公交专用道车辆运行服务水平评估方法

单位公交专用道延误不服从正态分布，故不适合采用因子评点法进行公交专用道的车辆运行服务水平分级。因此，首先分别采用本书提出的服务水平分级方法、K均值聚类和模糊C均值聚类进行车辆运行服务水平分级，然后对3种方法的分级结果进行分析，以最终确定公交专用道的车辆运行服务水平分级。

基于单位公交专用道延误对服务水平分级是针对存在延误的情形，所以应当剔除样本中数值很小以至于可视为延误为零的数据点。在采用本书提出的服务水平分级方法进行车辆运行服务水平分级时，剔除了延误样本中小于4s的数据点。在应用K均值聚类和模糊C均值聚类进行车辆运行服务水平分级时，考虑到样本离散性太大不利于聚类，剔除了延误样本中小于4s，大于90s的数据点。

4.1.5.1　基于本书分级方法的车辆运行服务水平分级

采用本书提出的服务水平分级方法进行车辆运行服务水平分级时，首先分析单位公交专用道延误的累积分布。普通公交专用道的延误累积分布如表4-7所示，快速公交专用道的延误累积分布如表4-8所示。

将公交专用道车辆运行服务水平分为四级，考虑到实际中一级和四级出现的可能性较小，而大多为二级和三级，因此，指定一级、二级、三级、四级的概率分别为15%、35%、35%、15%。即D0≤d1的概率P（D0≤d1）＝15%，以此类推，P（d1＜D0≤d2）＝35%，P（d2＜D0≤d3）＝35%，P（D0＞d3）＝15%。

因此，各级服务水平临界值的累积概率F（d1）＝15%，F（d2）＝50%，F（d3）＝85%。然后从单位公交专用道延误的累积分布即表4-7和表4-8中找出15%、50%、85%对应的延误值，即为各级服务水平临界值d1、d2、d3。

因此，普通公交专用道的车辆运行服务水平分级如表4-9所示，快速公交专用道的车辆运行服务水平分级如表4-10所示。从表中可见，两类专用道的车辆运行服务水平分级差别很小。

表4-7　普通公交专用道的延误累积分布

表4-8　快速公交专用道的延误累积分布

表4-9　基于本书方法的普通公交专用道车辆运行服务水平分级

表4-10　基于本书方法的快速公交专用道车辆运行服务水平分级

4.1.5.2　基于K均值聚类的车辆运行服务水平分级

采用K均值聚类进行公交专用道的车辆运行服务水平分级时，聚类数目为车辆运行服务水平的等级数目，以聚类中心作为各级服务水平延误的中值，然后根据各级服务水平延误的中值界定其延误范围。将公交专用道的车辆运行服务水平分为四级，因此事先指定聚类数目为4。采用SPSS软件完成K均值聚类。

普通公交专用道的延误K均值聚类结果如表4-11所示，快速公交专用道的延误K均值聚类结果如表4-12所示。对各级服务水平延误的中值即聚类中心进行分析后，得到普通公交专用道的车辆运行服务水平分级如表4-13所示，快速公交专用道的车辆运行服务水平分级如表4-14所示。

表4-11　普通公交专用道的延误K均值聚类结果

表4-12　快速公交专用道的延误K均值聚类结果(www.xing528.com)

表4-13　基于K均值聚类的普通公交专用道车辆运行服务水平分级

表4-14　基于K均值聚类的快速公交专用
道车辆运行服务水平分级

4.1.5.3　基于模糊C均值聚类的车辆运行服务水平分级

与K均值聚类相同，应用模糊C均值聚类进行公交专用道的车辆运行服务水平分级时，聚类数目亦为车辆运行服务水平的等级数目，以聚类中心作为各级服务水平延误的中值，然后根据各级服务水平延误的中值界定其延误范围。同样，事先指定聚类数目为4。为了完成模糊C均值聚类，编写了MATLAB程序，代码见附录H。

普通公交专用道的延误模糊C均值聚类结果如表4-15所示，快速公交专用道的延误模糊C均值聚类结果如表4-16所示。对各级服务水平延误的中值即聚类中心进行分析后，得到普通公交专用道的车辆运行服务水平分级如表4-17所示，快速公交专用道的车辆运行服务水平分级如表4-18所示。

表4-15　普通公交专用道的延误模糊C均值聚类结果

表4-16　快速公交专用道的延误模糊C均值聚类结果

表4-17　基于模糊C均值聚类的普通公交专用道车辆运行服务水平分级

表4-18　基于模糊C均值聚类的快速公交专用
道车辆运行服务水平分级

4.1.5.4　车辆运行服务水平分级结果

分别采用本书的服务水平分级方法、K均值聚类和模糊C均值聚类进行了公交专用道车辆运行服务水平分级，通过对比普通公交专用道的分级结果（即表4-9、表4-13和表4-17），以及快速公交专用道的分级结果（即表4-10、表4-14和表4-18）看出：K均值聚类和模糊C均值聚类的分级结果几乎相同，各级服务水平的临界值或相同或相差1s，这两种方法中推荐采用模糊C均值聚类的分级结果；本书分级方法的分级结果与聚类方法的分级结果相差很大，本书分级方法得到的临界值小于聚类方法得到的对应等级临界值的一半。

采用本书分级方法进行车辆运行服务水平分级时，根据主观经验指定了各级服务水平的概率，所指定的概率是否合理存在质疑。另外本书分级方法得到的分级结果过于集中，例如普通公交专用道一级和二级的临界值相差4s，这样可能难以体现出不同服务水平等级运行状况的差异。

因此，本书采用模糊C均值聚类的分级结果作为公交专用道的车辆运行服务水平分级。普通公交专用道的车辆运行服务水平分级如表4-17所示，快速公交专用道的车辆运行服务水平分级如表4-18所示。