【摘 要】
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为了提高共享单车用户满意度和影响因素的评价精度,提出一种基于因子分析法的BP神经网络满意度分析模型(FA-BPNN).采用因子分析法将影响用户满意度的21个指标简化为4个公共因
【机 构】
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广州城建职业学院人文学院,广西大学数学与信息科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(10961004,11361006,11461004);广西自然科学基金(2015GXNSFAA139001);2018广东省高职教育研究会资助课题(GDGZ18Y065);2018校级科研项目(Y201813)
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为了提高共享单车用户满意度和影响因素的评价精度,提出一种基于因子分析法的BP神经网络满意度分析模型(FA-BPNN).采用因子分析法将影响用户满意度的21个指标简化为4个公共因子降低输入维数,并以附加动量法改进BP神经网络建立模型,避免了其他综合评价方法中过于依赖主观性的不足,提高模型的效率和可靠性.以广州市共享单车为研究对象,实证研究共享单车使用满意度与影响因素.研究表明车况与服务、经济成本、易用性、手机终端等因素对用户满意度有显著影响.相对于传统BP神经网络模型,FA-BPNN提高了模型的效率与可靠性
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