CN110415513B - 一种公交专用道服务指数发布方法、系统及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请涉及公交专用道服务指数发布技术领域，特别涉及一种公交专用道服务指数发布方法、系统及电子设备。所述公交专用道服务指数发布方法包括：步骤a：选取公交专用道服务指数评价指标；步骤b：根据所述公交专用道服务指数评价指标构建公交专用道延误估算模型；步骤c：根据所述公交专用道延误估算模型对车辆运行服务指数等级划分量化；步骤d：建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性；步骤e：根据车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性构建公交专用道服务指数评估系统，评估并发布公交专用道服务指数。本申请具有整体解决实时发布公交专用道服务指数评价等优点，并具有重要的商业价值与社会价值。

Description

一种公交专用道服务指数发布方法、系统及电子设备

技术领域

本申请涉及公共交通技术领域，特别涉及一种公交专用道服务指数发布方法、系统及电子设备。

背景技术

公共交通系统作为一种承载能力大、运送效率高、环境污染小、运输成本低的交通出行方式，广泛地被世界各国政府选择为缓解交通拥堵、提高交通安全、减少交通污染、实施国家节能减排战略、建立资源节约型与环境友好型社会的优先发展举措。

公交专用道是指在城市道路网络上，通过特定的交通标志、标线或其他隔离设施将其中一条或多条车道分隔开来，仅供公交车辆在全天或某一时段使用，社会车辆在该时段内禁止使用的车道。公交专用道因其具有与轨道交通类似的专有路权又不失地面公交的投资省、见效快、简单灵活等优点而被国内外城市广泛采用并得到迅速发展。公交专用道分为普通公交专用道和快速公交专用道，普通公交专用道是指在城市道路特定路段上设置隔离设施或者标志、标线将一条或多条车道与其他车道分隔开，仅供公交车在全天或某时段行驶；快速公交专用道是指快速公交(Bus Rapid Transit BRT)的道路基础设施，即快速公交的专用车道。公交专用道实际上是对道路资源的重新分配，以在空间上为公交车提供道路使用权和优先通行权。开辟公交专用道有利于实现公交车与社会车辆的分离，减少社会车辆对公交车的影响，使得大容量的公交车能够快速地行驶。同时开辟公交专用道减少了社会车辆可使用的车道数，有利于诱导私人交通方式向公共交通方式转移，可在一定程度上抑制私人交通方式的发展。

在城市道路交通网络上，公共交通系统运行需要公交专用道的支撑，在具备条件的路段、停靠站、交叉口等设置公交专用道。是否需要设置公交专用道的具体条件如下：

①道路饱和度低，公交车流量小

道路有空余通行能力时，客流需求不高，公交车流量较小，此时不需要设置公交专用道。

②道路饱和度高，公交车流量小

道路已接近饱和，但公交车流量或所站比重不高，说明道路车辆构成以社会车辆为主，且客流要求还未达到设置公交专用道的条件，如果设置公交专用道可能导致公交车道利用率低，而其他车道则经常处于拥堵状态，延误较大，故不宜设置公交专用道。

③道路饱和度低，公交车流量大

道路上有足够多的公交车辆，并且由于道路的饱和度较低(通行能力有富余)，设置公交专用道对社会车辆的影响较小，此时应该设置公交专用道，甚至应该设置多条公交专用道。

④道路饱和度高，公交车流量大

公交车流量(或所有占的比重)较大，道路已经接近或达到其通行能力，此时设置公交专用道阻力较大，但有利于改善客运交通结构，提高公交运营效率和道路利用率。

法国巴黎设置480多条全天或部分时段禁止其他车辆使用的普通公交专用道后，公交车速度提高了20％至30％。北京长安街上复兴门至建国门段开通公交专用道，公交车平均速度由16km/h提高到23.5km/h，正点率提高了43.6％，平均每辆公交车单程运营时间减少了8分钟。上海、深圳、昆明、沈阳、南京、广州、成都、重庆、青岛、合肥、武汉、呼和浩特等城市相继开辟了公交专用道。

(1)公交专用道国内外建设与研究状况

①普通公交专用道国内外建设与研究

法国于20世纪60年代建设了普通公交专用道，并于60年代末提出了公交优先的思想，目前法国已经具备较完善的公交专用道系统。在欧洲如果把拥有少数普通公交专用道的城市计算在内，拥有普通公交专用道的城市达到89％。

美国在20世纪30年代提出了发展公交的建议，相继建设了普通公交专用道和公交专用路，并在90年代得到大力发展。美国学者对于普通公交专用道的研究主要集中在通行能力方面，包括公交停靠站位置、类型对通行能力的影响，能否利用相邻车道超车对通行能力的影响，信号交叉口配时以及公交优先信号对通行能力的影响等，研究成果主要包含在HCM、TCQSM以及TCRP(Transit Coopertive Research Program)报告中。

英国的研究主要集中在比较普通公交专用道与轨道交通的费用效益比和通行能力，英国南安普顿大学(University of Southampton)从20世纪60年代起每5年为伦敦进行一次彻底的公交优先规划，规划主要从设有普通公交专用道交叉口的信号配时方面进行。

日本学者Koga和Noritaka研究了如何利用普通公交专用道上的光学监控设施来保障专用道的专有路权。

澳大利亚学者Jepson和ferreira研究了公交优先通行措施对道路交通产生的影响，通过对比设置普通公交专用道、专用信号前后车辆的延误，给出了不同交通的条件下，设置普通公交专用道的最佳公交车比例和最佳公交客流量。

普通公交专用道除了被欧美国家认可外，在世界上其他国家的城市也得到了迅速的发展，如巴西库里提巴、圣保罗、波哥大、基多、布里斯班、悉尼、泰国、日本等一些国家和城市都迅速发展普通公交专用道。

普通公交专用道的设置保证了公交车的通行权而减少了社会车辆的可用车道，当专用道上公交车流量较少时，会造成对道路资源的浪费。针对这种现象，Viegas于1997年提出了间歇式公交专用道(Intermittent Bus Lane IBL)的概念，目前IBL是国外在专用道研究方面的热点。随后，Eichler和Daganzo提出了间歇优先公交专用道(Bus Lane withIntermittent Priority BLIP)，即在公交专用道上，通过可变信息板引导控制社会车辆进出专用道，从而在不影响公交车行驶的前提下，提高专用道的利用率。

在国内，1997年北京在长安街复兴门到建国门段开通了首条公交专用道，随后，深圳、昆明、沈阳、上海、南京、广州、成都、重庆、青岛、合肥、武汉、呼和浩特等城市相继在有条件的道路上开辟了普通公交专用道。国内对普通公交专用道的设计包括布设位置、隔离方式、交叉口处理方式等进行了深入的研究，对普通公交专用道的交通影响进行了较为深入的研究，对其规划、通行能力、交通组织管理等也进行了研究。

②快速公交专用道国内外建设与研究

快速公交专用道是指快速公交的道路基础设施，它的建设与研究与快速公交的建设与研究不可分割。快速公交的理念起源于1937年，当时美国芝加哥建设了世界上第一条公交专用道(Exclusive bus lane)。自此公交专用路(Bus way)的概念在美国盛行开来，为了缓解交通拥堵和提供可靠地服务，许多城市相继建设了公交专用路。目前，快速公交已经北美地区、拉丁美洲、东南亚、澳大利亚等广泛盛行，在非洲和印度处于蓬勃发展之中。

在欧洲，快速公交的数量稳中上升，尤其是在法国和英国。世界上较为成功的快速公交系统有巴西库里提巴(基于土地利用和交通规划相结合以实现环境友好性的城市发展理念)的快速公交系统(出行比例高达75％、日客运量高达190万人)；波哥大的TransMilenio(作为鼓励公共交通、自行车、步行等绿色交通方式的长期可持续发展的交通策略，2000年运营后主干线的平均速度由原来的12--18km/h提高到26.7km/h，出行时间平均缩短32％)；加拿大渥太华的Transitway(1983年开始运营，平均每天运送20万乘客，公交分担率25％，高峰时段城市中心区域公交分担率达70％)。

韩国首尔将常规公交转变为快速公交，对沿线土地市场产生了巨大影响。快速公交的建设促使房产拥有者将别墅转变为高密度公寓，快速公交停靠站300米范围内的居住用地价格升高10％，150米范围内的零售和其他非居住用地价格提升了25％。

我国是世界上近5年来快速公交发展最快的国家，快速公交在我国发展状况与设计运营迅速发展，截止到2013年，我国已有18各城市建设运营了快速公交，运营里程达到480km，我国快速公交专用道主要位于道路中央，停靠站形式均为直线式，售票方式以车外售票为主，通常各车门均可上下客，且大多数城市的快速公交实现了乘客快速登车。

国内对快速公交的研究与国外不同，主要关注快速公交停靠站设计、线路设计、快速公交的规划、通行能力等问题。

(2)公交专用道服务水平研究状况

国内外关于公交专用道服务水平的研究尚未形成规模，主要是缺乏对于公交专用道的关联数据的有效获取，更缺乏实时动态的交通大数据的技术支持，无法建立实时的发布公交专用道服务指数的方法与系统。

①公交专用道服务水平的研究较少，主要原因是重运行轻评估

国内对公交专用道的设计(包括布设位置、隔离方式、交叉口处理方式、站点位置、站距、线路优化等)、规划和通行能力等进行了较多的研究。国外对新型公交专用道、公交专用道运营后对沿线土地利用、居民出行行为、环境和能源消耗产生的影响等进行了大量的研究。但对公交专用道服务水平的研究不多，即使有也主要是运行状况的研究，没有关注乘客的感知等。

②研究成果也不便于比较不同公交系统服务水平

国内外通常以多指标评价公交服务水平，采用多指标可全面地评价公交服务，但是随之带来的问题是当前比较不同公交系统的服务状况时，难以给出一个综合的评价结论。北美地区关注公交覆盖率低，首要关注评价可用性；在我国城市公交覆盖率相对较高，并不强调可用性，而是关注可靠性。需要针对特定地区的公交系统展开服务水平研究时，有必要进行其不同公交系统的服务水平的比较。

③缺乏研究直接反映乘客感知公交服务水平的评价指标

交通设施的服务水平最初主要反映运行状况，如分别以密度、速度、延误作为高速公路路段、城市道路路段、交叉口的服务水平评价指标，这些指标均直观反映运行状况。目前，观念逐步转变为服务水平应反映乘客的感知，有必要进行直接反映乘客感知的公交服务水平评价指标研究。

④公交服务水平分级的研究较少，需要建立实时感知指标

我国对公交服务水平的研究偏重于指标体系的构建和评价方法的选择，很少研究其服务水平分级问题，相应地无法量化公交服务水平等级。国内外对于其他设施的服务水平分级进行了一定的研究，但多是根据专家判断，主观性强，很少依据具有理论基础的方法来研究。因此，有必要进行公交服务水平的分级理论研究，同时建立实时感知指标。

鉴于上述国内外对公交专用道服务指数研究较少的事实，现有技术主要存在如下缺点：

①传统的方法仅从公交专用道服务的运行车辆和公交乘客感知服务的单方面本身进行评估，缺乏站在城市交通总体角度的完整评价，如公交专用道沿线出行过街行人、公交专用道与周边交叉口及路段等。

②缺乏交通大数据环境的支撑服务指数的选取、建模、分析、等级划分、界定服务交通量等实时动态的发布服务指数，特别是早晚高峰时段的公交专用道的实时动态服务指数；以保证有效地、实时地让城市交通管理者、行业与企业、出行者都能获取到发布公交专用道的完整服务指数。

③缺乏建立主观与客观相结合的公交专用道服务水平的分级指标体系；传统的研究采用K均值聚类及模糊C均值聚类等理论方法研究公交专用道车辆运行服务水平分级，结果表明的属于客观条件，需要增加主观与客观结合的公交专用道服务水平分级问题。

