，认为矩阵G的不一致程度在允许范围内，否则需对矩阵再做调整.

2.2 独立性权数法计算客观权重

独立性权数法是采用多元回归分析法计算指标间的复相关系数来定权的方法，其结果不依赖于人的主观判断，能客观反映指标间的相互关系.其原理为：在评价体系中，若某一项指标与其余指标的相关程度较大（复相关系数越大），则说明该指标与其余指标重复信息越多，越容易被其他指标所替代，因此其权重应该越小.用独立性权系数法确定指标权重，首先根据调查问卷建立n个指标的m个乘客的评分矩阵X，如式（4）.

式中：xih为第i个指标上第h个被试者的评分值，h=1，2，···，m.

通过线性回归分析依次求得单个指标与其他指标间的复相关系数，计为ρi.求倒复相关系数并归一化处理即为独立性权系数，如式（5）.

则指标客观权重向量为WO=（wO,1，wO,2，···，wO,n）.

2.3 计算综合权重

综合权重为主客观权重的线性合成，如式（6）.

式中：α、β为主客观权值在综合权重中的比例系数；β=1 -α.

由式（6）可知：只需计算α即可确定对主客观权重分配的权衡结果.建立一个主客观权重误差平方和最小的优化函数求解，如式（7）.

可得当α=0.5 时，有最小解.

2.4 模糊综合评价

使用模糊综合评价方法求解旅客界面最终评价结果，需对准则层和目标层逐层计算.设置指标的评语集V={v1，v2，···，v f，···，vk}，其中vf为k级评价标准中的第f级评语.对指标层建立模糊子集进行评价，得到该指标在评语集V中的的隶属度rif，并归一化处理，进而建立各指标隶属度的模糊关系矩阵R=(rif)n×k.最后由已知权重向量W=(W1,W2,···,Wn)和模糊矩阵R合成得到准则层的评价结果向量F=WR=(R1,R2,···,Rn).

根据准则层的评价结果建立评判矩阵，加权准则层综合权重得到目标层的模糊评价矩阵，如式（8）.

最后按照最大隶属度原则，选择评价结果.

3 评价数据处理

3.1 求解指标主观权重

邀请轨道交通工业设计领域3 名专家按照1～9 级标度法对各层级评价指标进行判断打分，由于篇幅有限以准则层5 项指标为例，根据式（1）构建判断矩阵为

根据判断矩阵特征向量的近似求法可得准则层相对目标层主观权重为

根据一致性检验式（2）、（3）得到判断矩阵一致性比率=0.000 2 ＜ 0.1，证明有非常好的一致性.同理可求得指标层相对准则层权重，如表4 所示.

表4 列车旅客界面评价指标权重Tab.4 Weights of passenger interface evaluation index

AHP 赋权的精确性完全取决于专家的经验水平和判断时的认真度.因此引入较为客观的独立性权数法避免专家赋权造成的主观偏差.

3.2 求解指标客观权重

通过调查问卷的原始评分数据求解指标层的客观权重，准则层的评分为每位乘客对该准则下指标满意度评分的平均分.将数据录入SPSS，对指标进行线性回归分析，自变量为同一个评价目标下的其余指标.同样以准则层5 个指标为例，通过线性回归分析求解复相关系数如表5 所示.

将复相关系数代入式（5）可得准则层客观权重WO,A=(0.198 8,0.197 9,0.193 6,0.191 4,0.218 4).

同理可得指标层对准则层中各指标的客观权重如表5 所示.用独立性权数法计算的指标权重完全从乘客满意度评分中挖掘了真实信息，能客观反映乘客对各指标的需求程度.

3.3 求解指标综合权重

求得主客观权重后根据式（6）进行线性合成，则可计算出各指标的综合权重值如表5 所示.综合权重有限利用了专家意见，挖掘了乘客的实际体验数据，指示了指标间的内在逻辑关系.

表5 准则层复相关系数Tab.5 Criterion layer correlation coefficient

3.4 模糊综合评价

设置评语集V={非常满意，满意，一般，不满意，极不满意}，为了验证模型的有效性，增加了比较方案.在85 名被试乘客中，选取最近有既有动车组（复兴号）乘坐经历的乘客25 名，记录其在样车中的调查问卷编号，再请其根据既有列车的乘坐体验打分.统计各指标在评语集下的选择频次，并归一化处理.如新造样车中座椅布局方式一项有8 人选择“非常满意”，12 人选择“满意”，5 人选择“一般”，0 人选择不满意和极不满意.则有对应评价矩阵C1=(0.32，0.48，0.2，0，0).

建立新造样车的准则层模糊评判矩阵，并加权综合权重进行计算，可得到各指标对准则层评判结果为

根据式（8）可求得新造样车旅客界面整体（目标层）评价结果为

同理，通过被试对既有列车的满意度调查数据，可求得评价结果为

3.5 结果分析

根据最大隶属度原则选择评价结果，新造样车满意的隶属度最高，为0.397 7，旅客界面设计整体评价应为满意；既有列车非常满意的隶属度最高，为0.442 2，整体评价为非常满意.这说明试制的样车还无法完全达到乘客期望，改进的优先级为：设施尺度＞功能操作＞空间环境＞安全设计＞美学设计.

对设施尺度的评价结果进行分析，新造样车的评语为满意，既有列车为非常满意，对结果影响最大的指标为座椅人机曲面和前后座椅间距.安全设计相关指标中新造样车的评价结果为满意，既有列车为非常满意，对设施尖角和行李架高度两项权重最大的指标进行复检，发现新造样车的行李架高度偏低（1 690 mm），只比男性第50 百分位身高（1 678 mm）略高，即有半数男性出入靠窗座位时会碰头，如图2所示.功能使用相关指标中新造样车的评价结果为非常满意，既有列车为满意，新造样车汲取现有车型使用中的不足，改进了电源充电口位置及座椅头枕可调范围等参数，在满足乘客使用需求上有更好的体验.空间环境相关指标中，空气质量、照明和噪声是影响乘客满意度的主要因素，其他指标由于可感知性不强，权重差异不大.美学设计相关指标评价中新造样车优于既有列车，乘客对空间色彩的感知强于造型因素，合理的色彩搭配有助于缓解视觉疲劳，营造优雅的内饰氛围.