基于IPSO?XGB的城市軌道交通車站服務(wù)質(zhì)量評價(jià)

蔣琦瑋，吳小蘭，馮芬玲，李萬

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基于IPSO?XGB的城市軌道交通車站服務(wù)質(zhì)量評價(jià)

蔣琦瑋，吳小蘭，馮芬玲，李萬

(中南大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院，湖南 長沙 410075)

針對城市軌道交通車站服務(wù)質(zhì)量評價(jià)體系不夠完善和指標(biāo)賦權(quán)方法較單一的現(xiàn)狀，結(jié)合當(dāng)前乘客消費(fèi)理念及出行習(xí)慣，構(gòu)建基于乘客感知的初始評價(jià)指標(biāo)體系。應(yīng)用改進(jìn)粒子群算法(IPSO)與極端梯度提升樹(XGB)的混合算法IPSO-XGB計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重，結(jié)合乘客滿意度，形成IPA矩陣，得到最終的評價(jià)結(jié)果，并進(jìn)一步精簡評價(jià)指標(biāo)體系。以長沙地鐵五一廣場站為例，用分類誤差率衡量算法優(yōu)劣，對車站服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)，并將其結(jié)果與分類回歸樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等評價(jià)算法進(jìn)行對比。研究結(jié)果表明：本文提出的IPSO-XGB評價(jià)算法的分類誤差率最小，可降至3.85%。

城市軌道交通車站；服務(wù)質(zhì)量評價(jià)；IPSO?XGB；IPA矩陣分析；賦權(quán)

截止到2017年底，我國城市軌道交通運(yùn)營總里程達(dá)5 033 km，同比增長21.5%。目前，國內(nèi)外城市軌道交通服務(wù)質(zhì)量評價(jià)大多以運(yùn)營線路為評價(jià)單元，將全線所有車站和列車到發(fā)情況一同評價(jià)。這種評價(jià)模式?jīng)]有考慮到不同車站設(shè)施配備和員工服務(wù)的區(qū)別，難以得到準(zhǔn)確的評價(jià)結(jié)果。因此，軌道交通車站應(yīng)作為一個(gè)獨(dú)立的整體進(jìn)行評價(jià)。公共交通服務(wù)質(zhì)量評價(jià)常用方法可分為2類：一類是定性和定量相結(jié)合的評價(jià)模型，如層次分析法、模糊綜合評價(jià)等，另一類是定量評價(jià)模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、樹模型等。Quadros等[1]應(yīng)用層次分析法對巴西基礎(chǔ)交通設(shè)施的標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)先級進(jìn)行了評估；鞠蓓等[2]應(yīng)用模糊綜合評價(jià)模型對鐵路客運(yùn)網(wǎng)站的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行了綜合評價(jià)。上述模型容易受決策者的主觀影響，難以得出較為客觀的結(jié)論。楊國元等[4]建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)求解模型，對客運(yùn)服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行綜合評價(jià)，并與模糊綜合評價(jià)法進(jìn)行對比[3]；Machado-León等[4]使用分類回歸樹模型(CART)和滿意度-重要性矩陣(IPA矩陣)，對阿爾及爾市內(nèi)3種軌道交通的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評估。相比定性與定量相結(jié)合的評價(jià)模型，這些模型通過發(fā)掘數(shù)據(jù)間的內(nèi)部關(guān)系，可以客觀準(zhǔn)確的對不同指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，避免了主觀認(rèn)識對結(jié)果的影響。以上定量評價(jià)模型中，決策樹模型應(yīng)用較為廣泛，但存在過擬合的缺陷。極端梯度提升樹(XGB)算法作為集成學(xué)習(xí)中的一種優(yōu)化算法，可以避免該問題，目前已在不少方面得到應(yīng)用[5?7]。XGB算法參數(shù)較多，以往文獻(xiàn)中應(yīng)用的手動調(diào)參[8]、隨機(jī)搜索[9]和網(wǎng)格搜索[10]等方法搜索速度較慢且難以找出較優(yōu)參數(shù)組合。而粒子群算法(PSO)具有搜索速度快、調(diào)整參數(shù)少、易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，適合用于多參數(shù)優(yōu)化問題。因此，在結(jié)合當(dāng)前乘客消費(fèi)理念及出行習(xí)慣的基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于乘客感知的城市軌道交通車站初始評價(jià)指標(biāo)體系。利用經(jīng)過改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化后的XGB評價(jià)模型(IPSO-XGB)計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重，結(jié)合乘客滿意度，形成IPA矩陣，得出城市軌道交通車站的評價(jià)結(jié)果。

