基于主成分分析和BP神经网络的网约车 服务质量评价

• 作者: 彭金栓 王菁 邵春福
• 来源期刊: 北京交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 城市交通 服务质量 主成分分析 BP神经网络模型 网约车
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 交通运输工程
• 页码范围: 10-15
• 页数: 6页
• 分类号: U491
• 字数: 4597字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11860/j.issn.1673-0291.2018.03.002

摘要

为客观、科学评价网约车服务质量,从顾客满意度角度出发,通过分析网约车服务过程,建立网约车服务质量评价指标体系;为消除指标间的相关性,利用主成分分析法提取累计贡献率超过85％的主成分作为BP神经网络模型输入;通过分析BP神经网络模型的原理构建具体BP神经网络拓扑结构;以网约车乘客满意度调研问卷为数据基础,对BP神经网络模型进行训练、仿真,并与传统BP神经网络模型及SERVQUAL模型评价结果进行对比.结果表明:本文构建模型收敛效率高、评价误差小,能够反映网约车服务质量的水平,可以为评价网约车服务质量提供有效理论支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵春福	北京交通大学交通运输学院	184	3507	34.0	48.0
2	彭金栓	重庆交通大学交通运输学院	59	261	10.0	14.0
3	王菁	北京交通大学交通运输学院	4	36	3.0	4.0