既有公路服務(wù)區(qū)設(shè)施配置適宜性評(píng)價(jià)模型

馮輝紅， 盧祥花

(西南石油大學(xué)土木工程與測繪學(xué)院， 成都 610500)

“十四五”期間，在加快建設(shè)交通強(qiáng)國的要求下，國家公路運(yùn)輸系統(tǒng)迎來了新的發(fā)展機(jī)遇，與之配套的公路服務(wù)區(qū)項(xiàng)目也得到了前所未有的發(fā)展機(jī)會(huì)[1]。截至2020年底，中國配有服務(wù)區(qū)的公路達(dá)16.1×104km[2]，據(jù)中國公路服務(wù)區(qū)50 km標(biāo)準(zhǔn)間距估算，中國目前保有服務(wù)區(qū)約3 220對(duì)，與2010年相比，十年間增加近1 740對(duì)，增幅為117.6%[3]。雖然服務(wù)區(qū)在數(shù)量上取得了顯著成效，但隨著日益進(jìn)步的社會(huì)和高速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)，司乘人員的需求逐步多元化，既有公路服務(wù)區(qū)因其設(shè)施配置功能單一、設(shè)施老化、缺乏特色，漸漸難以滿足車乘人員現(xiàn)階段的功能需求[4-5]。故對(duì)既有公路服務(wù)區(qū)設(shè)施配置適宜性進(jìn)行評(píng)價(jià)研究，意在找出設(shè)施配置的現(xiàn)存問題及優(yōu)化策略，為未來既有公路服務(wù)區(qū)設(shè)施配置改造與建設(shè)提供參考，更好地發(fā)揮服務(wù)區(qū)的“城市延伸”作用。

目前，對(duì)于既有公路服務(wù)區(qū)的研究，一方面是服務(wù)區(qū)的規(guī)模及停車位測算，包括從駛?cè)肼省⒎?wù)設(shè)施周轉(zhuǎn)率、預(yù)測交通量、停留車輛數(shù)、服務(wù)區(qū)收益等影響因素出發(fā)，測算出服務(wù)區(qū)的合理規(guī)模[6-7]；考慮港口吞吐量、高峰停車需求、設(shè)施停留率、停車周轉(zhuǎn)率等因素，應(yīng)用FHWA(federal highway administration)模型、排隊(duì)理論對(duì)服務(wù)區(qū)停車位數(shù)進(jìn)行測算[8-9]。另一方面集中在服務(wù)區(qū)的評(píng)價(jià)研究，有站在用戶角度，從環(huán)境、運(yùn)營、人員服務(wù)、設(shè)施水平、功能布局等方面選取指標(biāo)，對(duì)服務(wù)區(qū)的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)[10-11]；也有從功能完善程度、服務(wù)水平和用戶反饋等方面構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)服務(wù)區(qū)的服務(wù)水平進(jìn)行評(píng)價(jià)[12]；還有以綠色環(huán)保為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)綠色服務(wù)區(qū)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)[13-14]?？梢钥闯觯鲜鲅芯坎荒芡耆m用于服務(wù)區(qū)設(shè)施配置適宜性的評(píng)價(jià)。

評(píng)價(jià)模型方面，常用的有灰靶模型[15]、模糊綜合評(píng)價(jià)法[16]、集對(duì)分析模型[17]等，而云模型作為模糊理論和概率統(tǒng)計(jì)中解決多屬性評(píng)價(jià)問題的方法之一，因其可實(shí)現(xiàn)定性定量互換、綜合考慮模糊性和隨機(jī)性等優(yōu)點(diǎn)，在工程領(lǐng)域得到了較為廣泛的應(yīng)用[18-19]。與很多評(píng)價(jià)模型一樣，指標(biāo)權(quán)重也對(duì)云模型評(píng)價(jià)結(jié)果有重要影響，為克服單一賦權(quán)法的片面性，引入最小二乘法[20]，最小化組合權(quán)重與主客觀權(quán)重的誤差平方和，尋求權(quán)重的最佳函數(shù)匹配。主要研究既有公路服務(wù)區(qū)設(shè)施配置適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與評(píng)價(jià)模型。首先從設(shè)施狀況、服務(wù)水平、用戶體驗(yàn)三方面構(gòu)建了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；然后以層次分析法(analytical hierarchy process，AHP)、序關(guān)系分析法、熵權(quán)法、決策試驗(yàn)與實(shí)驗(yàn)評(píng)估法(decision making trial and evaluation laboratory，DEMATEL)等單一賦權(quán)法為標(biāo)準(zhǔn)，利用最小二乘法獲取各指標(biāo)的最優(yōu)組合權(quán)重，在此基礎(chǔ)上，建立改進(jìn)云模型；最后利用所建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)模型，對(duì)四川省某服務(wù)區(qū)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，以驗(yàn)證指標(biāo)體系與模型的適用性。