④缺少更多的公交专用道服务的乘客个人属性满意度样本量的评估模型；传统的乘客满意度估算模型以到站时间、潜在等车时间、停靠站设施水平、车内时间、车内拥挤度、年龄、受教育程度、有无私家车为解释变量，模型仅包含极少数乘客个人属性。需要借助于交通大数据反应不同乘客特有的感受，需要进行交通大数据大量的获取样本总量建模。

⑤缺乏深度的研究公交专用道的运行车辆服务水平与乘客感知服务水平之间的关联性关系；传统的研究只是运行车辆服务水平与乘客感知服务水平评估指标的关系、两类服务水平分级的关系、乘客满意度对车辆运行服务水平运输能力的影响、车内拥挤度对完成上下客时间的影响等各自关系角度进行了研究，需要开展公交专用道的运行车辆服务水平与乘客感知服务水平之间关系的研究。

⑥缺乏考虑社会车辆对公交专用道的停靠站、交叉口、沿线行人的运行延误评估模型；传统的研究对于路边型普通公交专用道的停靠站，公交车在此停靠时可能受到社会车辆的影响在构建其延误模型时没有考虑。

⑦缺乏公交专用道车辆运行服务水平的服务交通量与公交专用道通行能力的关系研究。传统的研究是基于单位公交专用道延误与服务交通量的关系界定了各级服务水平的服务交通量，对于服务水平服务的交通量与公交专用道通行能力关系缺乏相关研究。

综上所述，公交专用道的服务水平通常较常规公交的服务水平高，但是在运营过程中仍然存在很多问题。提高公交专用道的服务水平，充分发挥其快捷、舒适等优势，成为目前公交专用道发展急需解决的首要问题，科学合理地评估公交专用道服务水平是必要前提和基础。然而，当前公交专用道服务水平评估尚无方法可遵循，如评估指标选取、服务水平等级划分、交通大数据与相关指标的关联性等，均没有系统的科学方法，需要设计出“一种实时发布公交专用道服务指数方法与系统”，能够有效地实时发布公交专用道服务指数，及时准确地认识了解公交专用道的运行服务状况，提高政府部门监管公交专用道服务能力，实现公交专用道对市民出行安全、便捷、舒适、高效的感知服务。

发明内容

本申请提供了一种公交专用道服务指数发布方法、系统及电子设备，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。

为了解决上述问题，本申请提供了如下技术方案：

一种公交专用道服务指数发布方法，包括：

步骤a：选取公交专用道服务指数评价指标；

步骤b：根据所述公交专用道服务指数评价指标构建公交专用道延误估算模型；

步骤c：根据所述公交专用道延误估算模型对车辆运行服务指数等级划分量化；

步骤d：建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性；

步骤e：根据车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性构建公交专用道服务指数评估系统，评估并发布公交专用道服务指数。

本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤a中，所述公交专用道服务指数评价指标包括车辆运行服务指数的评价指标和乘客感知服务指数的评价指标，所述车辆运行服务指数评价指标的选取为公交车辆在公交专用道上的延误，包括：停靠站的延误、交叉口的延误和路段的延误；所述乘客感知服务指数评价指标的选取为：将乘客满意度作为选取的指标，所述乘客感知服务指数分为六个级别：一级代表非常好(90<感知指数<100)、二级代表比较好(75<感知指数<90)、三级代表好(60<感知指数<75)、四级代表差(45<感知指数<60)、五级代表很差(30<感知指数<45)、六级代表非常差(10<感知指数<30)。

本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤b中，所述根据公交专用道服务指数评价指标构建公交专用道延误估算模型具体包括：

步骤b1：建立公交车辆在停靠站的延误估算模型；

步骤b2：建立公交车辆在路段的延误估算模型；

步骤b3：建立公交车辆在交叉口的延误估算模型；

步骤b4：根据公交车辆在停靠站的延误估算模型、公交车辆在路段的延误估算模型和公交车辆在交叉口的延误估算模型建立公交车辆在公交车专用道的延误估算模型。

本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤d中，所述建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性具体包括：

步骤d1：分析乘客感知服务指数与车辆运行服务指数的影响，具体包括：车内拥挤度对公交车完成上下客时间的影响和不同车辆运行服务水平下乘客满意度对服务乘客量的影响；

步骤d2：分析车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关系，具体包括：乘客满意度与公交专用道延误的关系、车辆运行服务水平等级划分与乘客感知服务水平等级划分的关系。

本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤e中，所述公交专用道服务指数评估系统包括车辆运行服务水平评估和乘客感知服务水平评估，所述车辆运行服务水平评估具体包括：

①将公交专用道划分为不同的区间，评估每一个区间不同时段的车辆运行服务水平；

②将所有区间的评估结果汇总，得到公交专用道不同时空的车辆运行服务水平；

所述乘客感知服务水平评估具体包括：

①评估每位乘客的感知服务水平；

②根据每位乘客的感知服务水平确定乘客总体感知服务水平；

③评估不同乘客群体的感知服务水平。

本申请实施例采取的另一技术方案为：一种公交专用道服务指数发布系统，包括：

公交专用道服务指数评价指标构建模块：用于选取公交专用道服务指数评价指标；

公交专用道延误估算模型构建模块：用于根据所述公交专用道服务指数评价指标构建公交专用道延误估算模型；

车辆运行服务指数等级划分模块：用于根据所述公交专用道延误估算模型对车辆运行服务指数等级划分量化；

服务指数关联性构建模块：用于建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性；

公交专用道服务评估指标体系构建模块：用于根据车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性构建公交专用道服务指数评估系统，评估并发布公交专用道服务指数。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述公交专用道服务指数评价指标包括车辆运行服务指数的评价指标和乘客感知服务指数的评价指标，所述车辆运行服务指数评价指标的选取为公交车辆在公交专用道上的延误，包括：停靠站的延误、交叉口的延误和路段的延误；所述乘客感知服务指数评价指标的选取为：将乘客满意度作为选取的指标，所述乘客感知服务指数分为六个级别：一级代表非常好(90<感知指数<100)、二级代表比较好(75<感知指数<90)、三级代表好(60<感知指数<75)、四级代表差(45<感知指数<60)、五级代表很差(30<感知指数<45)、六级代表非常差(10<感知指数<30)。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述公交专用道延误估算模型构建模块具体包括：

第一模型构建单元：用于建立公交车辆在停靠站的延误估算模型；

第二模型构建单元：用于建立公交车辆在路段的延误估算模型；

第三模型构建单元：用于建立公交车辆在交叉口的延误估算模型；

第四模型构建单元：用于根据公交车辆在停靠站的延误估算模型、公交车辆在路段的延误估算模型和公交车辆在交叉口的延误估算模型建立公交车辆在公交车专用道的延误估算模型。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性具体包括：

第一服务指数分析单元：用于分析乘客感知服务指数与车辆运行服务指数的影响，具体包括：车内拥挤度对公交车完成上下客时间的影响和不同车辆运行服务水平下乘客满意度对服务乘客量的影响；

第二服务指数分析单元：用于分析车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关系，具体包括：乘客满意度与公交专用道延误的关系、车辆运行服务水平等级划分与乘客感知服务水平等级划分的关系。

本申请实施例采取的技术方案还包括：所述公交专用道服务指数评估系统包括车辆运行服务水平评估和乘客感知服务水平评估，所述车辆运行服务水平评估具体包括：

①将公交专用道划分为不同的区间，评估每一个区间不同时段的车辆运行服务水平；

②将所有区间的评估结果汇总，得到公交专用道不同时空的车辆运行服务水平；

所述乘客感知服务水平评估具体包括：

①评估每位乘客的感知服务水平；

②根据每位乘客的感知服务水平确定乘客总体感知服务水平；

③评估不同乘客群体的感知服务水平。

本申请实施例采取的又一技术方案为：一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的公交专用道服务指数发布方法的以下操作：

步骤a：选取公交专用道服务指数评价指标；

步骤b：根据所述公交专用道服务指数评价指标构建公交专用道延误估算模型；

步骤c：根据所述公交专用道延误估算模型对车辆运行服务指数等级划分量化；

步骤d：建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性；

步骤e：根据车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性构建公交专用道服务指数评估系统，评估并发布公交专用道服务指数。

相对于现有技术，本申请实施例产生的有益效果在于：本申请实施例的公交专用道服务指数发布方法、系统及电子设备站在城市交通总体角度的完整评价，基于交通大数据环境的支撑服务指数的选取、建模、分析、等级划分、界定服务交通量等实时动态的发布服务指数，特别是早晚高峰时段的公交专用道的实时动态服务指数，建立主观与客观相结合的公交专用道服务评估指标体系，以保证有效地、实时地让城市交通管理者、行业与企业、出行者都能获取到发布公交专用道的完整服务水平。与现有的技术相比，具有整体解决实时发布公交专用道服务指数评价等优点，并具有重要的商业价值与社会价值。

附图说明

图1是本申请实施例的公交专用道服务指数发布方法的流程图；

图2是本申请实施例的公交专用道服务指数评价指标的选取流程示意图；

图3是M/M/l模型的状态转移图；

图4是M/M/s(s>1)模型的状态转移图；

图5为因子评点法的各级服务水平概率图；

图6为乘客满意度评估算法模型的构建流程图；

图7是公交专用道服务指数评估系统的总体评估流程示意图；

图8是本申请实施例的公交专用道服务指数发布系统的结构示意图；

图9是本申请实施例提供的公交专用道服务指数发布方法的硬件设备结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

请参阅图1，是本申请实施例的公交专用道服务指数发布方法的流程图。本申请实施例的公交专用道服务指数发布方法包括以下步骤：

步骤100：基于交通大数据选取公交专用道服务指数评价指标；

在步骤100中，请一并参阅图2，是本申请实施例的公交专用道服务指数评价指标的选取流程示意图。公交专用道服务指数评价指标包括车辆运行服务指数的评价指标和乘客感知服务指数的评价指标；

(1)车辆运行服务指数的评价指标

公交专用道由停靠站、交叉口、路段组成，路段上由于专有的通行权，车辆运行状况相对顺畅，而停靠站和交叉口是公交专用道运营服务过程中的瓶颈。停靠站处穿车现象、停靠站和交叉口处排队现象严重，这种不良的运行状态导致公交车辆在停靠站和交叉口处产生延误。整个过程中的延误逐步积累，最终导致公交专用道运营服务的不可靠和不便捷，从而影响整个公交系统的运营状态。因此，公交车在停靠站和交叉口的延误是公交专用道运营服务不可靠和不便捷的根源；而为了更全面地评价公交专用道的服务水平，应该将路段的延误也考虑在内。因此，车辆运行服务指数指标的选取为公交车辆在公交专用道上的延误，包括三个指标：

①停靠站的延误；

②交叉口的延误；

③路段的延误。

上述的三个延误指标受到道路特性、停靠站特性、交通特性、信号控制特性、车辆特性以及乘客特性的影响，具体表现为：

1)道路特性包括公交专用道的平面线形、纵断面线形、专用道布局设置、专用道车道数等；

2)停靠站特性包括停靠站距交叉口距离、泊位数、站距、站台形式等；

3)交通特性包括公交车流量、交叉口转向流量、载客量等；

4)信号控制特性包括周期长度、绿信比、公交优先信号控制等；

5)车辆特性包括车辆尺寸、车门数、最高速度、加减速度等；

6)乘客特性包括客流量、乘客类型等。

设置在交叉口进口道的停靠站通常是公交专用道上车辆运行状况最差的部分，停靠站的穿车排队现象在交叉口信号灯的作用下变得更加严重；公交车在此类的停靠站延误不仅包含停靠站穿车排队导致的延误，还包含交叉口影响下的延误。

(2)乘客感知服务指数的评价指标

乘客满意度是指乘客通过对产品或服务的期望与实际消费经历的比较，以产生的差距大小来判断其需求被满足的程度，可以是一次体验的主观评价，也可以是多次体验的累计评价。

乘客满意度影响因素

乘客出行过程包括从出发点到停靠站、停靠站候车、乘车、从停靠站到目的地，当有换乘时，会重复中间两个过程，乘客出行过程中的每一个环节所遇到的状况，都会成为影响乘客满意度的因素。

