预测马来西亚智慧出行中物联网服务采纳：SEM-神经混合试点研究

智慧城市与数字环境同步发展，其交通系统因 RFID 传感器、物联网（IoT）和人工智能而充满活力。然而，若缺乏对用户技术行为的评估，智慧出行的最终效用便无法实现。本文旨在利用 SEM-神经混合方法对初步数据进行分析，构建预测智慧出行前置因素的研究框架。本研究以马来西亚智慧出行服务采纳为研究视角，并以技术接受模型（TAM）为理论基础。研究假设了一个扩展的 TAM 模型，包含五个外部因素（数字敏捷性、物联网服务质量、侵扰顾虑、社交电子口碑和主观规范）。数据通过马来西亚巴生谷的试点调查收集。随后对回应进行信度、效度及模型准确性分析。最后，利用结构方程模型（SEM）和人工神经网络（ANN）解释因果关系。本文将使所有利益相关者更好地理解道路技术接受度，以完善、修订和更新其政策。所提出的框架将为个体层面的技术接受提供更为宽泛的视角。