基于熵權灰色關聯分析的公共自行車服務評價*

陶超，李超，趙騫

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基于熵權灰色關聯分析的公共自行車服務評價*

陶超1，李超1，趙騫2

（安徽財經大學 1. 統計與應用數學學院，2. 財政與公共管理學院，安徽 蚌埠 233030）

研究了公共自行車服務系統站點的評價問題．運用SPSS軟件對公共自行車站點的借車頻次，還車頻次等基本數據進行統計．選取站點累計借還車頻次和可借車比等指標，在灰色關聯分析理論的基礎上提出一種利用熵值法求解權重的加權灰色關聯評價方法，并對若干站點設置的合理性進行評分排序．得出結論并給出相應建議．

公共自行車；SPSS；熵值法；灰色關聯

城市交通擁擠，空氣質量下降，環境污染嚴重等一系列問題使人們開始轉向綠色低碳生活．公共自行車作為一種低碳無污染的綠色交通工具深受居民的喜愛，公共自行車不僅有效地緩解了交通擁堵，解決了公交出行“最后一公里”的難題，更提高了城市的綠色競爭力，還有助于鍛煉身體，減少的疾病的發生．但我國目前公共自行車服務站點仍有許多問題亟待解決[1]，如站點位置設置不合理，站點之間的調度不及時，索樁數量配置不合理等．因此，優化配置公共自行車服務系統對提高城市運行效率，增加居民滿意度具有重要意義．

1數據清洗

本文的數據來源于溫州市公共自行車服務系統181個站點20 d的借還自行車原始數據．在求解各個問題時，首先對原始數據進行篩選，并剔除以下異常數據：

（1）篩選出借還車數據表中借還車站均為同一站點，且借還車樁號相同的用車時間為0的數據；

（2）篩選出某4 d中站點號位1 000的站點數據，根據溫州市鹿城區公共自行車管理中心網站提供的信息，站點號為1 000的站點為調試點，屬于特殊情況；

（3）根據溫州市鹿城區公共自行車管理中心網站提供的公共自行車服務指南上的租車流程（見圖1），可以推斷借還車站點相同且用車時間在1~2 min鐘內的數據不符合實際情況，予以剔除；

圖1　溫州市公共自行車借還車流程

（4）篩選出每天借換車數據中，借還車站點相同且用車時間在3~5 min的數據．根據溫州市鹿城區公共自行車服務指南說明，借車時聽到語音提示“通訊故障暫停使用，請等待3~5 min后，換樁借車”，因此予以剔除．

2站點累計借車、還車頻次

2.1站點累計借車頻次

運用SPSS軟件統計181個公共自行車站點累計20 d的借車頻次數據，得到累計借車頻次分布圖（見圖2）和各站點排名情況（由于篇幅原因，本文只選取排名前10的站點），同時計算每個站點的累計借車頻率（見表1）．

圖2　各站點累計借車頻次分布

表1　各站點累計借車頻次排名

從圖2和表1可以得出，公共自行車站點的累計借車頻次分布差異較大，街心公園和五馬林美食公園的累計借車頻次最高，均達到了1萬次以上，這與站點的地理位置和附近的人流量密切相關．

2.2站點累計還車頻次

運用SPSS軟件統計181個公共自行車站點累計20 d的還車頻次，得到累計還車頻次分布圖（見圖3）和各站點排名情況（由于篇幅原因，本文只選取排名前10的站點），同時計算每個站點的還車頻率[2]（見表2）．

圖3 各站點累計還車頻次分布

表2 各站點累計還車頻次排名

由圖3和表2可以看出，公共自行車站點還車累計頻次分布與借車累計頻次的分布特征相似．五馬美食林和街心公園的還車累計頻次最高，同樣也達到了1萬次以上．從溫州市地圖可以發現，這2個站點處于交通發達地區，附近娛樂場所和辦公區域較多．因此，溫州市應適當在這些站點增加公共自行車數量和索樁數量以滿足居民的需求．

3灰色關聯模型的建立

3.1公共自行車服務站點評價指標的確定

基于借還車原始數據，從各站點的累計還車頻數、累計借車頻數、可借車比例、可還車比例及高峰時段的借換車差值等5個指標探究公共自行車服務系統站點設置的合理性[3]．其中，各站點的累計還車頻率、累計借車頻率反映了公共自行車服務站點的利用效率．可借車比例=可借車輛數/總車位數，可還車比例=剩余車位數/總車位數，反映了公共自行車站點服務的運行效率．高峰時段的借還車差值=|借車次數-還車次數|，反映了索樁數量配置的合理性．

3.2加權灰色關聯模型的建立

灰色關聯度的應用涉及社會科學和自然科學的各個領域，尤其在社會經濟領域，如國民經濟各部門投資收益、區域經濟優勢分析、產業結構調整等方面，都取得較好的應用效果．

灰色關聯評價的前提是確定備選方案的參考序列（一般是最優方案的指標值）和比較序列，接著計算參考序列與比較序列的關聯度大小，判斷參考序列與比較序列發展過程的相似程度，進而以關聯度為標準給不同備選方案評定等級[4]．

