Modeling the Satisfaction of Bus Traffic Transfer Service Quality at a High-Speed Railway Station
Notice bibliographique
Résumé
Bus transit is one of the main transfer modes at high-speed railway (HSR) stations. Performing a scientific and reasonable evaluation of the present bus traffic transfer service is highly significant for improving the efficiency of the HSR and increasing the use of the system. This paper focuses on the passengers’ transfer experience and proposes a methodology to evaluate current bus traffic transfer service. Factors that affect passenger satisfaction during the bus transfer process at HSR stations based on the passengers’ perceptions are analyzed by convenience, comfort, safety, service, and economy. A structural equation model (SEM) is developed as an evaluation approach to explore the correlations of bus transfer service, passenger perceived value, and passenger satisfaction. To calibrate the model, a questionnaire survey of passengers transferring to a bus was conducted at Xi’anbei Railway Station. This paper analyzes the relationships between observed variables and latent variables in the measured model, the influences of exogenous variables on endogenous variables in the structural model, and the impact of the passengers’ socioeconomic attributes on passenger satisfaction. Analysis results of the SEM show that economy and convenience are the critical influential indicators of passenger satisfaction, among which bus fare preferential policy and transfer distance are the most significant factors. The findings can provide helpful information for planners and managers to improve the services of existing HSR stations and to guide the planning of new ones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».