北京市共享单车出行的时空规律与需求预测研究

基于北京市摩拜单车的工作日骑行数据,利用非负矩阵分解算法(NMF)从时间和空间两个维度深入探究共享单车的出行规律,并构建逆序群体稳定性指标(RPSI)改善k值选择过程。利用得到的出行规律,运用MATLAB构建基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型,对共享单车的出行需求进行预测,并分别与BP神经网络预测模型和长短期记忆(LSTM)神经网络预测模型的结果进行对比。研究结果表明,共享单车可分为5种基本的出行模式,每个区域的出行都可以由这5种出行模式的线性组合来表达,其中的系数代表了每一种出行模式的强度和随时间变动情况。依据这5种出行模式的时间特征和空间特征,分别确定其出行含义：通勤出行中居住地到地铁站的出行;通勤出行中地铁站到工作地点的最后一公里连接;居民其他的非通勤出行行为,如休闲娱乐活动等;回程通勤出行中从工作地点到地铁站;回程通勤出行中从地铁站到居住区的最后一公里连接。最后,模型预测结果的对比分析显示,本文构建的基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型不管是在预测精度还是实际操作便捷性上都优于其他两种预测模型。     

基于Nested Logit模型的共享单车选择行为研究

近两年来,共享单车迅速发展,已有研究较少从微观角度来阐释共享单车的选择行为.本文基于随机效用理论,构建Nested Logit模型,选取出行目的、接驳时间、在车时间、停车时间、费用等出行特征变量,选取下雨(雪)、空气质量、气温、风力等级等天气状况变量,选取年龄、性别、收入等社会经济变量作为效用函数的特征变量,采用D-optimal法设计问卷,在济南市开展共享单车实证调查.基于收集到的样本进行参数标定,找出影响共享单车及其他出行方式选择的关键影响因素;并对共享单车的乘车费用与接驳时间进行弹性分析,明确了共享单车乘车费用与接驳时间变化对短途出行结构的影响.     

建成环境对共享单车分时骑行量的非线性作用研究:以上海市为例

为解析建成环境对共享单车不同时段借还车量的非线性作用,本文以2016年上海摩拜共享单车和网络公开数据为基础,利用梯度提升决策树,建立共享单车工作日,非工作日及工作日早、晚高峰借还车量模型。研究结果显示：变量影响程度方面,街道至市中心距离对4个时段共享单车借还车量具有稳定且突出的作用,相对重要度超过17%;路网密度、非机动车道占比、人口密度影响次之,但在4个时段作用波动较大。非线性关系方面,街道至市中心距离、非机动车道占比、人口密度、就业POI(Point of Interest)密度与各时段共享单车借还车量呈复杂非线性关系,阈值效应显著;路网密度、住宅POI密度则与之总体负相关和正相关。同时段下,建成环境对早晚高峰时期的共享单车借还车量非线性作用差异明显,与高峰时期单车骑行的潮汐性特征相一致,非机动占比与街道中心邻近度、就业POI密度对高峰时段单车骑行作用有明显的协作性作用。     

区域建成环境对共享单车日变特征的影响 ——以厦门市为例

建成环境对共享单车出行的影响机理是研究共享单车出行行为空间差异性以及制定分区管控策略的基础.然而关于共享单车出行量的日变化特征研究相对不足,现有研究大多采用几天的短期数据,缺乏对其空间异质性长期效应的研究.基于2018年厦门市近三个月的共享单车数据进行分区研究,建立了描述共享单车日出行量长期波动变化的指标体系,细分了五...     