1)从出发点到停靠站、停靠站到目的地的环节中，乘客往往采用步行方式完成，步行到站时间及离站时间、人行道宽度及干净程度、沿线拥挤程度等会影响乘客满意度。

2)停靠站候车环节中，等车时间、停靠站处干净程度、拥挤程度，停靠站设施水平如有无座椅、遮挡物、实时到站信息等会影响乘客满意度。

3)乘车环节中，车内时间、车内拥挤程度、车内干净程度、驾驶员态度等会影响乘客满意度。

4)引入交通行为影响因素，乘客满意度在很大程度上受乘客个人属性的影响，如性别、年龄、收入、受教育程度、职业、出行目的、使用公交车频次、有无私家车等。

对此，将乘客满意度定义为乘客在使用公交服务过程中，产生对公交服务质量和价值的感知，并将这种感知同使用前的期望和对公交企业形象的认知相比较，从而得到的感受。所以，乘客感知服务指数的评价指标选取为：将乘客满意度作为选取的指标，其定义为乘客在多次使用公交服务后，产生的对公交服务的总体主观感受，乘客感知服务指数分为六个级别：

①一级代表非常好(90<感知指数<100)；

②二级代表比较好(75<感知指数<90)；

③三级代表好(60<感知指数<75)；

④四级代表差(45<感知指数<60)；

⑤五级代表很差(30<感知指数<45)；

⑥六级代表非常差(10<感知指数<30)。

步骤200：根据公交专用道服务指数评价指标构建公交专用道延误估算模型；

在步骤200中，公交专用道延误估算模型分别包括公交车辆在停靠站的延误估算模型、公交车辆在交叉口的延误估算模型、公交车辆在路段的延误估算模型；构建公交专用道延误估算模型具体包括以下步骤：

步骤201：建立公交车辆在停靠站的延误估算模型；

公交车辆理想的停靠站过程是：公交专用道路段行驶→减速进站→乘客上下→加速出站→公交专用道路段行驶；当有延误发生时，相应的停靠站过程是：公交专用道路段行驶→减速进站→泊位被占而进展排队等待进站→乘客上下→被前车或信号灯阻挡而等待前车离去或绿灯→加速出站→公交专用道路段行驶；延误产生于公交车辆等待进站、等待前车离去、等待绿灯的过程。

①当公交车到达停靠站时，所有泊位被征在服务的车辆占用，以至于它不得不排队等待进站；相应地，等待时间产生，这种等待时间定义为进展阻挡延误，用Djz表示。

②完成服务的车辆打算出站，但是被前车或红灯阻挡，以至于继续占用泊位，这样导致站外排队的公交车继续排队等待进站。相应地使进站排队公交车产生额外的等待时间，将这种情况下的等待时间定义为移动进站阻挡延误，用Dzy表示。

③公交车完成服务打算出站，但是被前车或红灯阻挡，以至于它不得不等待前车离去或等待绿灯。相应地使它本身产生额外的等待时间，将这种情况的等待时间定义为出站阻挡延误，用Dcz表示。

因此，公交车在停靠站的延误被定义为：公交车由于等待进站、等待前车离去、等待绿灯而在停靠站经历的平均等待时间，等于进站阻挡延误、转移进站阻挡延误、出站阻挡延误三者之和。其中，进站阻挡延误和转移进站阻挡延误由于等待进站而产生，发生在停靠站外；出站阻挡延误由于等待出站而产生，发生在停靠站内。

1)进站阻挡延误

A.M/M/l的平均排队时间

根据排队论中的M/M/s/∞/∞/FCFS模型(简称M/M/s)，M/M/l表示的平均排队时间模型，详见M/M/l模型的状态转移图如3所示。

在处于平衡状态时，对于每个状态来说，转入率期望值等于转出率期望值。根据这一原则可推导出P_n、E(L_q)的表达式：

状态0：λP₀＝μP₁，所以P₁＝ρP₀；

状态1：λP₁+μP₁＝λP₀+μP₂，所以P₂＝ρ²P₀；

……

状态n：λP_n+μP_n＝λP_n-1+μP_n+1,所以P_n＝ρⁿP₀；

……

P_n满足正则条件

因此，P₀＝1-ρ，P_n＝(1-ρ)ρⁿ。

根据太勒公式

及E(L_q)的表达式，可得出E(W_q)的表达式：

B.M/M/s(s>1)的平均排队时间

M/M/s(s>1)模型的状态转移图详见图4所示：

让

同理，根据每个状态的转入率期望值等于转出率期望值，客推导出P_n、E(L_q)、E(W_q)的表达式。

状态0：λP₀＝μP₁；

状态1：λP₁+μP₁＝λP₀+2μP₂；

……

状态s：λP_s+sμP_s＝λP_s-1+sμP_s+1；

状态s+1：λP_s+1+sμP_s+1＝λP_s+sμP_s+2；

……

通过迭代可得出P_n的表达式为：

根据P_n的表达式及正则条件，可得出P₀的表达式为：

根据E(L_q)的定义及迭代P_n，可得出E(L_q)的表达式为：

根据太勒公式及E(L_q)的表达式，可得出E(W_q)的表达式：

C.进站阻挡延误的估算算法

以M/M/s模型中的平均排队时间估计进站阻挡延误，因此，综合上述各式，即可得到路边普通公交专用道和中央式快速公交专用道上游停靠站的进站阻挡延误：

2)转移进站阻挡延误

M/M/s模型中的排队长度和排队时间是随机变量，标准差可表达随机变量的波动量。让σ(L_q)表示排队长度的标准差，σ(W_q)表示排队时间的标准差，排队长度和排队时间的波动源于公交车到达情况的变动和停靠时间的变动。完成服务的车辆打算出站，但是被前车或红灯阻挡，以至于继续占用泊位，这种现象是导致排队长度和排队时间波动的原因之一。记θ为由于这种现象导致的排队事件波动的比率，则θσ(W_q)为由于这种现象导致的排队时间波动量，这种现象会导致站外排队的公交车继续排队，进而产生额外的等待时间，则θσ(W_q)即为该额外的等待时间。因此，情形b下的转移进站阻挡延误等于情形b出现的概率P_b乘以θσ(W_q)。

A.排队时间标准差

以M/M/s(s>1)模型为例，推导排队时间标准差的计算公式，推导的思想为：首先推导排队长度的方差及标准差，然后根据太勒公式，得出排队时间的标准差。由随机变量方差的定义，可知排队长度的方差为：

根据随机变量函数期望，即对于任意离散型随机变量X，若Y＝f(x)，且P(X＝xi)＝P_i，i＝1，2，┄，∞，则

可得

可表达为：

代数转换后，

可表达为：

根据常用的幂级数公式，

和

分别为：

综合上式后得到

的表达式：

综合上式后得到

的表达式：

得到排队长度的方差

因此，排队长度的标准差

根据太勒公式，

因此对于M/M/s(s>1)模型来说，排队时间标准差

利用相同方法可推导出M/M/l模型的排队时间标准差：

因此，M/M/s模型的排队时间标准差如下：

B.情形b出现的概率

第一类、路边型普通公交专用道上游停靠站情形b出现的概率；

在路边型普通公交专用道的上游停靠站，公交车可利用相邻车道超车，因此完成服务的车辆不会被前车阻挡，只可能被下游交叉口的信号红灯阻挡。相应地情形b变为：完成服务的车辆打算出站，但是被信号红灯阻挡，以至于继续占用泊位，从而导致站外排队的公交车继续排队。

以t_r表示上游停靠站所在交叉口进口道的红灯时间，C表示交叉口的周期长度，完成服务的车辆被红灯阻挡的概率为t_r/C，考虑到只有当停靠站公交车数量大于泊位数即有排队车辆时，情形b才可能出现。因此，情形b出现的概率如下：

第二类、中央式快速公交专用道上游停靠站情形b出现的概率；

中央式快速公交专用道的停靠站可布设在专用道的右侧即靠近社会车道一侧，也可布设在专用道的左侧即靠近中央分隔带一侧。布设在右侧时，公交车在停靠站无法超车，布设在左侧时，往往会设置隔离栏以与社会车道分隔，公交车也不可超车。因此，公交车在中央式快速公交专用道的停靠站不可以超车。相应地，情形b中完成服务的车辆被前车阻挡而导致站外排队的公交车继续排队的概率为

完成服务的车辆被红灯阻挡的概率也为

相应地情形b中完成服务的车辆被红灯阻挡而导致站外排队的公交车继续排队的概率为

因此，情形b出现的概率为：

C.转移进站阻挡延误的估算算法

转移进站阻挡延误等于情形b出现的概率乘以θ_σ(W_q)，得到路边型普通公交专用道上游停靠站的转移进站阻挡延误：

因此，中央式快速公交专用道上游停靠站的转移进站阻挡延误为：

3)出站阻挡延误

公交车完成服务而打算出站，但是被前车或红灯阻挡，这种情况使它本身产生额外等待时间，也使站外排队的公交车产生额外等待时间。情形c关注前者，情形b关注后者；对于情形b，已经分析得出由于该现象导致的站外排队公交车的额外等待时间为θ_σ(W_q)，则该现象也会使它本身产生相同量的额外等待时间θ_σ(W_q)；出站阻挡延误为情形c下的额外等待时间。因此，出站阻挡延误等于情形c出现的概率Pc乘以θ_σ(W_q)。

A.情形c出现的概率

第一、路边普通公交专用道情形c出现的概率：

第二、中央快速公交专用道情形c出现的概率；

对于中央式公交专用道的上游停靠站，公交车完成服务后，由于不可超车，既可能被前车阻挡，也可能被红灯阻挡。对于s＝1的停靠站，不存在公交车完成服务而被前车阻挡的现象；对于s>1的停靠站，当且仅当公交车按占用泊位顺序完成服务时，不会出现公交车完成服务而被前车阻挡这种现象。因此，情形c出现的概率P_c为：

B.出站阻挡延误的估算算法

出站阻挡延误等于情形c出现的概率乘以θ_σ(W_q)，因此，得出路边型普通公交专用道上游停靠站的出现阻挡延误：

因此，中央式快速公交专用道上游停靠站的出站阻挡延误为：

4)停靠站延误的估算算法

将公交车在停靠站的延误定义为公交车由于等待进站、等待前车离去和等待绿灯而在停靠站经历的平均等待时间，等于进站阻挡延误、转移进站阻挡延误和出站阻挡延误之和。因此，路边型普通公交专用道上游停靠站的延误估算算法为：

同理，得到中央式快速公交专用道上游停靠站的延误估算算法：

式中，D_n表示公交车在上游停靠站的延误，λ表示平均到达率，μ表示单泊位通行能力，s表示泊位数，ρ和ρs表示服务强度，ρ＝λ/μ(ρ<1)，ρs＝λ/sμ(ρs<1)，t_r表示所在进口的红灯时间，C表示交叉口的周期长度，n表示停靠站公交车的数量，P_n表示停靠站有n辆公交车的概率，P₀表示停靠站没有公交车的概率，对于s＝1来说，P₀＝1-ρ，对于s>1来说，P_(n>1)＝ρ2，

θ表示由于公交车完成服务而被前车或红灯阻挡导致站外排队公交车排队时间波动的比率。

事实上，公交车在路网中停靠站和下游停靠站的延误估算算法可通过上游停靠站的算法变换而来，路网中停靠站和上游停靠站相比，公交车完成服务后不受信号灯的影响。对于下游停靠站，公交车完成服务后也不受信号灯的影响，而是在进站前受信号灯的影响这种影响通过公交车的到达率得以体现。因此，路边普通公交专用道路中的停靠站和下游停靠站延误算法为：

中央式快速公交专用道路网络中停靠站和下游停靠站的延误估算算法为：

步骤202：建立公交车辆在路段的延误估算模型；

公交专用道的路段是指公交专用道上不包括停靠站和交叉口在内的，相邻两个停靠站之间的、相邻两个交叉口之间的、或者相邻的交叉口和停靠站之间的部分。对于路边普通和中央式快速公交专用道，公交车在其路段的延误为：