將公共自行車服務系統的站點設置視為有限個方案的多目標決策問題．共設有個站點，每個站點有個評價指標，以備選方案為行向量，評價指標為列向量，則可以得到每個站點和評價指標的原始評價值矩陣．設矩陣為中個指標的最理想參考評價數列（對效益指標取最大值，對成本指標取最小值），（），即，則與的灰色關聯系數，式中：為分辨系數，且，的取值和問題的背景有關，通常?。?/p>

3.3熵值法確定指標權重

熵值法確定權重是基于樣本數據自身的信息特征做出判斷，可以有效地反映出指標信息熵值的效用值．在信息論中，信息與熵符號相反，但絕對值相等，信息是表示系統有序程度的一種度量標準，而熵則反映了系統的無序程度．根據這些性質，本文利用各公共自行車站點的評價指標基本信息，通過熵值法得到各個指標的信息熵，其中信息熵值越小，則表明該指標信息的無序程度就越低，信息的效用值就越大，指標賦予的權重就會越大[5]．

（6）計算加權關聯度．現有的灰色關聯度中沒有考慮到參考數列和比較數列之間不同指標權重的大小，且最終每個方案的灰色關聯只是算術平均值的結果[6]．因此，得出的結論可能存在不合理的地方．故利用熵值法確定權重后得到加權關聯度．

4結果分析

從最終的評價結果可知，5個公共自行車服務站點設置合理程度的排名為：4號>1號>5號>3號>2號．

5結論及建議

（1）不同公共自行車借還車站點的借車頻率和還車頻率之間存在較大差異．因此，在頻次高的站點應適當增加索樁數量以滿足居民的需求[8]．

（2）公共自行車站點的利用效率與站點所處的地理位置密切相關，通常人流量較大的區域公共自行車的利用效率就越高．因此，在人群比較集中的繁華地帶應增加站點數量，提高各站點之間的調配效率．

（3）從指標的權重向量可以看出，公共自行車服務站點的利用效率和高峰時段的服務效率在評價體系的指標權重中占比較大，在評價指標體系中起顯著作用．因此，公共自行車服務系統應做好高峰時段應急的準備，以防止無車可借和無車位可還的現象發生．

[1] 楊杰．城市公共自行車租賃系統在中國的發展[J]．山西財經大學學報，2015，37（81）：63 -64

[2] 楊桂元，朱家明．數學建模[M]．上海：上海財經大學出版社，2015

[3] 劉引濤，劉楠．公共自行車服務系統站點及鎖樁設置評價模型的分析研究[J]．電子設計工程，2014，22（23）：11-13

[4] 周會軍，肖英杰，張浩，等．基于改進灰色關聯分析法的碼頭設計方案優選[J]．上海海事大學學報，2011，32（3）： 11-15

[5] 李國良，付強，孫勇，等．基于熵權的灰色關聯分析模型及其應用[J]．水資源與水工程學報，2006，17（6）：16-18

[6] 祝翔．公共自行車系統服務水平綜合評價研究[D]．北京：北京交通大學，2011

[7] 莊軻．基于灰關聯的公共自行車租賃點選址研究[J]．交通運輸研究，2015（5）：31-36

[8] 謝小偉．對鹿城區公共自行車服務系統的評價和建議[J]．金華職業技術學院學報，2014，14（6）：57-59

Grey correlation analysis based on entropy weight of public bicycle service evaluation

TAO Chao1，LI Chao1，ZHAO Qian2

（1.School of Statistics and Applied Mathematics，2. School of Finance and Public Management，Anhui University of Finance and Economics，Bengbu 233030，China）

Researched the evaluation of the sites of public bicycle service system comprehensively．Firstly，with SPSS software，the frequency of borrowing bicycles and returning bicycles was derived from data．Then，with indicators like frequency of cumulative borrowing or returning bicycles and ratio of accessible bicycles，based on existing grey relational analysis theory，put forward an evaluation weighted grey correlation model whose weight is obtained by entropy method．And scoring and ranking rationality of several sites settings was performed．At last，gave conclusions and relevant recommendations．

public bicycle；SPSS software；entropy method；grey correlation analysis

1007-9831（2016）07-0017-05

O29∶U491.2

A

10.3969/j.issn.1007-9831.2016.07.005

2016-04-10

安徽財經大學大學生科研創新基金項目（XSKY1657）

陶超（1995-），男，安徽蕪湖人，在讀本科生．E-mail：18895612891@163.com

李超（1980-），男，安徽合肥人，副教授，博士，從事宏觀經濟統計分析研究．E-mail：lichao@aufe.edu.cn