共享单车参与的城市公租单车合作博弈

鉴于国内传统城市公共自行车与共享单车在功能和服务对象等方面表现出的明显互补性,为促成合作从而实现联盟超可加性,研究城市公租单车系统中多方合作的收益分配具有必要性。首先,针对城市公租单车系统中各参与主体的利益分配问题,以合作博弈为基础,构建了共享单车、城市公共自行车、政府的三方合作博弈模型。然后,利用Shapley值法对合作博弈模型进行求解,得出收益分配向量。接着,以一致许可值法为基础,考虑参与人在进出联盟时对其他参与人的外部性影响,改进收益分配向量,使得联盟收益分配更合理,联盟更稳定。最后,以兰州市为例的收益分配计算结果表明,城市公租单车系统中各参与人的合作收益符合集体理性;分配结果符合个体理性;政府应处于主导地位,以监管和补贴为主要手段主动促成大联盟的形成。     

共享单车影响下小汽车出行方式转移机理研究

从小汽车到共享单车参与的出行模式转变是解决交通与环境问题的有效方法之一.本文通过对南京市 308名小汽车出行者进行问卷调查,探讨了共享单车影响下心理因素对小汽车出行模式转移的影响.通过建立改进后的技术接受模型,研究了感知有用性,感知易用性和感知健康价值对共享单车的态度,以及对出行方式转移意愿的影响.结果表明,通过作用于共享单车的态度,感知健康价值和感知易用性对转移意愿产生积极影响,感知有用性则产生直接的积极影响.共享单车可以在短途出行中替代小汽车,中距离下出行者最有可能受到激励从小汽车用户转变为潜在的共享单车接驳公共交通使用者,而长距离下共享单车较难影响小汽车出行者的出行方式选择.     

基于结构方程模型的城市共享单车可持续发展条件研究

为规范已运营的共享单车服务,同时为尚未投放共享单车的城市提供决策依据,通过设计和发放李克特调查量表获取受访者对共享单车运营与管理的态度,采用探索性因子分析和验证性因子分析提炼受访者的潜在态度因子,建立表征潜在态度因子之间相关关系、潜在态度因子与调查题项之间相关关系的结构方程模型。模型估计结果表明,通过车辆停放管理和停放技术研发与应用等手段可提升人们规范停放共享单车的意识,而规范共享单车企业的运营行为可改善民众对共享单车的认知,建立共享单车企业品牌效应,提高共享单车企业的市场占有率。     

共享单车影响下小汽车出行方式转移机理研究

从小汽车到共享单车参与的出行模式转变是解决交通与环境问题的有效方法之一.本文通过对南京市 308名小汽车出行者进行问卷调查,探讨了共享单车影响下心理因素对小汽车出行模式转移的影响.通过建立改进后的技术接受模型,研究了感知有用性,感知易用性和感知健康价值对共享单车的态度,以及对出行方式转移意愿的影响.结果表明,通过作用于共享单车的态度,感知健康价值和感知易用性对转移意愿产生积极影响,感知有用性则产生直接的积极影响.共享单车可以在短途出行中替代小汽车,中距离下出行者最有可能受到激励从小汽车用户转变为潜在的共享单车接驳公共交通使用者,而长距离下共享单车较难影响小汽车出行者的出行方式选择.     

城市客运交通电动化碳减排效益和碳达峰目标——以上海市为例

城市客运交通是化石能源消耗和温室气体排放的重要领域.科学合理地设定能源结构电动化目标和配套政策,对于客运交通体系积极有序向双碳目标过渡具有重要意义.以上海城市客运交通工具(含公共交通、个体机动交通)为对象,以交通运行阶段能源消耗产生的碳排放(电力消费考虑发电端间接排放)为测算口径,基于行业统计、交通活动量等多元数据,对交通结构优化和能源结构调整的碳减排效益进行量化测算.以近中期实现碳达峰为约束,重点计算三种情景对小客车电动化转型渗透率的目标要求.最后,强调在城镇化、机动化尚未充分完成的背景下推进碳达峰,需要坚持能源结构调整和交通结构优化并重的结构性减碳策略.在实施层面,要强化产业、能源、交通政策的统筹衔接.     