1 城市軌道交通車站服務(wù)內(nèi)容

乘客對車站的滿意度由車站向乘客提供的各項(xiàng)服務(wù)的總體感知所決定，具體包括服務(wù)設(shè)施、服務(wù)人員、服務(wù)環(huán)境、票務(wù)服務(wù)和延伸服務(wù)等內(nèi)容。按照乘客進(jìn)站?(購票)?安檢?過閘?候車?乘車?下車?(換乘)?出站等大致流程，站內(nèi)服務(wù)設(shè)施依次有：步行通道、自助售票機(jī)、安檢儀器、檢票閘機(jī)、電梯扶梯、候車座椅、應(yīng)急設(shè)施、廣播設(shè)備、屏顯裝置和標(biāo)志標(biāo)識等。與普通車站相比，在換乘站中，部分乘客多一道換乘程序。而在整個(gè)換乘過程中，對乘客影響最大的因素是換乘標(biāo)識，因此在對換乘站進(jìn)行評價(jià)時(shí)需對該指標(biāo)進(jìn)行特別考慮。一般情況下，乘客能夠自主乘車，但若乘客需要充值、購票，或?qū)囌窘Y(jié)構(gòu)缺乏了解，則需要工作人員的幫助才能乘車。因此，服務(wù)人員的效率、態(tài)度和實(shí)際在崗情況等會影響乘客對車站的總體感知。此外，包括衛(wèi)生狀況、空氣質(zhì)量、客流秩序、安保狀況等在內(nèi)的服務(wù)環(huán)境也是乘客感知的一個(gè)重要方面。

票務(wù)服務(wù)是車站客運(yùn)工作的重點(diǎn)，除了傳統(tǒng)的兌零和自助售票服務(wù)外，車站還應(yīng)考慮乘客的新生需求，及時(shí)拓展票務(wù)服務(wù)的形式及內(nèi)容。例如，隨著移動支付的興起，越來越多的出行者不再攜帶現(xiàn)金，而目前大多數(shù)城市軌道交通票務(wù)系統(tǒng)尚不支持移動支付，給乘客帶來了較大不便。此外，現(xiàn)行車票種類單一，軌道交通可以推出更多的車票形式，例如3日票和月票等其他票種，以滿足不同乘客的出行需求。

延伸服務(wù)常包含站外乘車指引和站外換乘距離等內(nèi)容，但仍需要考慮一些更加實(shí)際的問題。軌道交通大多建于城市公交之后，如果公交系統(tǒng)和軌道交通的密鑰體系不同，持公交卡的乘客在乘坐軌道交通時(shí)就會面臨‘刷卡不互通’和‘充值不互通’的問題。一般來說，‘充值不互通’的情況更為常見，結(jié)合前文提到的票務(wù)服務(wù)中支付方式的缺陷，更多乘客的出行將會受到此因素的制約。這無疑增加了乘客的進(jìn)站難度和出行時(shí)間，甚至?xí)?dǎo)致部分乘客流失。

綜上，從乘客感知的角度出發(fā)，基于服務(wù)設(shè)施、服務(wù)環(huán)境、服務(wù)人員、票務(wù)服務(wù)和延伸服務(wù)5個(gè)方面，形成了軌道交通車站初始評價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 城市軌道交通車站服務(wù)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)體系

2 研究理論與方法

2.1 XGB理論概述

在XGB中，目標(biāo)函數(shù)由損失函數(shù)和正則項(xiàng) 組成：

通常情況下，二階近似可以加快實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化。因此將式(3)展開為：

