[發明專利]一種基于潛變量的提高共享汽車使用率的方法

有效

• 申請號: 202110013228.4
• 申請日: 2021-01-06
• 公開（公告）號: CN112700283B
• 公開（公告）日: 2022-11-15
• 發明（設計）人: 王煒;劉毅;余靜財;金坤;秦韶陽
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q30/06;G06Q50/30
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 田凌濤

1.一種基于潛變量的提高共享汽車使用率的方法，其特征在于，首先通過步驟A至步驟E獲取目標區域的目標共享汽車選擇概率模型，然后針對待預測的目標區域，應用目標共享汽車選擇概率模型，獲得待預測的目標區域選擇共享汽車的預測結果，從而根據預測結果采取相應的措施，以達到提高共享汽車使用率的目的，具體步驟如下：

步驟A.在目標區域按照預設的規則確定樣本采集地點，并根據預設的調研項目類型確定所要采集的變量類型，變量類型包括個人屬性、出行屬性及影響潛變量屬性的觀測變量屬性，然后進入步驟B；

步驟B.在樣本采集地點采集與預設的調研項目類型所對應的樣本數據,樣本數據包括步驟A中確定的變量類型數據和調研項目類型所對應的共享汽車選擇結果數據，然后進入步驟C；

步驟C.針對每條樣本數據，用預設的數據處理方法對樣本數據中的缺失值、錯誤值進行填充或者糾錯，然后進入步驟D；

步驟D.基于步驟C中獲取的樣本數據，分別驗證各個與觀測變量相關聯的潛變量是否能夠由對應的觀測變量所表征，如果潛變量不能被對應的觀測變量所表征，則去掉與該潛變量關聯性最小的觀測變量，直至潛變量可以由選定的觀測變量所表征，最后獲得各個潛變量與選定的觀測變量的適配值關系模型，然后進入步驟E；

步驟E.利用采集的變量類型數據結合步驟D中獲得的適配值關系模型，獲得包含個人屬性、出行屬性和潛變量屬性的更新后的樣本數據，以每條樣本數據中的個人屬性、出行屬性和潛變量屬性作為自變量，以每條樣本數據中的采集的共享汽車選擇結果數據作為因變量進行相關性分析，獲得目標共享汽車選擇概率模型。

2.根據權利要求1所述一種基于潛變量的提高共享汽車使用率的方法,其特征在于，步驟A中預設的調研項目類型為B2C共享汽車的使用行為選擇項目，采集的個人信息屬性變量類型包括性別M_gen、年齡M_age、收入M_inc、教育程度M_edu和是否擁有小孩M_chi，出行屬性變量包括是否擁有小汽車M_car、對B2C共享汽車的熟悉程度M_fam，以及分別與潛變量屬性舒適性態度γ_AC、快捷性態度γ_AF、站點障礙γ_BS、車輛障礙γ_BV、個人障礙γ_BI相對應的觀測變量。

3.根據權利要求2所述一種基于潛變量的提高共享汽車使用率的方法,其特征在于，步驟E中使用SPSS軟件進行相關性分析，將出行者的個人屬性、出行屬性及潛變量屬性作為模型的自變量輸入SPSS軟件，輸出各自變量的影響系數及表示該自變量影響的顯著性的P值，當對應自變量的P值0.05時，表示該自變量存在顯著影響，可做模型因子；當對應自變量的P值0.05時，表示該自變量不存在顯著影響，不可作模型因子，對應的影響系數為0，最后獲得B2C共享汽車的概率選擇模型如下式所示：

V＝n1*M_gen+n2*M_age+n3*M_inc+n4*M_edu+n5*M_chi+n6*M_car+n7*M_fam+n8*γ_AC+n9*γ_AF+n10*γ_BS+n11*γ_BV+n12*γ_BI

其中，V為出行者選擇B2C共享汽車出行的概率，n1至n12為各自變量對B2C共享汽車的概率選擇模型的影響系數。