步骤203：建立公交车辆在交叉口的延误估算模型；

公交车在交叉口的延误为连续型随机变量，本申请只关注公交车在交叉口的平均延误：

因此，对于路边行普通公交专用道和中央式快速公交专用道，公交专用道在其交叉口的延误为：

式中，D_j表示公交车在交叉口的延误。

步骤204：建立公交车辆在公交车专用道的延误估算模型；

公交车专用道由路段、停靠站、交叉口组成，公交专用道延误包括公交车在路段的延误、在停靠站的延误、在交叉口的延误。将公交车在公交专用道沿线所有路段的延误、所有停靠站的延误、所有交叉口的延误相加，即得到公交专用道延误。而公交车在上游停靠站的延误已将交叉口影响下的延误考虑在内，因此计算公交车在交叉口延误时，仅需考虑无上游停靠站的交叉口。对于路边普通公交专用道和中央式快速公交专用道，公交专用道延误的估算算法建模是：

上式中，D表示公交专用道延误，D_li表示公交车在第i条路段的延误，D_mi表示公交车在第i个路段中停靠站的延误，D_ni表示公交车在第i个上游停靠站的延误，D_fi表示公交车在第i个下游停靠站的延误，D_ji表示公交车在第i个交叉口的延误，n₁表示公交专用道上路段的数量，n₂表示公交专用道上路网中停靠站的数量，n₃表示公交专用道上游停靠站的数量，n₄表示公交专用道下游停靠站的数量，n₅表示公交专用道上交叉口的数量。

步骤300：根据公交专用道延误估算模型对车辆运行服务指数等级划分量化；

在步骤300中，采用公交车辆运行指数的理论方法(聚类分析法)，建立用于车辆服务指数等级划分的延误样本，涵盖确定延误估算模型中解释变量的取值，分别采用多种等级划分方法进行车辆运行服务指数等级划分量化。其具体包括以下步骤：

步骤301：车辆运行服务水平等级划分；

采用单位公交专用道延误分析车辆运行服务水平分级，单位公交专用道延误是指公交车在单位长度(100米)路段、单个停靠站、单个交叉口的延误之和，用D0表示。

采用因子评点法以评价指标服从正态分布为基础，以评价指标的均值和标准差划分服务水平等级。因子评点法的各级服务水平概率详见图5所示。

将服务水平分为六级，其中：一级F代表非常好(90<指数<100)、二级E代表比较好(75<指数<90)、三级D代表好(60<指数<75)、四级C代表差(45<指数<60)、五级B代表较差(30<指数<45)、六级A代表非常差(10<指数<30)；因子评点法实质上是根据各级服务水平的期望概率确定评价指标的临界值。

①计算评价指标x的均值μ0与标准差σ；

②评价指标的正态分布检验；

③如果评价指标服从正态分布，则以μ0作为C级上线，以μ0-1.5σ、μ0-0.5σ、μ0+0.5σ、μ0+1.5σ作为A级、B级、D级、E级的上限值。

步骤302：计算公交专用道的服务交通量；

公交服务交通量定义为停靠站通过的公交车数量，服务水平是一个区间范畴各级服务水平都有其服务的质量范围；因此，各级服务水平的服务交通量也为区间范畴。公交专用道各级服务水平的服务交通量，与上述指标对应六级，其中：一级F代表非常好(90<指数<100)、二级E代表比较好(75<指数<90)、三级D代表好(60<指数<75)、四级C代表差(45<指数<60)、五级B代表较差(30<指数<45)、六级A代表非常差(10<指数<30)。

步骤303：计算公交专用道延误与服务交通量的关系；

通过单位公交专用道延误与服务交通量的关系，确定公交专用道各级服务水平的服务交通量；对于普通公交专用道，其单位公交专用道延误和服务交通量的相关性较低，无法建立二者间的算法模型。对于快速公交专用道，建立了单位公交专用道延误与服务交通量的二次算法模型和线性算法模型，二次算法模型的拟合程度较好，但当用来确定服务交通量时存在模型局限性大，仅适用于每小时30--120辆的服务交通量服务范围，线性算法模型表达了单位公交专用道延误与服务交通量简单的正相关关系。

对于普通公交专用道，其单位公交专用道延误与服务交通量的多种方程拟合情况很不理想，多种方程的R2均很低，说明单位公交专用道延误和服务交通量的相关性比较低，难以建立二者间的二元算法模型。随着服务交通量的增加，单位公交专用道延误应呈现增加的趋势，如实验表明：服务交通量从20辆/小时变化到100辆/小时，相应的延误值变化很不明显。在普通公交专用道的停靠站，公交车可以超车，这样尽管流量增加，但不会显著影响公交车离站。

对于快速公交专用道，其单位公交专用道延误和服务交通量的多种方程拟合情况较好，其中二次方程的拟合程度最好R2达到0.88，说明单位公交专用道延误与服务交通量的相关性较高，可建立二者的二元算法模型。

步骤400：采用Logistic回归算法构建乘客满意度评估算法模型；

在步骤400中，基于交通大数据技术规划设计乘客满意度，分析研判样本总量，进行T检验和单因素方差分析研判乘客满意度差异性检验。以乘客出行特征(到站时间、候车时间、停靠站设施水平、车内时间、车内拥挤程度)和乘客个人属性(性别、年龄、文化程度、职业、出行目的、有无私家车)为拟定解释变量，运用离散选择模型Logistic回归分析、动态建模，构建乘客满意度评估算法模型。乘客满意度评估算法模型的构建流程具体如图6所示，包括以下步骤：

步骤401：基于交通大数据选取乘客满意度影响因素指标；

通过交通大数据建立乘客满意度影响因素关联性，包括从出发地点到停靠站、停靠站候车、乘车、从停靠站到目的地，所遇到的状况都会影响乘客满意度。同时，还要关注乘客的个人属性影响。基于交通大数据建立乘客满意度影响因素指标主要包括：

①到站时间；

②等车时间；

③停靠站设施水平；

④车内时间；

⑤车内拥挤程度；

⑥乘客个人属性(性别、年龄、受教育程度、职业、出行目的、有无私家车)。

步骤402：构建公交专用道乘客满意度评估算法动态建模，反应变量为乘客满意度，为多分类变量，且类别之间有秩序关系，需要采用Logistic回归算法进行建模；

①定义Logistic回归模型

以y表示反应变量，假设反应变量有J种类型，分别以1，2，┄，J表示反应变量的J种类别，则y的取值为y＝1，y＝2，┄，y＝J。以x_k表示第k个解释变量，β_k表示x_k的系数，k＝1，2，┄，K，其中，K表示解释变量的总数。类比于线性回归算法模型，y与x_k之间的关系应该是

但因为y为分类变量，引入一个连续反应变量y*，将y*作为建立y与x_k关系的桥梁。y*与x_k之间存在线性关系：

上式中，y*表示观测现象的内在趋势，不能被直接观测，ε为误差项。

Y有J种类别，则有J-1个分界点将相邻类别分开，以μ1，μ2，┄，μJ-1表示分界点，其中μ1<μ2<┄<μJ-1，且通常规定μ1＝0；如果y*≤μ1，则y＝1；如果μ1<y*≤μ2，则y＝2；┄；如果y*>μJ-1，则y＝J。

根据y*与y之间的关系，y≤j的累计概率P(y≤j)(j＝1，2，┄，J-1)为：

上式中，F为ε的累积分布函数。

让ε服从Logistic分布，Logistic函数为：

因此，

为：

所以：

将

定义为累计发生比，因此有：

两边取自然对数，得到有序Logistic回归算法模型的定义：

式中，j＝1，2，┄，J-1，即共有J-1个方程；β_0j表示截距，为待评估参数；β_k表示x_k的系数，为待评估参数，k＝1，2，┄，K。

有序Logistic回归的反应变量与解释变量之间是非线性关系，累积对数发生比与解释变量之间是线性关系。

②Logistic回归模型参数评估

有序Logistic回归算法模型采用极大似然估计参数β_0j和β_k的值，首先建立似然函数，该函数将观测数据的概率表达为未知参数的函数，然后选择能使似然函数达到最大的参数评估值，即由似然函数的自然对数对参数β_0j和β_k求偏导数，并令偏导数等于零，最大似然评估法通过迭代完成，迭代程序已置于有序Logistic回归软件中。

③Logistic回归模型的评价

有序Logistic回归算法模型进行参数评估后，要对算法模型进行评价，包括成比例发生比假设检验、拟合优度、模型预测准确性、模型x2统计、回归系数显著性检验。

步骤403：构建乘客满意度评估算法模型；

公交专用道乘客满意度评估算法模型的构建方法为：

①确定构建乘客满意度评估算法模型要考虑的因素；

②进行乘客满意度交通大数据对应指标获取建模所需数据；

③根据有序Logistic回归方法的定义确定模型的拟定行驶；

④基于交通大数据对应指标数据实施建模。

乘客满意度受乘客出行特征和乘客个人属性等众多因素影响，考虑到因素得易获取性，选取到站时间、潜在等车时间、停靠站设施水平、车内时间、车内拥挤度、性别、年龄、受教育程度、职业、出行目的、有无私家车作为拟定解释变量构建乘客满意度评估算法模型；对于解释变量的选取也可酌情选取更多的因素。

根据有序Logistic回归方法的定义，乘客满意度估计算法模型的拟定形式为：

其中，x_k表示到站时间、潜在等车时间、停靠站设施水平、有无私家车等解释变量；K表示解释变量的总数；β_k表示x_k的系数；β_0j表示截距。

实施乘客满意度评估算法动态建模：建立乘客满意度与全部解释变量的有序Logistic回归算法模型，分析每个变量与乘客满意度的相关性，逐个剔除与乘客满意度不显著相关的解释变量，直到模型中所包含的解释变量均与乘客满意度显著相关，即为所要建立的乘客满意度评估算法模型。

步骤500：基于交通大数据建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性；

在步骤500中，基于交通大数据技术客观地反映乘客感知服务指数对车辆运行服务指数的影响，涵盖车内拥挤程度对公交车辆完成上下客事件的影响、乘客满意度对车辆运行服务指数的影响。通过人工智能的深度学习建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关系，涵盖乘客感知服务指数与车辆运行服务指数指标间关系、两类服务的各自指数等级划分关联性。公交专用道服务指数指标的选取通过车辆运行服务指数和乘客感知服务指数两大类型建立，在新一代信息技术时代，引入交通大数据技术建立车辆运行服务指数和乘客感知服务指数的关联成为了可能，通过交通大数据建立车辆运行服务指数和乘客感知服务指数的关联性，实时动态采集交通大数据构建公交专用道服务指数的评价指标体系。

车辆运行服务指数和乘客感知服务指数相互联系、相互影响，主要包括乘客感知服务指数对车辆运行服务指数的影响(车内拥挤度对公交车完成上下客时间的影响、乘客满意度对车辆运行服务指数服务乘客量的影响)；车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关系(两类服务指数评价指标的关系、两类服务指数分级的关系)两个方面进行关联性研判。其具体包括以下步骤：

步骤501：分析乘客感知服务指数与车辆运行服务指数的影响；

①车内拥挤度对公交车完成上下客时间的影响；

公交车在停靠站完成上下客时间受车内拥挤程度的影响，包括单位乘客上下车时间、上下车乘客数均收到车内拥挤度的影响。完成上下客时间是影响车辆运行服务水平的因素之一，而车内拥挤度是影响乘客感知服务水平的因素之一。针对公交车有两个车门，上下客方式为前门上车、后门下车的公交专用车道服务，分析车内拥挤度对完成上下客时间的影响。

乘客满意度受车内拥挤度的影响，随着车内拥挤度的增加，乘客满意度会逐渐下降，当车内拥挤度增加到某一值时，乘客满意度由满意转变为不满意，该值即为保证乘客满意的最大车内拥挤度。

单位乘客上车时间受车内拥挤度的影响，当车内拥挤度较小时，乘客可顺利登车，且可自由进入车内，单位乘客上车时间较短；当车内拥挤度较大时，乘客登车及进入车内受到一定程度的阻碍，单位乘客上车时间相应地增加。