基于SEM的共享单车使用决策研究

为探索用户对共享单车的使用决策形成过程,基于结构方程模型（Structural Equation Model, SEM）,以济南市历城区和历下区564 份用户骑行问卷数据为研究对象,将共享单车服务质量、环境质量、用户的忍受疲劳程度等因素作为潜变量,将出行距离、用户可接受骑行时长、温度、地势、车体质量等因素作为显变量,量化了外生潜变量与显变量之间、内生潜变量与显变量之间以及外生潜变量与内生潜变量之间的复杂关系,构建了共享单车使用决策模型。研究结果表明,用户的忍受疲劳程度在影响使用决策上起主要作用,其次是服务质量,环境质量的影响最小。在此基础上,提出了针对共享单车管理与投放的合理化建议,以促进运营企业提高服务水平、资源利用效率和经营效益。     

城市建成环境对共享单车还车量的影响分析

在确定共享单车客流最佳空间单元集计方法后,进行城市建成环境对共享单车还车量的影响程度分析。以厦门岛为例,将共享单车还车位置数据进行集计得出的空间单元还车量作为因变量,计算各空间单元的建成环境指标作为自变量,利用最小二乘法、地理加权回归、多尺度地理加权回归模型,针对8种空间单元划分方法进行回归分析,确定拟合优度最佳的空间单元划分方法,并分析建成环境变量影响程度的空间异质性。研究结果表明：(1)采用交通分区进行还车量集计的多尺度地理加权回归模型拟合优度最佳;(2)公司企业兴趣点密度、建筑密度、交叉口数量和共享单车电子围栏数量与还车量呈正相关;空间封闭度、科研教育兴趣点密度、至最近地铁站距离和兴趣点多样性与还车量呈负相关;最近公交站距离在西南部呈负相关,在西北、北部和东北部呈正相关。研究思路和方法为提高共享单车还车量预测模型精度提供了参考,建成环境变量影响程度的空间异质性结果为不同区位提出差异化的建成环境更新策略提供了科学依据。     

考虑移步需求的无桩型共享单车动态调度研究

共享单车系统自发的不均衡性导致单车数量分布与用户需求分布之间产生偏移，降低了系统服务能力，需要调度实现再平衡. 现有动态调度算法缺乏考虑起点车辆供给不足，用户在出行过程中“再次”取车的移步需求，难以准确识别用户真实的出行需求分布，降低了调度效果. 本文提出以用户出行选择行为为下层，以调度车辆路径规划为上层的双层规划模型框架，设计结合仿真系统的启发式求解算法. 算例场景基于上海市虹口、杨浦区共享单车历史出行数据搭建，并进行网格化处理. 算例结果表明，模型能有效识别移步需求，提高共享单车的供需匹配能力. 针对各类调度资源配置情况，共享单车的供需匹配率提升18.07%~ 19.89%，提高了共享单车系统的管理效率.     

位置识别率影响下基于博弈的共享单车停车奖惩策略研究

为解决共享单车停放问题,部分共享单车企业对用户停车行为进行奖惩,引导用户文明停车.本文研究了共享单车停车过程中,企业和用户的博弈过程.首先建立用户寻找规范停车点的时间成本函数,基于获得效用理论建立优惠券奖励效用函数,基于展望理论建立用户惩罚效用函数;其次,建立奖励和惩罚两种机制下的停车选择的混合策略博弈模型,得到均衡状态下位置识别率、奖惩额度、停车点平均间距等影响因素的函数关系.最后,对两种机制的用户效用进行灵敏度分析,对不同出行时间和出行目的的停车行为引导效果的差异性进行分析.研究结果表明：两种机制均存在博弈均衡解,但惩罚机制的条件更严格;当位置识别率低于临界值时,不能使用惩罚机制.企业可综合考虑投入与效益,选择合适的奖惩方案,在不同的市场运营时期采取不同的策略.     

在共享单车影响下的公共自行车发展研究

公共自行车作为政府补贴的免费骑行项目,与共享单车相比在供给模式上存在显 著差异,两者具有一定的互补关系.其中明确政府补贴机理,是差异化2 种交通方式、强化两者 互补关系的关键.本文运用多目标规划方法,从政府的效用最大化、企业收益最大化、用户满意 度最大化3 个方面构建三者博弈关系,并以西安市公共自行车系统运营状况为例,分析政府补 贴对用户满意度、企业收益及政府效用等方面的影响.计算结果表明,政府的财政补贴有利于 提高公共自行车企业服务水平、用户满意度;但随着公共自行车使用率的增加,政府的财政压 力加大,用户满意度、企业收益与政府效用呈下降趋势,而共享单车可分担部分用户,减轻政 府及公共自行车运营企业压力.     