其中：g和h代表損失函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)。

2.2 IPSO算法

PSO是由Eberhart等[12]提出的一種并行式啟發(fā)式算法。為了避免粒子陷入局部最優(yōu)，需對其中的慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子等參數(shù)的取值進(jìn)行設(shè)置?，F(xiàn)有研究中慣性權(quán)重有以下幾種變化形式：線性遞 減[13]、非線性遞減[14]、自適應(yīng)動態(tài)改變[15]等。其中非線性遞減又可進(jìn)一步分為凹函數(shù)遞減和凸函數(shù)遞減。凹函數(shù)具有初期下降速度快，末期下降速度慢的特點(diǎn)，更加吻合理想情況下慣性權(quán)重的變化趨勢。戴文智等[14]提出采用慣性權(quán)重對數(shù)遞減的方法，但其對數(shù)調(diào)整因子的取值范圍過廣，尋優(yōu)較為繁瑣。因此可延用其對數(shù)遞減的思想，并按式(5)對變化規(guī)則進(jìn)行修改，并將改進(jìn)后的粒子群算法稱為IPSO算法：

式中：s和e分別是尋優(yōu)初期和末期的慣性權(quán)重，取值分別為0.8和0.3；為底數(shù)(0<<1)，取值為0.1；為當(dāng)前迭代次數(shù)，為最大迭代次數(shù)。由于靠近自變量取值范圍左端的值可能大于s，故將此部分慣性權(quán)重設(shè)為定值，為s。

2.3 IPSO優(yōu)化XGB算法流程

Step 1：初始化XGB算法的參數(shù)。XGB參數(shù)可分為通用參數(shù)、提升參數(shù)和目標(biāo)參數(shù)3種。而其中的提升參數(shù)運(yùn)用IPSO來確定，所以主要是對通用參數(shù)和目標(biāo)參數(shù)進(jìn)行初始化。如將“num_class”設(shè)為7，將“eval_metric”設(shè)為“merror”。將所有數(shù)據(jù)按照8:2的比例分為訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本。

Step 2：初始化IPSO的參數(shù)。確定粒子個(gè)數(shù)、學(xué)習(xí)因子、粒子維度等參數(shù)。

Step 3：初始化粒子的位置和速度。隨機(jī)生成一個(gè)種群粒子p0(,,,,)，其中是學(xué)習(xí)因子“eta”，尋優(yōu)范圍是[0.000 1, 0.3]；是最大深度“max_ depth”，尋優(yōu)范圍是[1, 20]且為整數(shù)；是提升次數(shù)“num_round”，尋優(yōu)范圍是[1, 100]且為整數(shù)；是子樣本抽樣率“sub_sample”，是列抽樣率“colsample_bytree”，它們的尋優(yōu)范圍為[0.5, 1]。粒子速度為迭代步長的0.1倍。

Step 4：確定適應(yīng)度函數(shù)。運(yùn)行step 1?step 3對應(yīng)程序，達(dá)到訓(xùn)練次數(shù)后得到XGB的訓(xùn)練樣本輸出值和驗(yàn)證樣本輸出值。由于樣本數(shù)量較多，XGB模型對訓(xùn)練樣本幾乎可以達(dá)到100%的正確分類，因而適應(yīng)度函數(shù)僅由驗(yàn)證樣本的分類誤差決定。則粒子p的適應(yīng)度值fit定義為：

Step 5：計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值，直到適應(yīng)度值小于設(shè)定的下限值或達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)，得到最小適應(yīng)度值對應(yīng)的參數(shù)取值。保存該參數(shù)設(shè)置下生成的樹模型，并記錄分類誤差及指標(biāo)重要性。

2.4 IPA矩陣

IPA(Importance-Performance Analysis)矩陣由Martilla等于1977年提出[16]，該方法以指標(biāo)重要性為橫坐標(biāo)，表現(xiàn)性為縱坐標(biāo)，重要性和表現(xiàn)性的總體平均值為交叉點(diǎn)，將各指標(biāo)按此規(guī)則繪制在一個(gè)二維矩陣中。因此IPA矩陣包括4個(gè)象限，各象限的分布與直角坐標(biāo)系相同，第1至第4象限依次為競爭優(yōu)勢區(qū)、急需改進(jìn)區(qū)、次需改進(jìn)區(qū)、繼續(xù)維持區(qū)。IPA矩陣能夠簡單、直觀分辨各指標(biāo)的服務(wù)質(zhì)量感知情況和指標(biāo)的重要程度，從而方便決策者確定指標(biāo)改進(jìn)的緩急程度。