完成上下客时间是停靠站通行能力算法中的重要因素，考虑车内拥挤度影响的完成上下客时间，在某种程度上也是对停靠站通信能力算法的修正。

②不同车辆运行服务水平下乘客满意度对服务乘客量的影响；

公交专用道车辆运行服务水平的服务乘客量，其根据服务交通量及标准车的额定载客量予以界定，并没有考虑乘客的感受。车辆运行服务水平的服务乘客量是期望大道的运输能力，实际运营中乘客可能由于感受不良而转移，从而致使达不到期望的运输能力。因此，以车内拥挤度为纽带，基于乘客满意度对车辆运行服务水平的服务乘客量进行修正，以下因素影响保证乘客满意服务乘客量：

1)乘客满意度与车内拥挤度的关系；

2)保证乘客满意的最大车内拥挤度；

3)基于乘客满意度的服务乘客量。

步骤502：分析车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关系；

以公交专用道延误作为车辆运行服务水平的评价指标，建立车辆运行服务水平等级划分；以乘客满意度作为乘客感知服务水平的评价指标，建立乘客感知服务水平等级划分。车辆运行服务水平与乘客感知服务水平的关系包括两个层面的含义：第一，乘客满意度与公交专用道延误的关系；第二，车辆运行服务水平等价划分与乘客感知服务水平等价划分的关系。

①乘客满意度与公交专用道延误的关系

乘客在公交专用道上的车内时间影响其对公交专用道服务的满意度，车内时间通常包括理想车内时间和延误两部分。理想车内时间是指公交车在乘客上下车站点间的路段、停靠站、交叉口均没有延误时的车内时间。延误是指公交车在公交专用道上乘客上下车站点间的延误，包括在上下车站点间所有路段、停靠站、交叉口的延误。

②车辆运行服务水平等级划分与乘客感知服务水平等级划分的关系

车辆运行服务水平基于单位公交专用道延误划分了服务水平等级，乘客感知服务水平基于乘客满意度划分了服务水平等级。因此，建立车辆运行服务水平分级与乘客感知服务水平分级的联系，第一是要研究乘客满意度与单位公交专用道延误的关系，第二是据此关系研究两类服务水平分级的联系。

1)以乘客满意度与公交专用道延误的关系为基础，通过分析公交专用道延误与单位公交专用道延误的关系，将该关系转化为乘客满意度与单位公交专用道延误的关系；

2)以此为基础，绘制乘客满意度与单位公交专用道延误的关系图；

3)结合车辆运行服务水平分级和乘客感知服务水平分级，得到乘客感知服务水平与车辆运行服务水平的关系图，基于此图，分析两类服务水平分级的关系。

步骤600：根据车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性构建公交专用道服务指数评估系统，实时评估并发布公交专用道服务指数；

在步骤600中，从政府部门决策者分析、评估公交专用道服务指数所关注的问题视角出发，分析研判公交专用道车辆运行服务指数和乘客感知服务指数的两者结合的评估方法，涵盖评估指数技术路线、交通大数据与人工智能结合的评估步骤，研发出基于实时发布公交专用道服务指数的系统，应用于交通规划决策支持实践。公交专用道服务指数评估系统主要包括车辆运行服务水平评估和乘客感知服务水平评估，其总体评估流程如图7所示。

(1)车辆运行服务水平评估的流程

①将公交专用道划分为不同的区间，评估每一个区间不同时段的车辆运行服务水平；

②将所有区间的评估结果汇总，即为公交专用道不同时空的车辆运行服务水平。

(2)乘客感知服务水平评估的流程

①评估每位乘客的感知服务水平；

②以此为基础确定乘客总体感知服务水平；

③评估不同乘客群体的感知服务水平。

请参阅图8，是本申请实施例的公交专用道服务指数发布系统的结构示意图。本申请实施例的公交专用道服务指数发布系统包括公交专用道服务指数评价指标构建模块、公交专用道延误估算模型构建模块、车辆运行服务指数等级划分模块、乘客满意度评估算法模型构建模块、服务指数关联性构建模块和公交专用道服务评估指标体系构建模块。

公交专用道服务指数评价指标构建模块：用于基于交通大数据选取公交专用道服务指数评价指标；其中，公交专用道服务指数评价指标包括车辆运行服务指数的评价指标和乘客感知服务指数的评价指标；

(1)车辆运行服务指数的评价指标

公交专用道由停靠站、交叉口、路段组成，路段上由于专有的通行权，车辆运行状况相对顺畅，而停靠站和交叉口是公交专用道运营服务过程中的瓶颈。停靠站处穿车现象、停靠站和交叉口处排队现象严重，这种不良的运行状态导致公交车辆在停靠站和交叉口处产生延误。整个过程中的延误逐步积累，最终导致公交专用道运营服务的不可靠和不便捷，从而影响整个公交系统的运营状态。因此，公交车在停靠站和交叉口的延误是公交专用道运营服务不可靠和不便捷的根源；而为了更全面地评价公交专用道的服务水平，应该将路段的延误也考虑在内。因此，车辆运行服务指数指标选取为公交车辆在公交专用道上的延误包括三个指标：

①停靠站的延误；

②交叉口的延误；

③路段的延误。

上述的三个延误指标受到道路特性、停靠站特性、交通特性、信号控制特性、车辆特性以及乘客特性的影响，具体表现为：

1)道路特性包括公交专用道的平面线形、纵断面线形、专用道布局设置、专用道车道数等；

2)停靠站特性包括停靠站距交叉口距离、泊位数、站距、站台形式等；

3)交通特性包括公交车流量、交叉口转向流量、载客量等；

4)信号控制特性包括周期长度、绿信比、公交优先信号控制等；

5)车辆特性包括车辆尺寸、车门数、最高速度、加减速度等；

6)乘客特性包括客流量、乘客类型等。

设置在交叉口进口道的停靠站通常是公交专用道上车辆运行状况最差的部分，停靠站的穿车排队现象在交叉口信号灯的作用下变得更加严重；公交车在此类的停靠站延误不仅包含停靠站穿车排队导致的延误，还包含交叉口影响下的延误。

(2)乘客感知服务指数的评价指标

乘客满意度是指乘客通过对产品或服务的期望与实际消费经历的比较，以产生的差距大小来判断其需求被满足的程度，可以是一次体验的主观评价，也可以是多次体验的累计评价。

乘客满意度影响因素

乘客出行过程包括从出发点到停靠站、停靠站候车、乘车、从停靠站到目的地，当有换乘时，会重复中间两个过程，乘客出行过程中的每一个环节所遇到的状况，都会成为影响乘客满意度的因素。

1)从出发点到停靠站、停靠站到目的地的环节中，乘客往往采用步行方式完成，步行到站时间及离站时间、人行道宽度及干净程度、沿线拥挤程度等会影响乘客满意度。

2)停靠站候车环节中，等车时间、停靠站处干净程度、拥挤程度，停靠站设施水平如有无座椅、遮挡物、实时到站信息等会影响乘客满意度。

3)乘车环节中，车内时间、车内拥挤程度、车内干净程度、驾驶员态度等会影响乘客满意度。

4)引入交通行为影响因素，乘客满意度在很大程度上受乘客个人属性的影响，如性别、年龄、收入、受教育程度、职业、出行目的、使用公交车频次、有无私家车等。

对此，将乘客满意度定义为乘客在使用公交服务过程中，产生对公交服务质量和价值的感知，并将这种感知同使用前的期望和对公交企业形象的认知相比较，从而得到的感受。所以，乘客感知服务指数的评价指标选取为：将乘客满意度作为选取的指标，其定义为乘客在多次使用公交服务后，产生的对公交服务的总体主观感受，乘客感知服务指数分为六个级别：

①一级代表非常好(90<感知指数<100)；

②二级代表比较好(75<感知指数<90)；

③三级代表好(60<感知指数<75)；

④四级代表差(45<感知指数<60)；

⑤五级代表很差(30<感知指数<45)；

⑥六级代表非常差(10<感知指数<30)。

公交专用道延误估算模型构建模块：用于根据公交专用道服务指数评价指标构建公交专用道延误估算模型；本申请实施例中，公交专用道延误估算模型分别包括公交车辆在停靠站的延误估算模型、公交车辆在交叉口的延误估算模型、公交车辆在路段的延误估算模型；公交专用道延误估算模型构建模块具体包括：

第一模型构建单元：用于建立公交车辆在停靠站的延误估算模型；

公交车辆理想的停靠站过程是：公交专用道路段行驶→减速进站→乘客上下→加速出站→公交专用道路段行驶；当有延误发生时，相应的停靠站过程是：公交专用道路段行驶→减速进站→泊位被占而进展排队等待进站→乘客上下→被前车或信号灯阻挡而等待前车离去或绿灯→加速出站→公交专用道路段行驶；延误产生于公交车辆等待进站、等待前车离去、等待绿灯的过程。

①当公交车到达停靠站时，所有泊位被征在服务的车辆占用，以至于它不得不排队等待进站；相应地，等待时间产生，这种等待时间定义为进展阻挡延误，用Djz表示。

②完成服务的车辆打算出站，但是被前车或红灯阻挡，以至于继续占用泊位，这样导致站外排队的公交车继续排队等待进站。相应地使进站排队公交车产生额外的等待时间，将这种情况下的等待时间定义为移动进站阻挡延误，用Dzy表示。

③公交车完成服务打算出站，但是被前车或红灯阻挡，以至于它不得不等待前车离去或等待绿灯。相应地使它本身产生额外的等待时间，将这种情况的等待时间定义为出站阻挡延误，用Dcz表示。

因此，公交车在停靠站的延误被定义为：公交车由于等待进站、等待前车离去、等待绿灯而在停靠站经历的平均等待时间，等于进站阻挡延误、转移进站阻挡延误、出站阻挡延误三者之和。其中，进站阻挡延误和转移进站阻挡延误由于等待进站而产生，发生在停靠站外；出站阻挡延误由于等待出站而产生，发生在停靠站内。

1)进站阻挡延误

A.M/M/l的平均排队时间

根据排队论中的M/M/s/∞/∞/FCFS模型(简称M/M/s)，M/M/l表示的平均排队时间模型，详见M/M/l模型的状态转移图如图3所示。

在处于平衡状态时，对于每个状态来说，转入率期望值等于转出率期望值。根据这一原则可推导出P_n、E(L_q)的表达式：

状态0：λP₀＝μP₁，所以P₁＝ρP₀；

状态1：λP₁+μP₁＝λP₀+μP₂，所以P₂＝ρ²P₀；

……

状态n：λP_n+μP_n＝λP_n-1+μP_n+1,所以P_n＝ρⁿP₀；

……

P_n满足正则条件

因此，P₀＝1-ρ，P_n＝(1-ρ)ρⁿ。

根据太勒公式

及E(L_q)的表达式，可得出E(W_q)的表达式：

B.M/M/s(s>1)的平均排队时间

M/M/s(s>1)模型的状态转移图详见图4所示：

让

同理，根据每个状态的转入率期望值等于转出率期望值，客推导出P_n、E(L_q)、E(W_q)的表达式。

状态0：λP₀＝μP₁；

状态1：λP₁+μP₁＝λP₀+2μP₂；

……

状态s：λP_s+sμP_s＝λP_s-1+sμP_s+1；

状态s+1：λP_s+1+sμP_s+1＝λP_s+sμP_s+2；

……

通过迭代可得出P_n的表达式为：

根据P_n的表达式及正则条件，可得出P₀的表达式为：

根据E(L_q)的定义及迭代P_n，可得出E(L_q)的表达式为：

根据太勒公式及E(L_q)的表达式，可得出E(W_q)的表达式：

C.进站阻挡延误的估算算法

以M/M/s模型中的平均排队时间估计进站阻挡延误，因此，综合上述各式，即可得到路边普通公交专用道和中央式快速公交专用道上游停靠站的进站阻挡延误：

2)转移进站阻挡延误

M/M/s模型中的排队长度和排队时间是随机变量，标准差可表达随机变量的波动量。让σ(L_q)表示排队长度的标准差，σ(W_q)表示排队时间的标准差，排队长度和排队时间的波动源于公交车到达情况的变动和停靠时间的变动。完成服务的车辆打算出站，但是被前车或红灯阻挡，以至于继续占用泊位，这种现象是导致排队长度和排队时间波动的原因之一。记θ为由于这种现象导致的排队事件波动的比率，则θσ(W_q)为由于这种现象导致的排队时间波动量，这种现象会导致站外排队的公交车继续排队，进而产生额外的等待时间，则θσ(W_q)即为该额外的等待时间。因此，情形b下的转移进站阻挡延误等于情形b出现的概率P_b乘以θσ(W_q)。