共享单车的外部性分析及发展策略研究

为了厘清共享单车参与各方的权利与义务,更好地发挥市场调节作用,提高资源配置效 率,从共享单车的经济外部性特征入手,运用经济学成本收益理论分析了共享单车的负外部性产 生的原因,论证了共享单车外部成本管理的必要性,最后从外部成本内部化角度,面向政府、企 业和用户分别提出了管理策略,为共享单车的可持续发展提供参考。研究结果表明,共享单车的 正外部性主要体现在促进自行车出行,优化交通结构,促进交通领域节能减排;负外部性主要体 现在挤占道路资源,车辆乱停乱放,安全隐患突出;消减共享单车负外部性的根本手段是控制共 享单车的规模在动态最优投放量附近。在市场价格调节机制失灵的情况下,必须发挥政府的激励 作用,将可持续发展目标、共享单车企业、共享单车使用者紧密联系起来,共同消减共享单车带 来的负外部成本。     

基于Fisher算法的无桩共享单车故障预测

无桩共享单车故障的主要诊断方式为人工定期维修和APP用户反馈,但在诊断过程中存在浪费劳动力和资金、报修率较低等问题.因此,单车的故障率居高不下,严重影响用户的使用体验,不利于共享单车企业的未来发展.为提高故障诊断效率并节约成本,结合大数据技术,提出共享单车故障预测模型及求解算法进行探究:以无桩共享单车的行驶时间和行驶距离作为输入,构建有条件约束的故障预测模型;针对模型计算的复杂性,利用Fisher线性判别法设计模型的求解算法;最后,对北京市某地区的哈啰单车系统进行案例分析,验证模型和算法的有效性.结果表明:与传统的两种方法相比较,该模型可快速预测该地区的故障无桩共享单车,且准确率高达86.13％,能够显著降低无桩共享单车的故障率并节约成本.     

数据驱动的共享单车停放区规划方法研究

从宏观和微观两个角度研究共享单车停放区规划方法,宏观层面解决停放区选址定容问 题,微观层面进一步优化每个停放区内部的停车位布局问题。宏观层面利用DBSCAN对共享单 车停/取点进行聚类分析得到停/取需求点;然后考虑共享单车使用者路径选择、停/取点选择和停 放区服务能力约束,建立混合整数线性规划模型优化停放区选址及容量。微观层面充分考虑行 人、自行车与汽车之间的影响,其中行人和自行车采用改进社会力模型进行仿真,并考虑共享单 车使用者最优停放区选择;汽车采用智能驾驶模型进行仿真。停车位布局通过仿真通行效率及 混合交通流风险进行评价,并基于代理模型进行优化。该方法应用于北京市崇文门地铁站周边 共享单车停放区规划,验证了方法的有效性,该方法可提高混合交通流通行效率,降低交通风险。     

共享单车现金奖励调度策略的用户接受意愿研究

为探讨共享单车用户在不同影响因素下对现金奖励调度策略的接受程度,设定了针对共享单车用户的调查问卷,并在济南市进行了调查,得到519份有效问卷。基于扩展的计划行为理论（Extended Theory of Planned Behavior, ETPB）模型和相关结构方程模型（Structural Equation Model, SEM）,设定了社会规范、支付能力、体力、感知服务、感知绿色价值5个构念以及5个相关假定,以测度不同奖励调度情境下共享单车用户对奖励策略的接受程度。结果显示,支付能力和体力对用户接受调度的影响程度最大,其次是社会规范和感知服务,感知绿色价值的影响程度最小。在此基础之上,提出了增大站点密度、实行现金奖励及提高车辆质量等建议,以降低运营成本、提升用户满意度与车辆使用率。