3 實(shí)例應(yīng)用

3.1 問卷設(shè)計(jì)及調(diào)查

本文以長沙市城市軌道交通1號線和2號線的換乘站——五一廣場站為例，對其展開服務(wù)質(zhì)量調(diào)查。問卷內(nèi)容分為3部分：第1部分是根據(jù)表1中的3級指標(biāo)對應(yīng)設(shè)計(jì)出30個(gè)問題，采用李克特7級量表讓受訪者對各指標(biāo)的滿意度進(jìn)行評價(jià)；第2部分同樣采用7級量表，讓受訪者給出對五一廣場站的綜合評價(jià)；第3部分收集乘客基本信息，包括受訪者的性別、年齡、出行頻率和所選用的票卡形式。

此次調(diào)查采用站內(nèi)隨機(jī)調(diào)查和網(wǎng)上調(diào)查2種方式，對于站內(nèi)調(diào)查，時(shí)間選擇為某一天的7:00~23:00，調(diào)查地點(diǎn)選擇在五一廣場站不同進(jìn)(出)口站共計(jì)6處，確保問卷可以覆蓋五一廣場站不同區(qū)域的乘客。對于網(wǎng)上調(diào)查，為防止受訪者年齡集中化及工作性質(zhì)單一化，將網(wǎng)上問卷通過各種社交軟件分發(fā)給不同年齡段及不同工作性質(zhì)的調(diào)查人群。此次調(diào)查中，站內(nèi)和網(wǎng)上分別收集到312份和392份調(diào)查問卷，其中有效樣本分別為300份和350份。樣本中男女乘客比例接近1:1；18~30歲年齡段的乘客占43.5%，是地鐵的主要客流；每周乘坐3~4次地鐵的乘客最多，占比30%；相對于地鐵儲值卡或單程票，使用公交儲值卡的乘客最多，占比42%；69.08%的乘客對車站綜合滿意度在5分以上。運(yùn)用SPSS19.0對整理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行信度檢驗(yàn)，得到二級指標(biāo)的克朗巴哈α信度系數(shù)如表2所示。

表2 2級指標(biāo)信度分析

由表2可知，所有2級指標(biāo)的克朗巴哈信度系數(shù)都大于0.8，因此問卷有較高的可靠性。

3.2 模型應(yīng)用

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)在python3.6的環(huán)境下進(jìn)行處理，將3級指標(biāo)得分作為輸入變量，受訪者對車站的綜合評價(jià)作為輸出變量。在程序運(yùn)行過程中，通過調(diào)整IPSO算法中迭代次數(shù)和粒子個(gè)數(shù)等參數(shù)，可使驗(yàn)證樣本的分類錯(cuò)誤率降低至3.85%。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，即使分類錯(cuò)誤率相同，每次訓(xùn)練結(jié)果中不同指標(biāo)權(quán)重仍然會發(fā)生變化。為了減少誤差，特選取該分類錯(cuò)誤率下的50組運(yùn)算結(jié)果，依次對每個(gè)樹模型進(jìn)行權(quán)重歸一化，再計(jì)算各指標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重平均值。圖1是某一組運(yùn)算結(jié)果，由圖1可知，在130個(gè)驗(yàn)證樣本中，除第36，70，74，123和125這5個(gè)樣本外，其余樣本均被準(zhǔn)確評價(jià)。

本次問卷調(diào)查中各指標(biāo)滿意度均值及權(quán)重如表3所示，從表3可知，滿意度得分最高的指標(biāo)是1，得分最低的指標(biāo)是1。權(quán)重最大的指標(biāo)是10，權(quán)重最小的指標(biāo)是6。

為了更全面的對車站進(jìn)行評價(jià)，應(yīng)將指標(biāo)權(quán)重與乘客滿意度結(jié)合起來構(gòu)成IPA矩陣。根據(jù)2.4節(jié)中IPA矩陣的繪制原理可知，五一廣場站服務(wù)質(zhì)量IPA矩陣的交叉點(diǎn)為3級指標(biāo)的滿意度均值4.922和權(quán)重均值0.033。接著根據(jù)表3作出滿意度?重要性圖，如圖2所示。