1 構(gòu)建既有公路服務(wù)區(qū)設(shè)施配置適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

遵循指標(biāo)體系建立的層次性、系統(tǒng)性、適用性與可操作性等原則，從設(shè)施狀況、服務(wù)水平、用戶體驗(yàn)三方面選取既有公路服務(wù)區(qū)設(shè)施配置適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中，設(shè)施狀況反映設(shè)施配置的建設(shè)情況；服務(wù)水平反映設(shè)施配置維持司乘人員基本需求的能力及提供便利的服務(wù)水平；用戶體驗(yàn)反映司乘人員對(duì)設(shè)施配置的認(rèn)知印象和回應(yīng)。建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示，包括3個(gè)準(zhǔn)則層和11個(gè)指標(biāo)層。

表1 既有公路服務(wù)區(qū)設(shè)施配置適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Existing suitability evaluation index system for facility allocation in highway service area

1.1 設(shè)施狀況

(1)設(shè)施完備率A1：包括基礎(chǔ)設(shè)施和輔助設(shè)施的完備率，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(1)

式(1)中：Fi為第i項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)施完備情況(存在即Fi=1，否則Fi=0)；Fj為第j項(xiàng)輔助設(shè)施完備情況(存在即Fj=1，否則Fj=0)，設(shè)施的分類及功能如表2所示。

(2)信息化服務(wù)率A2：指服務(wù)區(qū)提供的信息化服務(wù)比例，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(2)

式(2)中：Ti為第i項(xiàng)信息化服務(wù)存在狀況(存在即Ti=1，否則Ti=0)，信息化服務(wù)包括：天氣狀況、道路路況、配載信息、服務(wù)區(qū)局域網(wǎng)絡(luò)和其他信息化服務(wù)。

表2 設(shè)施配置的分類及功能Table 2 Classification and function of the facility configuration

(3)設(shè)備節(jié)能率A3：設(shè)施配置中節(jié)能型設(shè)備和總設(shè)備的數(shù)量之比。

1.2 服務(wù)水平

(1)平均擁堵程度B1：無法正常使用設(shè)施的用戶(排隊(duì)時(shí)間過長)與總用戶比值，其值越小，表明越多的用戶排隊(duì)時(shí)間少，則設(shè)施服務(wù)水平就越高，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(3)

式(3)中：λ為平均到達(dá)率；μ為平均服務(wù)率；k為服務(wù)臺(tái)數(shù)。

(2)設(shè)施可達(dá)性B2：衡量到達(dá)某一服務(wù)設(shè)施的方便程度，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(4)

式(4)中：Lij為從i設(shè)施到達(dá)j設(shè)施最短所需時(shí)間；N為設(shè)施數(shù)量。

(3)設(shè)施利用率B3：單位時(shí)間內(nèi)各設(shè)施服務(wù)利用的次數(shù)，該指標(biāo)反映了觀測期內(nèi)該服務(wù)設(shè)施的平均利用情況，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(5)

式(5)中：F為調(diào)查期間實(shí)際訪問量；Cservice為服務(wù)能力。

(4)服務(wù)供需差B4：服務(wù)設(shè)施的需求量與供給量之差與總供給量的比值，該指標(biāo)反映服務(wù)設(shè)施的閑置情況，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(6)

式(6)中：S為服務(wù)設(shè)施總供給；D為服務(wù)設(shè)施總需求。

1.3 用戶體驗(yàn)