A.排队时间标准差

以M/M/s(s>1)模型为例，推导排队时间标准差的计算公式，推导的思想为：首先推导排队长度的方差及标准差，然后根据太勒公式，得出排队时间的标准差。由随机变量方差的定义，可知排队长度的方差为：

根据随机变量函数期望，即对于任意离散型随机变量X，若Y＝f(x)，且P(X＝xi)＝P_i，i＝1，2，┄，∞，则

可得

可表达为：

代数转换后，

可表达为：

根据常用的幂级数公式，

和

分别为：

综合上式后得到

的表达式：

综合上式后得到

的表达式：

得到排队长度的方差

因此，排队长度的标准差

根据太勒公式，

因此对于M/M/s(s>1)模型来说，排队时间标准差

利用相同方法可推导出M/M/l模型的排队时间标准差：

因此，M/M/s模型的排队时间标准差如下：

B.情形b出现的概率

第一类、路边型普通公交专用道上游停靠站情形b出现的概率；

在路边型普通公交专用道的上游停靠站，公交车可利用相邻车道超车，因此完成服务的车辆不会被前车阻挡，只可能被下游交叉口的信号红灯阻挡。相应地情形b变为：完成服务的车辆打算出站，但是被信号红灯阻挡，以至于继续占用泊位，从而导致站外排队的公交车继续排队。

以t_r表示上游停靠站所在交叉口进口道的红灯时间，C表示交叉口的周期长度，完成服务的车辆被红灯阻挡的概率为t_r/C，考虑到只有当停靠站公交车数量大于泊位数即有排队车辆时，情形b才可能出现。因此，情形b出现的概率如下：

第二类、中央式快速公交专用道上游停靠站情形b出现的概率；

中央式快速公交专用道的停靠站可布设在专用道的右侧即靠近社会车道一侧，也可布设在专用道的左侧即靠近中央分隔带一侧。布设在右侧时，公交车在停靠站无法超车，布设在左侧时，往往会设置隔离栏以与社会车道分隔，公交车也不可超车。因此，公交车在中央式快速公交专用道的停靠站不可以超车。相应地，情形b中完成服务的车辆被前车阻挡而导致站外排队的公交车继续排队的概率为

完成服务的车辆被红灯阻挡的概率也为

相应地情形b中完成服务的车辆被红灯阻挡而导致站外排队的公交车继续排队的概率为

因此，情形b出现的概率为：

C.转移进站阻挡延误的估算算法

转移进站阻挡延误等于情形b出现的概率乘以θ_σ(W_q)，得到路边型普通公交专用道上游停靠站的转移进站阻挡延误：

因此，中央式快速公交专用道上游停靠站的转移进站阻挡延误为：

3)出站阻挡延误

公交车完成服务而打算出站，但是被前车或红灯阻挡，这种情况使它本身产生额外等待时间，也使站外排队的公交车产生额外等待时间。情形c关注前者，情形b关注后者；对于情形b，已经分析得出由于该现象导致的站外排队公交车的额外等待时间为θ_σ(W_q)，则该现象也会使它本身产生相同量的额外等待时间θ_σ(W_q)；出站阻挡延误为情形c下的额外等待时间。因此，出站阻挡延误等于情形c出现的概率Pc乘以θ_σ(W_q)。

A.情形c出现的概率

第一、路边普通公交专用道情形c出现的概率：

第二、中央快速公交专用道情形c出现的概率；

对于中央式公交专用道的上游停靠站，公交车完成服务后，由于不可超车，既可能被前车阻挡，也可能被红灯阻挡。对于s＝1的停靠站，不存在公交车完成服务而被前车阻挡的现象；对于s>1的停靠站，当且仅当公交车按占用泊位顺序完成服务时，不会出现公交车完成服务而被前车阻挡这种现象。因此，情形c出现的概率P_c为：

B.出站阻挡延误的估算算法

出站阻挡延误等于情形c出现的概率乘以θ_σ(W_q)，因此，得出路边型普通公交专用道上游停靠站的出现阻挡延误：

因此，中央式快速公交专用道上游停靠站的出站阻挡延误为：

4)停靠站延误的估算算法

将公交车在停靠站的延误定义为公交车由于等待进站、等待前车离去和等待绿灯而在停靠站经历的平均等待时间，等于进站阻挡延误、转移进站阻挡延误和出站阻挡延误之和。因此，路边型普通公交专用道上游停靠站的延误估算算法为：

同理，得到中央式快速公交专用道上游停靠站的延误估算算法：

式中，D_n表示公交车在上游停靠站的延误，λ表示平均到达率，μ表示单泊位通行能力，s表示泊位数，ρ和ρs表示服务强度，ρ＝λ/μ(ρ<1)，ρs＝λ/sμ(ρs<1)，t_r表示所在进口的红灯时间，C表示交叉口的周期长度，n表示停靠站公交车的数量，P_n表示停靠站有n辆公交车的概率，P₀表示停靠站没有公交车的概率，对于s＝1来说，P₀＝1-ρ，对于s>1来说，P_(n>1)＝ρ2，

θ表示由于公交车完成服务而被前车或红灯阻挡导致站外排队公交车排队时间波动的比率。

事实上，公交车在路网中停靠站和下游停靠站的延误估算算法可通过上游停靠站的算法变换而来，路网中停靠站和上游停靠站相比，公交车完成服务后不受信号灯的影响。对于下游停靠站，公交车完成服务后也不受信号灯的影响，而是在进站前受信号灯的影响这种影响通过公交车的到达率得以体现。因此，路边普通公交专用道路中的停靠站和下游停靠站延误算法为：

中央式快速公交专用道路网络中停靠站和下游停靠站的延误估算算法为：

第二模型构建单元：用于建立公交车辆在路段的延误估算模型；

公交专用道的路段是指公交专用道上不包括停靠站和交叉口在内的，相邻两个停靠站之间的、相邻两个交叉口之间的、或者相邻的交叉口和停靠站之间的部分。对于路边普通和中央式快速公交专用道，公交车在其路段的延误为：

第三模型构建单元：用于建立公交车辆在交叉口的延误估算模型；

公交车在交叉口的延误为连续型随机变量，本申请只关注公交车在交叉口的平均延误：

因此，对于路边行普通公交专用道和中央式快速公交专用道，公交专用道在其交叉口的延误为：

式中，D_j表示公交车在交叉口的延误。

第四模型构建单元：用于建立公交车辆在公交车专用道的延误估算模型；公交车专用道由路段、停靠站、交叉口组成，公交专用道延误包括公交车在路段的延误、在停靠站的延误、在交叉口的延误。将公交车在公交专用道沿线所有路段的延误、所有停靠站的延误、所有交叉口的延误相加，即得到公交专用道延误。而公交车在上游停靠站的延误已将交叉口影响下的延误考虑在内，因此计算公交车在交叉口延误时，仅需考虑无上游停靠站的交叉口。对于路边普通公交专用道和中央式快速公交专用道，公交专用道延误的估算算法建模是：

上式中，D表示公交专用道延误，D_li表示公交车在第i条路段的延误，D_mi表示公交车在第i个路段中停靠站的延误，D_ni表示公交车在第i个上游停靠站的延误，D_fi表示公交车在第i个下游停靠站的延误，D_ji表示公交车在第i个交叉口的延误，n₁表示公交专用道上路段的数量，n₂表示公交专用道上路网中停靠站的数量，n₃表示公交专用道上游停靠站的数量，n₄表示公交专用道下游停靠站的数量，n₅表示公交专用道上交叉口的数量。

车辆运行服务指数等级划分模块：用于根据公交专用道延误估算模型对车辆运行服务指数等级划分量化；采用公交车辆运行指数的理论方法(聚类分析法)，建立用于车辆服务指数等级划分的延误样本，涵盖确定延误估算模型中解释变量的取值，分别采用多种等级划分方法进行车辆运行服务指数等级划分量化。车辆运行服务指数等级划分模块具体包括：

等级划分单元：用于进行车辆运行服务水平等级划分；

采用单位公交专用道延误分析车辆运行服务水平分级，单位公交专用道延误是指公交车在单位长度(100米)路段、单个停靠站、单个交叉口的延误之和，用D0表示。

采用因子评点法以评价指标服从正态分布为基础，以评价指标的均值和标准差划分服务水平等级。因子评点法的各级服务水平概率详见图5所示。

将服务水平分为六级，其中：一级F代表非常好(90<指数<100)、二级E代表比较好(75<指数<90)、三级D代表好(60<指数<75)、四级C代表差(45<指数<60)、五级B代表较差(30<指数<45)、六级A代表非常差(10<指数<30)；因子评点法实质上是根据各级服务水平的期望概率确定评价指标的临界值。

①计算评价指标x的均值μ0与标准差σ；

②评价指标的正态分布检验；

③如果评价指标服从正态分布，则以μ0作为C级上线，以μ0-1.5σ、μ0-0.5σ、μ0+0.5σ、μ0+1.5σ作为A级、B级、D级、E级的上限值。

服务交通量计算单元：用于计算公交专用道的服务交通量；

公交服务交通量定义为停靠站通过的公交车数量，服务水平是一个区间范畴各级服务水平都有其服务的质量范围；因此，各级服务水平的服务交通量也为区间范畴。公交专用道各级服务水平的服务交通量，与上述指标对应六级，其中：一级F代表非常好(90<指数<100)、二级E代表比较好(75<指数<90)、三级D代表好(60<指数<75)、四级C代表差(45<指数<60)、五级B代表较差(30<指数<45)、六级A代表非常差(10<指数<30)。

延误与交通量关系计算单元：用于计算公交专用道延误与服务交通量的关系；

通过单位公交专用道延误与服务交通量的关系，确定公交专用道各级服务水平的服务交通量；对于普通公交专用道，其单位公交专用道延误和服务交通量的相关性较低，无法建立二者间的算法模型。对于快速公交专用道，建立了单位公交专用道延误与服务交通量的二次算法模型和线性算法模型，二次算法模型的拟合程度较好，但当用来确定服务交通量时存在模型局限性大，仅适用于每小时30--120辆的服务交通量服务范围，线性算法模型表达了单位公交专用道延误与服务交通量简单的正相关关系。

对于普通公交专用道，其单位公交专用道延误与服务交通量的多种方程拟合情况很不理想，多种方程的R2均很低，说明单位公交专用道延误和服务交通量的相关性比较低，难以建立二者间的二元算法模型。随着服务交通量的增加，单位公交专用道延误应呈现增加的趋势，如实验表明：服务交通量从20辆/小时变化到100辆/小时，相应的延误值变化很不明显。在普通公交专用道的停靠站，公交车可以超车，这样尽管流量增加，但不会显著影响公交车离站。

对于快速公交专用道，其单位公交专用道延误和服务交通量的多种方程拟合情况较好，其中二次方程的拟合程度最好R2达到0.88，说明单位公交专用道延误与服务交通量的相关性较高，可建立二者的二元算法模型。

乘客满意度评估算法模型构建模块：用于采用Logistic回归算法构建乘客满意度评估算法模型；基于交通大数据技术规划设计乘客满意度，分析研判样本总量，进行T检验和单因素方差分析研判乘客满意度差异性检验。以乘客出行特征(到站时间、候车时间、停靠站设施水平、车内时间、车内拥挤程度)和乘客个人属性(性别、年龄、文化程度、职业、出行目的、有无私家车)为拟定解释变量，运用离散选择模型Logistic回归分析、动态建模，构建乘客满意度评估算法模型。乘客满意度评估算法模型构建模块具体包括：

