基于SEM模型的新能源网约车用户充电行为关联因素分析OA北大核心CSTPCD
针对新能源网约车用户的充电行为与个人属性、车辆属性、用户满意度等多重因素之间的复杂互动问题,运用结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)详细探究各定量因素之间的影响作用,并采用关联规则挖掘技术结合定类数据和定量数据分析405份样本,得到用户与充电行为相关决策的具体表现形式.研究结果表明:每增加40 km的行驶里程,充电次数将平均增加0.407次;用户个人和车辆的属性反映出不同群体的充电决策差异,路径系数分别为0.336、0.159;排队时间阈值每增加1个单位,到站时间阈值平均增加0.231个单位,说明不同场景下用户可接受的时间阈值具有一致性,通过提供针对性服务可以满足不同用户的需求;新能源网约车的预估里程准确度与用户对充电设施的满意度正相关,正相关结果的统计显著性水平P值为0.273,反映了准确预估里程能力在促进新能源网约车普及中的重要性;用户对价格和服务的多样性说明市场的灵活定价机制具有潜在价值;时间和金钱在决策中的复杂权衡,反映了行为背后的复杂性和多元性.这些结果揭示了不同因素之间的复杂关联,为未来相关领域的研究提供了理论基础和实证依据.
杨琰;殷玮川;孙连英;隋宗智;
北京联合大学城市轨道交通与物流学院,北京100101
交通运输
交通工程用户充电行为行为分析结构方程模型新能源网约车
《北京交通大学学报》 2024 (003)
P.39-47 / 9
国家自然科学基金(62102032);北京市教育委员会科技计划项目(KM202211417010)。
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