(1)價(jià)格滿意度C1：服務(wù)區(qū)內(nèi)的商品價(jià)格與市區(qū)內(nèi)超市商品價(jià)格比值，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(7)

式(7)中：n為消費(fèi)種類；Si為服務(wù)區(qū)第i項(xiàng)消費(fèi)的價(jià)格；S′為市區(qū)超市正常的價(jià)格。

(2)環(huán)境滿意度C2：定性指標(biāo)，指用戶對(duì)服務(wù)區(qū)內(nèi)外部環(huán)境整潔程度的評(píng)價(jià)，如光線是否良好、空氣是否清新、有無異味、地面是否潔凈、垃圾箱外表是否整潔等。定性指標(biāo)難以量化，可采用德爾菲法對(duì)其進(jìn)行評(píng)分，評(píng)分區(qū)間為[0,100]，等分成5個(gè)等級(jí)，如表3所示，其取值來源于向使用者發(fā)放的問卷調(diào)查。

表3 環(huán)境滿意度評(píng)分Table 3 Environmental satisfaction score

(3)文明服務(wù)度C3：定性指標(biāo)，指用戶在使用設(shè)施或服務(wù)后，對(duì)其文明度的評(píng)價(jià)，如標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)、明碼標(biāo)價(jià)、公平交易等，通過問卷調(diào)查的形式，將定性指標(biāo)定量化，得到文明服務(wù)度指標(biāo)值。

(4)設(shè)施易用性C4：定性指標(biāo)，指用戶在使用服務(wù)區(qū)設(shè)施后，對(duì)其易用性的評(píng)價(jià)，如信息傳達(dá)方式、人性化設(shè)計(jì)、便捷服務(wù)等，通過問卷調(diào)查的形式，將定性指標(biāo)定量化，得到設(shè)施易用性指標(biāo)值。

2 建立評(píng)價(jià)模型

2.1 云模型概念

云模型是在傳統(tǒng)模糊集理論和概率統(tǒng)計(jì)理論的基礎(chǔ)上提出的一種專門研究復(fù)合不確定性的現(xiàn)代數(shù)學(xué)理論[21]，其定義為：設(shè)X為一個(gè)用數(shù)值表示的定量域，C為X上的定性概念。如果定量值x∈X，且x為定性概念C的一次隨機(jī)實(shí)現(xiàn)，x對(duì)C的隸屬度μ(x)∈[0,1]為隨機(jī)數(shù)，即

μ:X→[0,1],x∈X,X→μ(x)

(8)

則x在論域X上的分布稱為云模型，簡稱云，記為C(x)，每一個(gè)x稱為一個(gè)云滴。

云模型所表達(dá)概念的整體特性可以用云的數(shù)字特征反映，即用期望、熵、超熵3個(gè)數(shù)字特征表示，記作(Ex,En,He)。其中，期望Ex是云滴在評(píng)估區(qū)間分布的平均值，是定性概念定量表示的中心點(diǎn)，其隸屬度為1；熵En是定性概念的不確定性度量，在示意圖中表示云的跨度，熵越大，云的跨度也就越大；超熵He是熵的不確定性的度量，它能夠反映云的離散程度和厚度，超熵越大，云的離散程度和厚度越大，根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)際情況進(jìn)行取值，取值0.8。圖1(a)和圖1(b)為期望和超熵相同，熵不同的云示意圖；圖1(a)和圖1(c)為期望和熵相同，超熵不同的云示意圖。

圖1 云的數(shù)字特征示意圖Fig.1 Digital features of cloud model

2.2 云發(fā)生器

云的生成算法稱為云發(fā)生器，包括正向和逆向云發(fā)生器。正向云發(fā)生器實(shí)現(xiàn)定性概念到定量數(shù)值的轉(zhuǎn)化，逆向云發(fā)生器實(shí)現(xiàn)定量數(shù)值到定性概念的轉(zhuǎn)化，如圖2所示。

drop為云滴；xi為第i個(gè)定量值圖2 云發(fā)生器Fig.2 Cloud generator

正向云發(fā)生器算法步驟如下。

Step1生成以En為期望，He為標(biāo)準(zhǔn)差的隨機(jī)數(shù)En′；生成以Ex為期望，En′為標(biāo)準(zhǔn)差的隨機(jī)數(shù)Xi。