乘客满意度指标选取单元：用于基于交通大数据选取乘客满意度影响因素指标；

通过交通大数据建立乘客满意度影响因素关联性，包括从出发地点到停靠站、停靠站候车、乘车、从停靠站到目的地，所遇到的状况都会影响乘客满意度。同时，还要关注乘客的个人属性影响。基于交通大数据建立乘客满意度影响因素指标主要包括：

①到站时间；

②等车时间；

③停靠站设施水平；

④车内时间；

⑤车内拥挤程度；

⑥乘客个人属性(性别、年龄、受教育程度、职业、出行目的、有无私家车)。

Logistic建模单元：用于构建公交专用道乘客满意度评估算法动态建模，反应变量为乘客满意度，为多分类变量，且类别之间有秩序关系，需要采用Logistic回归算法进行建模；

①定义Logistic回归模型

以y表示反应变量，假设反应变量有J种类型，分别以1，2，┄，J表示反应变量的J种类别，则y的取值为y＝1，y＝2，┄，y＝J。以x_k表示第k个解释变量，β_k表示x_k的系数，k＝1，2，┄，K，其中，K表示解释变量的总数。类比于线性回归算法模型，y与x_k之间的关系应该是

但因为y为分类变量，引入一个连续反应变量y*，将y*作为建立y与x_k关系的桥梁。y*与x_k之间存在线性关系：

上式中，y*表示观测现象的内在趋势，不能被直接观测，ε为误差项。

Y有J种类别，则有J-1个分界点将相邻类别分开，以μ1，μ2，┄，μJ-1表示分界点，其中μ1<μ2<┄<μJ-1，且通常规定μ1＝0；如果y*≤μ1，则y＝1；如果μ1<y*≤μ2，则y＝2；┄；如果y*>μJ-1，则y＝J。

根据y*与y之间的关系，y≤j的累计概率P(y≤j)(j＝1，2，┄，J-1)为：

上式中，F为ε的累积分布函数。

让ε服从Logistic分布，Logistic函数为：

因此，

为：

所以：

将

定义为累计发生比，因此有：

两边取自然对数，得到有序Logistic回归算法模型的定义：

式中，j＝1，2，┄，J-1，即共有J-1个方程；β_0j表示截距，为待评估参数；β_k表示x_k的系数，为待评估参数，k＝1，2，┄，K。

有序Logistic回归的反应变量与解释变量之间是非线性关系，累积对数发生比与解释变量之间是线性关系。

②Logistic回归模型参数评估

有序Logistic回归算法模型采用极大似然估计参数β_0j和β_k的值，首先建立似然函数，该函数将观测数据的概率表达为未知参数的函数，然后选择能使似然函数达到最大的参数评估值，即由似然函数的自然对数对参数β_0j和β_k求偏导数，并令偏导数等于零，最大似然评估法通过迭代完成，迭代程序已置于有序Logistic回归软件中。

③Logistic回归模型的评价

有序Logistic回归算法模型进行参数评估后，要对算法模型进行评价，包括成比例发生比假设检验、拟合优度、模型预测准确性、模型x2统计、回归系数显著性检验。

模型构建单元：用于构建乘客满意度评估算法模型；

公交专用道乘客满意度评估算法模型的构建方法为：

①确定构建乘客满意度评估算法模型要考虑的因素；

②进行乘客满意度交通大数据对应指标获取建模所需数据；

③根据有序Logistic回归方法的定义确定模型的拟定行驶；

④基于交通大数据对应指标数据实施建模。

乘客满意度受乘客出行特征和乘客个人属性等众多因素影响，考虑到因素得易获取性，选取到站时间、潜在等车时间、停靠站设施水平、车内时间、车内拥挤度、性别、年龄、受教育程度、职业、出行目的、有无私家车作为拟定解释变量构建乘客满意度评估算法模型；对于解释变量的选取也可酌情选取更多的因素。

根据有序Logistic回归方法的定义，乘客满意度估计算法模型的拟定形式为：

其中，x_k表示到站时间、潜在等车时间、停靠站设施水平、有无私家车等解释变量；K表示解释变量的总数；β_k表示x_k的系数；β_0j表示截距。

实施乘客满意度评估算法动态建模：建立乘客满意度与全部解释变量的有序Logistic回归算法模型，分析每个变量与乘客满意度的相关性，逐个剔除与乘客满意度不显著相关的解释变量，直到模型中所包含的解释变量均与乘客满意度显著相关，即为所要建立的乘客满意度评估算法模型。

服务指数关联性构建模块：用于基于交通大数据建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性；基于交通大数据技术客观地反映乘客感知服务指数对车辆运行服务指数的影响，涵盖车内拥挤程度对公交车辆完成上下客事件的影响、乘客满意度对车辆运行服务指数的影响。通过人工智能的深度学习建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关系，涵盖乘客感知服务指数与车辆运行服务指数指标间关系、两类服务的各自指数等级划分关联性。公交专用道服务指数指标的选取通过车辆运行服务指数和乘客感知服务指数两大类型建立，在新一代信息技术时代，引入交通大数据技术建立车辆运行服务指数和乘客感知服务指数的关联成为了可能，通过交通大数据建立车辆运行服务指数和乘客感知服务指数的关联性，实时动态采集交通大数据构建公交专用道服务指数的评价指标体系。

车辆运行服务指数和乘客感知服务指数相互联系、相互影响，主要包括乘客感知服务指数对车辆运行服务指数的影响(车内拥挤度对公交车完成上下客时间的影响、乘客满意度对车辆运行服务指数服务乘客量的影响)；车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关系(两类服务指数评价指标的关系、两类服务指数分级的关系)两个方面进行关联性研判。服务指数关联性构建模块具体包括：

第一服务指数分析单元：用于分析乘客感知服务指数与车辆运行服务指数的影响：

①车内拥挤度对公交车完成上下客时间的影响；

公交车在停靠站完成上下客时间受车内拥挤程度的影响，包括单位乘客上下车时间、上下车乘客数均收到车内拥挤度的影响。完成上下客时间是影响车辆运行服务水平的因素之一，而车内拥挤度是影响乘客感知服务水平的因素之一。针对公交车有两个车门，上下客方式为前门上车、后门下车的公交专用车道服务，分析车内拥挤度对完成上下客时间的影响。

乘客满意度受车内拥挤度的影响，随着车内拥挤度的增加，乘客满意度会逐渐下降，当车内拥挤度增加到某一值时，乘客满意度由满意转变为不满意，该值即为保证乘客满意的最大车内拥挤度。

单位乘客上车时间受车内拥挤度的影响，当车内拥挤度较小时，乘客可顺利登车，且可自由进入车内，单位乘客上车时间较短；当车内拥挤度较大时，乘客登车及进入车内受到一定程度的阻碍，单位乘客上车时间相应地增加。

完成上下客时间是停靠站通行能力算法中的重要因素，考虑车内拥挤度影响的完成上下客时间，在某种程度上也是对停靠站通信能力算法的修正。

②不同车辆运行服务水平下乘客满意度对服务乘客量的影响；

公交专用道车辆运行服务水平的服务乘客量，其根据服务交通量及标准车的额定载客量予以界定，并没有考虑乘客的感受。车辆运行服务水平的服务乘客量是期望大道的运输能力，实际运营中乘客可能由于感受不良而转移，从而致使达不到期望的运输能力。因此，以车内拥挤度为纽带，基于乘客满意度对车辆运行服务水平的服务乘客量进行修正，以下因素影响保证乘客满意服务乘客量：

1)乘客满意度与车内拥挤度的关系；

2)保证乘客满意的最大车内拥挤度；

3)基于乘客满意度的服务乘客量。

第二服务指数分析单元：用于分析车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关系；以公交专用道延误作为车辆运行服务水平的评价指标，建立车辆运行服务水平等级划分；以乘客满意度作为乘客感知服务水平的评价指标，建立乘客感知服务水平等级划分。车辆运行服务水平与乘客感知服务水平的关系包括两个层面的含义：第一，乘客满意度与公交专用道延误的关系；第二，车辆运行服务水平等价划分与乘客感知服务水平等价划分的关系。

①乘客满意度与公交专用道延误的关系

乘客在公交专用道上的车内时间影响其对公交专用道服务的满意度，车内时间通常包括理想车内时间和延误两部分。理想车内时间是指公交车在乘客上下车站点间的路段、停靠站、交叉口均没有延误时的车内时间。延误是指公交车在公交专用道上乘客上下车站点间的延误，包括在上下车站点间所有路段、停靠站、交叉口的延误。

②车辆运行服务水平等级划分与乘客感知服务水平等级划分的关系

车辆运行服务水平基于单位公交专用道延误划分了服务水平等级，乘客感知服务水平基于乘客满意度划分了服务水平等级。因此，建立车辆运行服务水平分级与乘客感知服务水平分级的联系，第一是要研究乘客满意度与单位公交专用道延误的关系，第二是据此关系研究两类服务水平分级的联系。

1)以乘客满意度与公交专用道延误的关系为基础，通过分析公交专用道延误与单位公交专用道延误的关系，将该关系转化为乘客满意度与单位公交专用道延误的关系；

2)以此为基础，绘制乘客满意度与单位公交专用道延误的关系图；

3)结合车辆运行服务水平分级和乘客感知服务水平分级，得到乘客感知服务水平与车辆运行服务水平的关系图，基于此图，分析两类服务水平分级的关系。

公交专用道服务评估指标体系构建模块：用于根据车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性构建公交专用道服务指数评估系统，实时评估并发布公交专用道服务指数；从政府部门决策者分析、评估公交专用道服务指数所关注的问题视角出发，分析研判公交专用道车辆运行服务指数和乘客感知服务指数的两者结合的评估方法，涵盖评估指数技术路线、交通大数据与人工智能结合的评估步骤，研发出基于实时发布公交专用道服务指数的系统，应用于交通规划决策支持实践。公交专用道服务指数评估体系主要包括车辆运行服务水平评估体系和乘客感知服务水平评估体系；

(1)车辆运行服务水平评估体系具体为：

①将公交专用道划分为不同的区间，评估每一个区间不同时段的车辆运行服务水平；

②将所有区间的评估结果汇总，即为公交专用道不同时空的车辆运行服务水平。

(2)乘客感知服务水平评估体系具体为：

①评估每位乘客的感知服务水平；

②以此为基础确定乘客总体感知服务水平；

③评估不同乘客群体的感知服务水平。

图9是本申请实施例提供的公交专用道服务指数发布方法的硬件设备结构示意图。如图9所示，该设备包括一个或多个处理器以及存储器。以一个处理器为例，该设备还可以包括：输入系统和输出系统。

处理器、存储器、输入系统和输出系统可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。

存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块。处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的处理方法。

存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理系统。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入系统可接收输入的数字或字符信息，以及产生信号输入。输出系统可包括显示屏等显示设备。

所述一个或者多个模块存储在所述存储器中，当被所述一个或者多个处理器执行时，执行上述任一方法实施例的以下操作：

步骤a：选取公交专用道服务指数评价指标；

步骤b：根据所述公交专用道服务指数评价指标构建公交专用道延误估算模型；

步骤c：根据所述公交专用道延误估算模型对车辆运行服务指数等级划分量化；

步骤d：建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性；

步骤e：根据车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性构建公交专用道服务指数评估系统，评估并发布公交专用道服务指数。

上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例提供的方法。

本申请实施例提供了一种非暂态(非易失性)计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行以下操作：

步骤a：选取公交专用道服务指数评价指标；

步骤b：根据所述公交专用道服务指数评价指标构建公交专用道延误估算模型；

步骤c：根据所述公交专用道延误估算模型对车辆运行服务指数等级划分量化；

步骤d：建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性；

步骤e：根据车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性构建公交专用道服务指数评估系统，评估并发布公交专用道服务指数。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行以下操作：