圖1 IPSO-XGB驗(yàn)證樣本評價(jià)

由圖2可知，位于競爭優(yōu)勢區(qū)的指標(biāo)均離交叉點(diǎn)較近，具體包括：47，14，2，4，4和4表明這些指標(biāo)即便位于競爭優(yōu)勢區(qū)，但仍有較大的提升空間。這與此次服務(wù)水平調(diào)查中總體滿意度均值不足5分相吻合。該區(qū)域未包含票務(wù)服務(wù)()相關(guān)的任何3級指標(biāo)，側(cè)面表明票務(wù)服務(wù)急需改進(jìn)。

表3 3級指標(biāo)滿意度及權(quán)重

圖2 車站服務(wù)質(zhì)量IPA矩陣

位于急需改進(jìn)區(qū)的指標(biāo)較多：1011，1，32，4，1和2。其中1偏離交叉點(diǎn)最遠(yuǎn)，表明該指標(biāo)應(yīng)該著重改善。主要原因有如下2點(diǎn)：1) 長沙軌道交通于2014年4月29號開通了首條地鐵線路，并發(fā)行了地鐵儲值卡，但此前長沙公交公司于2012年4月1日發(fā)行的“湘行一卡通”可以乘坐地鐵，因此符合問卷調(diào)查中地鐵乘客持公交儲值卡占比最大的結(jié)果。而“湘行一卡通”不能在地鐵站內(nèi)充值，因此受此項(xiàng)影響的乘客較多。2) “湘行一卡通”只能在指定充值點(diǎn)進(jìn)行付費(fèi)充值，每次充值均需繳納2元的服務(wù)費(fèi)，這既給乘客帶來了不便，也增加了乘客的成本。11位于急需改進(jìn)區(qū)的原因主要是地鐵行車間隔較長，且站內(nèi)座椅數(shù)量較少。以1號線為例，平峰行車間隔為7′38″，高峰行車間隔為6′32″。此外，早晚時(shí)分站內(nèi)部分座椅暫停服務(wù)。

位于次需改進(jìn)區(qū)的指標(biāo)均為服務(wù)設(shè)施()中的3級指標(biāo)，具體有：2，3，5，8和13。上述5項(xiàng)指標(biāo)中滿意度得分最低的是8，這與乘客乘車習(xí)慣有一定關(guān)系，一般來說，乘客傾向于在電、扶梯終點(diǎn)處附近候車，而應(yīng)急設(shè)施多擺放在扶梯墻面?zhèn)确?。此外，安檢作為乘客進(jìn)站的必經(jīng)程序之一，通道有限且安檢儀傳送帶速度緩慢，均加劇了此處擁堵，增加了乘客出行時(shí)間成本。而五一廣場站是去往長沙市兩大火車站的換乘站，各進(jìn)站口采用的是低安檢臺，符合大多數(shù)乘客的心理預(yù)期，因而使得2得分較3高。

位于繼續(xù)維持區(qū)的指標(biāo)最多，具體有：1，6，9，12，3，4，1，1，3和3，上述指標(biāo)可以分為3類：1) 城市軌道交通的主要乘坐者是通勤人員，他們出行路徑固定，對車站各種信息較為了解，因而如6和3等指標(biāo)的優(yōu)劣對大部分乘客沒有顯著影響；2) 乘客在不同車站均能感受到的無差異優(yōu)質(zhì)服務(wù)，如1，9，12和1；3) 有些指標(biāo)屬于車站服務(wù)質(zhì)量規(guī)范中明確規(guī)定的且易于評判和整改，比如3，4和1等。

由于繼續(xù)維持區(qū)的各種指標(biāo)具有滿意度高，重要性低的特點(diǎn)，為了使評價(jià)指標(biāo)體系更為精煉，減少調(diào)查難度，故可將維持區(qū)的指標(biāo)舍去，將各2級指標(biāo)對應(yīng)的3級指標(biāo)的權(quán)重再次歸一化，形成最后的評價(jià)指標(biāo)體系和權(quán)重。結(jié)果如表4所示。