Step3形成具有確定度的一個(gè)云滴，即(xi,μi)。

Step4重復(fù)步驟1～3，直到產(chǎn)生N個(gè)云滴。

逆向云發(fā)生器算法步驟如下。

2.3 改進(jìn)云模型實(shí)現(xiàn)流程

改進(jìn)云模型是通過改進(jìn)權(quán)重計(jì)算方法得到的，其實(shí)現(xiàn)流程為：首先，劃分評(píng)價(jià)等級(jí)，將評(píng)語集云化，得到指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)云；其次，通過專家打分獲得專家評(píng)分樣本，運(yùn)用逆向云發(fā)生器，進(jìn)而得到專家評(píng)估云；再次，結(jié)合主客觀賦權(quán)及最小二乘法計(jì)算出各指標(biāo)的最優(yōu)組合權(quán)重；最后，計(jì)算綜合評(píng)估云，得到評(píng)價(jià)結(jié)果。流程如圖3所示。

圖3 改進(jìn)云模型實(shí)現(xiàn)流程圖Fig.3 Implementation process of improving cloud model

2.3.1 計(jì)算指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)云

確定數(shù)字特征是采用云模型進(jìn)行既有公路服務(wù)區(qū)設(shè)施配置適宜性評(píng)價(jià)的前提。評(píng)價(jià)指標(biāo)按照性質(zhì)可劃分為定性指標(biāo)和定量指標(biāo)，定性指標(biāo)評(píng)估值取值范圍為[0,100]；定量指標(biāo)評(píng)估值取值范圍由《高速公路交通工程及沿線設(shè)施設(shè)計(jì)通用規(guī)范》(JTG D80—2006)[22]、《公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》(JTG B01—2014)[23]確定，若取值范圍不是升序排列，則需將數(shù)據(jù)反序來計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)云，若取值范圍是單邊約束，則根據(jù)區(qū)間上下限和實(shí)際情況取值。各評(píng)價(jià)等級(jí)都可以用云模型來表達(dá)，每個(gè)子區(qū)間對(duì)應(yīng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)云Ci=(Exi,Eni,Hei)，其中i=1，2，…，5。云模型的數(shù)字特征可表示為

(9)

式(9)中：Sxmaxi和Sxmini分別為某指標(biāo)的數(shù)量特征對(duì)應(yīng)于某一評(píng)價(jià)等級(jí)的上限值和下限值，Ex、En可以通過兩者計(jì)算確定；K為常數(shù)。

將評(píng)價(jià)等級(jí)劃分為優(yōu)、良、一般、差、很差5個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)，利用式(9)計(jì)算指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)云，分別為：(7.03, 2.37, 0.80)、(20.02, 1.96, 0.80)、(31.89, 2.00, 0.80)、(44.18, 2.09, 0.80)、(62.55, 4.03, 0.80)，云模型圖如圖4所示。

圖4 指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)云圖Fig.4 Diagram of evaluation standard cloud

圖5 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算流程Fig.5 Weight calculation process of indexes

2.3.2 計(jì)算專家評(píng)估云

2.3.3 計(jì)算最優(yōu)組合權(quán)重

(1)計(jì)算主客觀權(quán)重。

采用AHP法、序關(guān)系分析法、熵權(quán)法和DEMATEL法4種方法來確定各項(xiàng)指標(biāo)的主、客觀權(quán)重值，計(jì)算流程如圖5所示。

(10)

式(10)中：H(W)為主客觀權(quán)重與最優(yōu)組合權(quán)重偏差的平方和；Uj為第j個(gè)指標(biāo)的主觀權(quán)重；Vj為第j個(gè)指標(biāo)的客觀權(quán)重。

求解此模型，作Langrange函數(shù)為

(11)

式(11)中:λ為待定變量。

令：

(12)

(13)