步骤a：选取公交专用道服务指数评价指标；

步骤b：根据所述公交专用道服务指数评价指标构建公交专用道延误估算模型；

步骤c：根据所述公交专用道延误估算模型对车辆运行服务指数等级划分量化；

步骤d：建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性；

步骤e：根据车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性构建公交专用道服务指数评估系统，评估并发布公交专用道服务指数。

本申请实施例的公交专用道服务指数发布方法、系统及电子设备站在城市交通总体角度的完整评价，基于交通大数据环境的支撑服务指数的选取、建模、分析、等级划分、界定服务交通量等实时动态的发布服务指数，特别是早晚高峰时段的公交专用道的实时动态服务指数，建立主观与客观相结合的公交专用道服务评估指标体系，以保证有效地、实时地让城市交通管理者、行业与企业、出行者都能获取到发布公交专用道的完整服务水平。与现有的技术相比，具有整体解决实时发布公交专用道服务指数评价等优点，并具有重要的商业价值与社会价值，具体体现为：

一、潜在商业价值

目前，在我国公交专用道尚缺乏一套科学的服务指数评估方式方法，对公交专用道的研究只关注设计布局，对其服务水平和不同服务水平等级的公交运输能力缺乏科学的研究，致使公交专用道的规划、建设、管理存在一定的盲目性。同时，存在部分公交专用道建好后再拆的现象时有发生，停靠站外车辆排队、串车、大间隔等现象屡见不鲜。

①公交专用道在我国呈现快速发展趋势，急需建立一套科学、可操作性的服务指数评价方法，具有必要性和时效性。

②本申请分别从车辆运行和乘客感知的两种角度研判公交专用道服务水平的评估方法，不仅反映了公交专用道的车辆运行状况，而且还反映了公交专用道服务是否得到乘客的满意，不仅弥补了当前公交专用道服务指数研究方面不足，而且还可量化公交专用道服务水平等级。

③本申请不仅用于分析公交专用道在不同时空下的运营状况，而且还能够发现运营过程中存在的问题。

④本申请应用于分析公交专用道规划条件下的运营状况，还为新建公交专用道提供决策支持依据。

⑤本申请应用于规划时段公交专用道指定的服务水平等级，在该等级下停靠站设计(如泊位数、站距、站点线路数等)、发车频率优化、公交网络优化等。

⑥本申请有助于政府部门和交通管理机构的管理者深入了解公交专用道的优势和薄弱环节，能够为规划人员和管理人员制定进一步的公交专用道优化方向提供科学依据，以及为公交专用道功能的健全和发展提供有效的支持与帮助。

二、潜在社会价值

当前，我国城市群间和城市内部的道路交通网络已经初具规模，但是交通供给仍然无法满足快速增长的交通需求，供需矛盾依然十分突出。当交通基础设施达到一定规模时，单纯依靠扩大道路交通网络解决交通问题效果并不明显，同时道路交通网络受土地资源的限制，不可能无线扩大。提高现有资源利用率、大力发展资源利用率高的交通方式是解决交通问题的根本途径。公共交通作为社会群体性交通出行方式，具有人均占用道路资源少、事故率低、污染排放少、能源消耗低的优势。

以小汽车和公交车为例，小汽车运送单位乘客的占地面积约为公交车的30倍以上，小汽车单位乘客占用停车场用地为公交车的20倍以上，运送同样数量的乘客，小汽车的事故数比公交车的事故数高出100倍以上，产生的废气是公交车的10倍以上，消耗的汽油量是公交车的3倍以上。因此，优先发展公共交通是缓解交通拥堵问题的根本出路，符合当前社会可持续发展的需要。

优先发展公共交通，需要政策方面的扶持、财政方面的支持、道路通行权的保障。在众多优先发展公共交通的举措中，城市公交专用道因其具有与轨道交通类似的专有路权又不失地面公交的投资省、见效快、简单灵活等优点，被国内外城市广泛采用。公交专用道主要包括普通公交专用道和快速公交专用道两类。实践证明，运用公交专用道服务指数评估方式，建设公交专用道能够提高公交车运行速度20％--30％，具有广泛的社会价值。

为了验证本申请的可行性，已在深圳市交通运输委的“深圳市综合交通运行指挥中心”承担城市公共交通规划、建设、运行、管理一体化体系的公交专用道服务指数在线评价试点示范中得以应用实践，实践结果表明，本申请大幅度提高了城市公交专用道的服务水平和能力。截止2016年9月，深圳市人口总量超过2100万人，小汽车保有量超过325万台，公共交通从业人员拥有50000多人，公交车辆拥有15212辆，公交线路948条，公交停靠站9000多个，公交线路经过的交叉口近2500个，公交专用道910条。面对如此规模的城市公共交通系统，建立面向实时发布公交专用道服务指数的方法与系统，具有重要的现实意义。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种优化对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种公交专用道服务指数发布方法，其特征在于，包括：

步骤a：选取公交专用道服务指数评价指标；

步骤b：根据所述公交专用道服务指数评价指标构建公交专用道延误估算模型；

步骤c：根据所述公交专用道延误估算模型对车辆运行服务指数等级划分量化；

步骤d：建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性；

步骤e：根据车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性构建公交专用道服务指数评估系统，评估并发布公交专用道服务指数；

在所述步骤b中，所述根据公交专用道服务指数评价指标构建公交专用道延误估算模型具体包括：

步骤b1：建立公交车辆在停靠站的延误估算模型；

步骤b2：建立公交车辆在路段的延误估算模型；

步骤b3：建立公交车辆在交叉口的延误估算模型；

步骤b4：根据公交车辆在停靠站的延误估算模型、公交车辆在路段的延误估算模型和公交车辆在交叉口的延误估算模型建立公交车辆在公交车专用道的延误估算模型；

在步骤b4中：所述公交车辆在公交车专用道的延误估算模型为：

上式中，D表示公交专用道延误，D_li表示公交车在第i条路段的延误，D_mi表示公交车在第i个路段中停靠站的延误，D_ni表示公交车在第i个上游停靠站的延误，D_fi表示公交车在第i个下游停靠站的延误，D_ji表示公交车在第i个交叉口的延误，n₁表示公交专用道上路段的数量，n₂表示公交专用道上路网中停靠站的数量，n₃表示公交专用道上游停靠站的数量，n₄表示公交专用道下游停靠站的数量，n₅表示公交专用道上交叉口的数量。

2.根据权利要求1所述的公交专用道服务指数发布方法，其特征在于，在所述步骤a中，所述公交专用道服务指数评价指标包括车辆运行服务指数的评价指标和乘客感知服务指数的评价指标，所述车辆运行服务指数评价指标的选取为公交车辆在公交专用道上的延误，包括：停靠站的延误、交叉口的延误和路段的延误；所述乘客感知服务指数评价指标的选取为：将乘客满意度作为选取的指标，所述乘客感知服务指数分为六个级别：一级代表非常好，90<感知指数<100；二级代表比较好，75<感知指数<90；三级代表好，60<感知指数<75；四级代表差，45<感知指数<60；五级代表很差，30<感知指数<45；六级代表非常差，10<感知指数<30。

3.根据权利要求2所述的公交专用道服务指数发布方法，其特征在于，在所述步骤d中，所述建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性具体包括：

步骤d1：分析乘客感知服务指数与车辆运行服务指数的影响，具体包括：车内拥挤度对公交车完成上下客时间的影响和不同车辆运行服务水平下乘客满意度对服务乘客量的影响；

步骤d2：分析车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关系，具体包括：乘客满意度与公交专用道延误的关系、车辆运行服务水平等级划分与乘客感知服务水平等级划分的关系。

4.根据权利要求3所述的公交专用道服务指数发布方法，其特征在于，在所述步骤e中，所述公交专用道服务指数评估系统包括车辆运行服务水平评估和乘客感知服务水平评估，所述车辆运行服务水平评估具体包括：

①将公交专用道划分为不同的区间，评估每一个区间不同时段的车辆运行服务水平；

②将所有区间的评估结果汇总，得到公交专用道不同时空的车辆运行服务水平；

所述乘客感知服务水平评估具体包括：

①评估每位乘客的感知服务水平；

②根据每位乘客的感知服务水平确定乘客总体感知服务水平；

③评估不同乘客群体的感知服务水平。

5.一种公交专用道服务指数发布系统，其特征在于，包括：

公交专用道服务指数评价指标构建模块：用于选取公交专用道服务指数评价指标；

公交专用道延误估算模型构建模块：用于根据所述公交专用道服务指数评价指标构建公交专用道延误估算模型；

车辆运行服务指数等级划分模块：用于根据所述公交专用道延误估算模型对车辆运行服务指数等级划分量化；

服务指数关联性构建模块：用于建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性；

公交专用道服务评估指标体系构建模块：用于根据车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性构建公交专用道服务指数评估系统，评估并发布公交专用道服务指数；

其中，所述公交专用道延误估算模型构建模块具体包括：

第一模型构建单元：用于建立公交车辆在停靠站的延误估算模型；

第二模型构建单元：用于建立公交车辆在路段的延误估算模型；

第三模型构建单元：用于建立公交车辆在交叉口的延误估算模型；

第四模型构建单元：用于根据公交车辆在停靠站的延误估算模型、公交车辆在路段的延误估算模型和公交车辆在交叉口的延误估算模型建立公交车辆在公交车专用道的延误估算模型；

所述公交车辆在公交车专用道的延误估算模型为：

上式中，D表示公交专用道延误，D_li表示公交车在第i条路段的延误，D_mi表示公交车在第i个路段中停靠站的延误，D_ni表示公交车在第i个上游停靠站的延误，D_fi表示公交车在第i个下游停靠站的延误，D_ji表示公交车在第i个交叉口的延误，n₁表示公交专用道上路段的数量，n₂表示公交专用道上路网中停靠站的数量，n₃表示公交专用道上游停靠站的数量，n₄表示公交专用道下游停靠站的数量，n₅表示公交专用道上交叉口的数量。

6.根据权利要求5所述的公交专用道服务指数发布系统，其特征在于，所述公交专用道服务指数评价指标包括车辆运行服务指数的评价指标和乘客感知服务指数的评价指标，所述车辆运行服务指数评价指标的选取为公交车辆在公交专用道上的延误，包括：停靠站的延误、交叉口的延误和路段的延误；所述乘客感知服务指数评价指标的选取为：将乘客满意度作为选取的指标，所述乘客感知服务指数分为六个级别：一级代表非常好，90<感知指数<100；二级代表比较好，75<感知指数<90；三级代表好，60<感知指数<75；四级代表差，45<感知指数<60；五级代表很差，30<感知指数<45；六级代表非常差，10<感知指数<30。

7.根据权利要求6所述的公交专用道服务指数发布系统，其特征在于，所述建立车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关联性具体包括：

第一服务指数分析单元：用于分析乘客感知服务指数与车辆运行服务指数的影响，具体包括：车内拥挤度对公交车完成上下客时间的影响和不同车辆运行服务水平下乘客满意度对服务乘客量的影响；

第二服务指数分析单元：用于分析车辆运行服务指数与乘客感知服务指数的关系，具体包括：乘客满意度与公交专用道延误的关系、车辆运行服务水平等级划分与乘客感知服务水平等级划分的关系。

8.根据权利要求7所述的公交专用道服务指数发布系统，其特征在于，所述公交专用道服务指数评估系统包括车辆运行服务水平评估和乘客感知服务水平评估，所述车辆运行服务水平评估具体包括：

①将公交专用道划分为不同的区间，评估每一个区间不同时段的车辆运行服务水平；

②将所有区间的评估结果汇总，得到公交专用道不同时空的车辆运行服务水平；

所述乘客感知服务水平评估具体包括：

①评估每位乘客的感知服务水平；

②根据每位乘客的感知服务水平确定乘客总体感知服务水平；

③评估不同乘客群体的感知服务水平。

9.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述权利要求1至4任一项所述的公交专用道服务指数发布方法。

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