3.3 模型對比

表5對比分析了以下幾種模型的評價(jià)結(jié)果，其中CART，BPNN和XGB 3種算法均采用默認(rèn)參數(shù)進(jìn)行測試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，XGB模型的分類錯(cuò)誤率最低，體現(xiàn)了該模型的優(yōu)越性。CART模型分類錯(cuò)誤率最高是因?yàn)闃淠Ｐ凸逃械倪^擬合缺陷，而XGB模型較好的避免了這一缺陷，因此極大程度的提高了準(zhǔn)確率。其次BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需進(jìn)行2次歸一化運(yùn)算，對服務(wù)質(zhì)量評價(jià)這種離散型數(shù)據(jù)而言，也會影響模型的評價(jià)結(jié)果。

表4 五一廣場站服務(wù)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)及權(quán)重

表5 不同模型分類錯(cuò)誤率對比

而PSO-XGB和IPSO-XGB 2種優(yōu)化算法的分類錯(cuò)誤率較XGB均有明顯降低，其中IPSO-XGB模型的結(jié)果最優(yōu)。這說明PSO算法已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了對XGB模型的優(yōu)化，而改進(jìn)后的IPSO算法能對XGB模型進(jìn)一步優(yōu)化。表明IPSO算法達(dá)到了優(yōu)化目的，IPSO-XGB模型在離散型數(shù)據(jù)方面有較強(qiáng)的適 應(yīng)性。

4 結(jié)論

1) 相對于隨機(jī)搜索和網(wǎng)格搜索優(yōu)化XGB相關(guān)參數(shù)而言，利用IPSO算法進(jìn)行自動尋優(yōu)的方法避免了因隨機(jī)性和枚舉不完全而遺漏最佳參數(shù)組合的風(fēng)險(xiǎn)；與CART和BPNN等評價(jià)模型相比，IPSO- XGB模型精度更高。

2) 通過對長沙五一廣場站的實(shí)例分析可知，利用IPSO算法對XGB模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，可使驗(yàn)證樣本的分類誤差由12%降低至3.85%，可見IPSO算法實(shí)現(xiàn)了對XGB模型參數(shù)的優(yōu)化，從而驗(yàn)證了IPSO?XGB模型賦權(quán)的合理性和精確性。

3) 運(yùn)用IPSO?XGB模型和IPA矩陣對五一廣場站進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量評價(jià)，得出影響車站綜合滿意度的主要指標(biāo)為公交卡站內(nèi)充值受限、候車座椅的數(shù)量和舒適度、車站客流秩序、站外交通卡充值、兌零便利性和出站口信息全面性。

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Quality evaluation of urban rail transit station based on IPSO-XGB

JIANG Qiwei, WU Xiaolan, FENG Fenling, LI Wan

(School of Traffic and Transportation Engineering, Central South University, Changsha 410075, China)

In view of the imperfect evaluation system of urban rail transit station service quality and the single way of index weighting，combined with current passenger consumption concepts and travel habits，this paper proposed an initial evaluation index system based on passenger perception, and then calculated the weight of each indicator by using the hybrid algorithm of improved particle swarm optimization (IPSO) and extreme gradient boosting tree (XGB), named IPSO-XGB. In combination with passenger satisfaction, an IPA matrix was formed to obtain the final evaluation results and further simplify the evaluation index system. Taking the Wuyi Square Station of Changsha Metro as an example, the classification error rate was used to measure the pros and cons of the algorithm, evaluated the service quality of this station, and compared the results with the classification regression tree and neural network. The experimental results show that the classification error rate of the IPSO-XGB evaluation algorithm proposed in this paper is the smallest, which can be reduced to 3.85%.

urban rail transit station; service quality evaluation; IPSO?XGB; IPA matrix analysis; weighting

10.19713/j.cnki.43?1423/u.2019.04.034

U121

A

1672 ? 7029(2019)04 ? 1097 ? 08

2018?06?07

國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃先進(jìn)軌道交通專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2018YFB1201402)

馮芬玲(1973?)，女，河北邯鄲人，副教授，博士，從事交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理研究；E?mail：FFL0731@ 163.com

(編輯 蔣學(xué)東)