解矩陣方程[式(13)]，得最優(yōu)組合權(quán)重為

2.3.4 計(jì)算綜合評(píng)估云

(14)

3 實(shí)例應(yīng)用

選取四川省成南高速公路某服務(wù)區(qū)R為實(shí)例研究對(duì)象，該服務(wù)區(qū)距成都47 km，兩側(cè)占地約80畝(1畝=666.67 km2)，采取A、B對(duì)稱設(shè)置，設(shè)有休息、餐飲、超市、加油、充電樁、車輛維修、停車休閑等服務(wù)項(xiàng)目，如圖6、圖7所示。

圖6 服務(wù)區(qū)R平面圖Fig.6 Plane of service area R

圖7 服務(wù)區(qū)R平面布置圖(南-成方向)Fig.7 Layout plane of service area R (Nanchong-Chengdu direction)

3.1 專家評(píng)估云

邀請(qǐng)司乘人員及專家對(duì)服務(wù)區(qū)R的設(shè)施配置打分，本次共計(jì)發(fā)放問卷118份，其中，實(shí)地發(fā)放92份，網(wǎng)絡(luò)發(fā)放26份，回收有效問卷106份。由逆向云發(fā)生器，得到各指標(biāo)的專家評(píng)估云，計(jì)算結(jié)果如表4所示。

表4 專家評(píng)估云Table 4 Evaluate the cloud results by experts

3.2 最優(yōu)組合權(quán)重

根據(jù)圖5及式(10)～式(14)，計(jì)算得到各指標(biāo)的主客觀及最優(yōu)組合權(quán)重，繪制指標(biāo)權(quán)重折線圖，如圖8所示，其中，最小二乘法所示為最優(yōu)組合權(quán)重折線。各準(zhǔn)則層指標(biāo)對(duì)應(yīng)的最優(yōu)組合權(quán)重分別為：A準(zhǔn)則層指標(biāo)：A1(0.131 9)、A2(0.068 6)、A3(0.072 7)；B準(zhǔn)則層指標(biāo)：B1(0.100 7)、B2(0.110 9)、B3(0.081 0)、B4(0.068 0)；C準(zhǔn)則層指標(biāo)：C1(0.115 0)、C2(0.079 5)、C3(0.073 6)、C4(0.097 9)。

圖8 指標(biāo)權(quán)重折線圖Fig.8 Weight line graph of indexes

3.3 綜合評(píng)估云

根據(jù)式(14)，計(jì)算服務(wù)區(qū)R設(shè)施配置適宜性的綜合評(píng)估云為(24.23, 2.79, 0.26)，將指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)云與綜合評(píng)估云合并，如圖9所示。

紅色“*”狀的云表示服務(wù)區(qū)R的綜合評(píng)估云圖9 綜合評(píng)估云圖Fig.9 Diagram of integrated evaluation cloud

3.4 評(píng)價(jià)結(jié)果及建議

3.4.1 評(píng)價(jià)結(jié)果

由專家評(píng)估云可知，設(shè)施狀況評(píng)價(jià)中，A2評(píng)價(jià)等級(jí)為一般，該服務(wù)區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施基本完善，但缺乏WIFI、通訊查詢等輔助設(shè)施，信息化服務(wù)有待提高；服務(wù)水平評(píng)價(jià)中，B1評(píng)價(jià)等級(jí)為一般，衛(wèi)生間、停車場等場所擁堵程度較高，長假期間的服務(wù)承載力更顯不足，車輛的進(jìn)出與停放受到影響與限制；用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)中，C2、C4評(píng)價(jià)等級(jí)為一般，公共場區(qū)的衛(wèi)生狀況較差，垃圾存放點(diǎn)距離較遠(yuǎn)不能完全滿足司乘人員投放垃圾的需求。

組合權(quán)重前5的指標(biāo)依次為：A1(0.131 9)、C1(0.115 0)、B2(0.110 9)、B1(0.100 7)、C4(0.097 9)，累積權(quán)重達(dá)56%，由此可見：設(shè)施狀況中關(guān)鍵指標(biāo)為A1，服務(wù)水平中關(guān)鍵指標(biāo)為B1、B2，用戶體驗(yàn)中關(guān)鍵指標(biāo)為C1、C4。

