DEA方法在轨道交通与公交换乘效率评估中的应用

"这篇论文研究了基于数据包络分析（DEA）的轨道交通与常规公交换乘效率测评模型，旨在解决换乘效率的定量评估问题。通过对换乘路径及影响因素的分析，确定了评价指标，并构建了一个非均一测评模型。通过重庆市的实例，计算了换乘效率指数，提出了优化建议，为改善换乘设施和客流管理提供决策支持。" 该研究的核心是利用数据包络分析（DEA）方法来评估轨道交通与常规公交之间的换乘效率。DEA是一种运筹学工具，常用于多输入多输出系统的效率评估，尤其适用于那些难以直接量化效率但可以确定输入和输出指标的情况。在这个模型中，换乘效率被定义为在考虑了多种影响因素后，从轨道交通站到公交站点的换乘过程的效率。 首先，研究人员分析了从轨道交通出站到公交站点的换乘路径，并识别出主要的影响因素，这些因素可能包括换乘距离、换乘时间、等待时间、步行时间、换乘设施条件等。这些因素直接影响乘客的换乘体验和效率。 接着，他们建立了一个非均一测评模型，这表明模型考虑了不同站点之间效率的差异。模型的构建涉及了输入和输出指标的选择，输入可能包括换乘所需的时间和空间资源，而输出则可能涉及乘客满意度、换乘人次等。通过DEA模型，可以对每个站点的换乘效率进行定量评估。 以重庆市的案例为实际应用，研究人员计算了各个站点的换乘效率指数。结果显示，有四个站点的效率指数达到1，意味着在DEA模型下它们实现了最大化的换乘效率。对于效率未达最优的其他站点，研究者通过DEA的有效前沿面投影计算，给出了各个指标的优化目标值，为改善换乘设施和优化客流管理提供了具体的方向。 此研究的贡献在于为城市公共交通系统的规划和管理提供了一种量化决策工具。通过这种方式，城市交通管理者能够明确识别出换乘效率低下的区域，从而有针对性地改善换乘设施，优化公交线路布局，减少乘客换乘时间和不便，提升公共交通的整体效率和服务质量。 关键词涉及的领域包括轨道交通、常规公交、换乘站、数据包络分析以及换乘效率指数。这项工作对于理解城市公共交通系统中的换乘问题，以及如何通过数据分析来提高公共交通效率具有重要意义。