[发明专利]一种出行幸福感影响因素提取方法

说明书

本发明公开了一种出行幸福感影响因素提取方法，属于交通出行行为和出行幸福感分析技术领域。首先，使用出行幸福感数据建立最优尺度回归模型，筛选出显著影响出行幸福感的因素，并获得这些因素的重要性系数；其次，以最优尺度回归输出结果为依据，结合因子分析法和层次分析法获得因素间的层次结构，并且得到每个指标的影响权重，从而构建出行幸福感评价指标体系。本发明所构建的评价指标体系，能定量地描述不同因素对出行幸福感的影响程度，为出行幸福感的评估以及提升出行幸福感政策的制定提供理论依据。

技术领域

本发明涉及一种出行幸福感影响因素提取方法，属于交通出行行为和出行幸福感分析技术领域。

背景技术

交通作为衣食住行的一部分，在人们的日常活动中不可或缺。人们上班、上学、休闲、购物等行为都需要通过交通方式作为桥梁来完成。出行时间、出行方式的不同往往会给人不同的体验进而影响出行幸福感。尤其在交通拥堵日益严重的大城市，大面积、长时间的交通拥堵往往会对出行者的出行幸福感造成很大影响，进而可能波及到日常的工作、生活中，降低整体生活质量。上世纪90年代以来，摈弃过去只注重GDP的旧观念，转而从幸福感的角度来评价社会发展和行政政策，已然成为世界性潮流。在认知心理学、行为经济学等学科对幸福感研究的影响下，交通领域的研究中也开始探讨出行行为与幸福感之间的关系。

国内外学者都对出行幸福感的研究做出了贡献，研究内容主要涉及某一具体因素对出行幸福感的影响和出行幸福感测量工具开发等方面，然而很多显著影响出行幸福感的因素未被考虑，很少有研究者对出行幸福感影响因素的层次结构进行分析，尚未构建科学完整的出行幸福感评价指标体系。

发明内容

本发明提出了一种出行幸福感影响因素提取方法，它使用最优尺度回归筛选出显著影响出行幸福感的因素，并得到各自的重要性系数，在此基础上，结合因子分析法和层次分析法获得因素间的层次结构，确定二级指标权重及三级指标权重，从而构建出行幸福感评价指标体系，为出行幸福感的后续研究，如：制定适用于国内的出行幸福感测量量表、制定提升出行幸福感的交通干预政策等，提供理论依据和技术支持。

本发明为解决其技术问题采用如下技术方案：

一种出行幸福感影响因素提取方法，包括如下步骤：

步骤一，获取及预处理出行幸福感数据；

步骤二，根据所获取数据，建立最优尺度回归模型，筛选出显著影响出行幸福感的因素并得到各自的重要性系数；

步骤三，根据最优尺度回归建模筛选出的显著影响因素，采用因子分析法，建立出行幸福感影响因素层次结构，确定二级指标权重；

步骤四，采用层次分析法确定三级指标权重，进而完成构建出行幸福感影响因素的指标体系。

所述步骤一中预处理出行幸福感数据包括如下几个步骤：

1)根据数据取值的合理范围，剔除不合理的异常点和缺失值，以及样本量太小不具有代表性的变量；

2)对分类变量进行哑元处理，同时对部分连续变量如家庭收入等变量离散化后，再进行哑元处理；

3)采用ABS法(Affect Balance Scale即情感平衡量表)获取每个出行活动的出行幸福感水平，公式如下：

情绪水平＝平均积极情绪-平均消极情绪。

所述步骤一中的出行幸福感数据包含出行属性、个人属性和家庭属性；出行属性包含出行过程中的幸福感、是否与他人交互、交通方式、出行持续时间、出行目的；个人属性包含年龄、性别、种族、地区、工作情况、工作类型、学历、健康情况、休息情况；家庭属性包含家庭总收入、有无小孩、是否结婚。

所述步骤二中筛选出显著影响出行幸福感的因素并得到各自的重要性系数的一般步骤为：