由圖9可知，綜合評(píng)估云與指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)云的“良”最接近，即服務(wù)區(qū)R設(shè)施配置適宜性的評(píng)價(jià)等級(jí)為“良”，該結(jié)果符合專家預(yù)期及項(xiàng)目實(shí)際情況。為分析評(píng)價(jià)結(jié)果的可信性和合理性，采用實(shí)例中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，參照文獻(xiàn)[25]，按正態(tài)云模型的方法對(duì)服務(wù)區(qū)R進(jìn)行了評(píng)價(jià)。計(jì)算得到的云相似度為(0.023 9, 0.098 5, 0.042 6, 0.020 0, 0.000 1)，評(píng)價(jià)等級(jí)為“良”，此結(jié)果與基于改進(jìn)云模型的服務(wù)區(qū)設(shè)施配置適宜性評(píng)價(jià)結(jié)果一致，這也表明所運(yùn)用的評(píng)價(jià)方法是合理、可信的，評(píng)價(jià)模型具有實(shí)用性和可操作性。

3.4.2 建議

根據(jù)服務(wù)區(qū)R的設(shè)施配置適宜性評(píng)價(jià)結(jié)果，提出該服務(wù)區(qū)項(xiàng)目優(yōu)化設(shè)施配置的針對(duì)性建議如下。

(1)合理利用外部資源。成都不僅旅游資源豐富，且文化底蘊(yùn)深厚，服務(wù)區(qū)作為成都的“入口”，可整合成都文化和特色產(chǎn)品，挖掘旅游開發(fā)潛力，充分發(fā)揮其資源優(yōu)勢(shì)服務(wù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)，實(shí)現(xiàn)服務(wù)區(qū)的可持續(xù)發(fā)展，體現(xiàn)服務(wù)區(qū)的文化價(jià)值。

(2)提高信息化服務(wù)水平。嚴(yán)格保證商品和服務(wù)的質(zhì)量同時(shí)，結(jié)合智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)信息，讓司乘人員實(shí)時(shí)了解路況信息及服務(wù)區(qū)的設(shè)施服務(wù)狀態(tài)，為司乘人員提供方便快捷的信息化服務(wù)，提升服務(wù)區(qū)的整體口碑。

(3)加強(qiáng)服務(wù)區(qū)內(nèi)部環(huán)境整治。在公共場區(qū)多設(shè)置垃圾投放點(diǎn)，并做好垃圾分類管理，有利于營造一個(gè)干凈良好的外在環(huán)境，提升服務(wù)區(qū)整體形象感觀。另一方面，在滿足停車、飲食、休息等功能需求的基礎(chǔ)上，提高人性化設(shè)施的管理，增加服務(wù)區(qū)吸引力。

4 結(jié)論

(1)重點(diǎn)研究了既有公路服務(wù)區(qū)設(shè)施配置適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)模型，一方面從設(shè)施狀況、服務(wù)水平、用戶體驗(yàn)3個(gè)方面，構(gòu)建了既有公路服務(wù)區(qū)設(shè)施配置適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；另一方面建立了改進(jìn)云模型，該模型有機(jī)地將云模型同基于最小二乘的主客觀賦權(quán)法結(jié)合，以此優(yōu)化指標(biāo)權(quán)重，做出最終評(píng)判。

(2)與其他數(shù)學(xué)模型相比，該模型在保證結(jié)果準(zhǔn)確的同時(shí)，考慮到指標(biāo)的隨機(jī)性、模糊性以及指標(biāo)相關(guān)性，從而獲得不同評(píng)價(jià)指標(biāo)耦合作用下的評(píng)價(jià)結(jié)果。四川省某服務(wù)區(qū)實(shí)例結(jié)果表明：所建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和模型具有可靠性和適用性。

(3)需要特別說明的是，基于最小二乘法求得組合權(quán)重雖然協(xié)調(diào)了多種主客觀賦權(quán)法，但其需要提取各專家的評(píng)價(jià)信息，故主觀因素對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響并不能忽略，須在今后的研究中改進(jìn)。