城市公共自行车准动态调度方法

针对城市公共自行车系统日常调度工作量大问题,提出一种城市公共自行车准动态调度方法. 该方法通过分析公共自行车站点容量、日均租还差和各时段租还量间的约束关系,评估站点的调度频次并划分站点类型;以日均调度任务量均衡和日均调度里程最低为目标,以调度车容量为约束条件,优化日常调度路径;与经验调度法进行了对比,验证了本方法的有效性. 结果表明：在调度数量方面,准动态调度方法2018 年1 月周日均和月日均调度工作量分别为3 872 次和4 247 次,较同月实际值5 690 次降低了32%和25%;在调度里程方面,准动态调度方法的周日均行驶里程和月日均行驶里程分别为94.7 km和103.6 km,较同月实际调度里程113.1 km分别降低了16%和8%.该方法对宁波公共自行车日常调度具有良好的实践价值.     

城市公共自行车准动态调度方法

针对城市公共自行车系统日常调度工作量大问题,提出一种城市公共自行车准动态调度方法. 该方法通过分析公共自行车站点容量、日均租还差和各时段租还量间的约束关系,评估站点的调度频次并划分站点类型;以日均调度任务量均衡和日均调度里程最低为目标,以调度车容量为约束条件,优化日常调度路径;与经验调度法进行了对比,验证了本方法的有效性. 结果表明：在调度数量方面,准动态调度方法2018 年1 月周日均和月日均调度工作量分别为3 872 次和4 247 次,较同月实际值5 690 次降低了32%和25%;在调度里程方面,准动态调度方法的周日均行驶里程和月日均行驶里程分别为94.7 km和103.6 km,较同月实际调度里程113.1 km分别降低了16%和8%.该方法对宁波公共自行车日常调度具有良好的实践价值.     

多车场协同运输的公共自行车调度方法研究

为改善城市公共自行车使用过程中“借车难,还车难”的问题,针对公共自行车调度问题展开研究。通过构建一个多车场协同运输的公共自行车调度优化模型,分析公共自行车系统静态调度的最优路径问题。在模型求解方面,设计一种融合遗传算法和禁忌搜索算法的启发式求解算法,通过M atlab编程对模型进行求解。最后,以中山市公共自行车系统为例进行分析,结果显示本调度方法比传统调度方法节约9.3％的调度成本。     

公共自行车系统站间调度优化研究

国内多个城市开始推行公共自行车,但都存在借车难及还车难的问题,关键在于站点配车数不合理、站间调度不及时.运用运筹学中货郎担问题动态规划的解题思路,分两步求解站间调度路径:先收集自行车;再发放自行车,综合两步得到最优调度路径.通过建立简单数学模型并求解,证明货郎担问题解题思路可以用于解决公共自行车系统自行车调度优化.提供...     

基于用户预约数据的公共自行车高峰期调度研究

围绕公共自行车系统缺乏高峰期需求预测以及系统调度理念,引起调度滞后、用户满意度低等问题展开分析,探讨公共自行车高峰期调度需求预测和系统平均满意度量化的方法,研究公共自行车调度最优化路径问题。在基于用户预约数据的高峰期调度需求预测模型研究基础上,考虑用户满意度,建立最小化调度综合成本的优化调度模型,并采用改进的遗传算法对模型进行求解。以广州市某区域的公共自行车系统为研究对象,对模型进行实例验证。研究结果表明:与常规调度方案相比,综合成本降低了16.6%,系统平均用户满意度提升了28.7%。     

共享自行车系统动态调度时间域的获取方法

共享自行车系统(Bicycle Sharing System,BSS)调度时机的确定是影响BSS服务质量和调度成本的重要因素.综合考虑调度基准阈值、服务点的自行车周转率及租还量差异时变特性,建立了BSS服务点运行状态的自流动模型.基于自流动模型,提出了BSS服务点调度时机的动态调度时间域获取方法,包括判断服务点空/满位的车容比动态阈值的计算,以及根据BSS服务点调入/调出自行车的需求而获取的正/负调度时间域算法.最后,根据杭州锁桩式BSS运行的2016年历史数据,以编号3758服务点为例,对车容比动态阈值和固定阈值获取的调度时间域及调度效果进行分析比较.结果表明,本文研究的动态调度时间域获取方法能够更精准地获取BSS的调度时机,在满足BSS调度服务质量情况下,可以减少调度频次、降低服务成本     

公共自行车动态调度系统需求预测模型研究

基于交通出行理论,将公共自行车需求分为直接需求和间接需求,并研究需求等待、转移和消退的变化规律.根据各租赁点的历史出行OD和以往时段的借、还车信息,预测出调度车辆从当前位置到达任意租赁点时该位置的车辆数,从而确定调度车数并制定调度计划,建立租赁点短期多时段的需求预测模型.将需求预测模型与调度计划模型组合成具有迭代反馈特性的双层模型,并通过计算机仿真方法求解,得到最优动态调度方案下的需求预测结果.通过算例对模型进行了验证,结果表明:公共自行车动态调度系统需求预测模型与调度计划模型结合后能有效改善公共自行车实际运营中借车时无车可借、还车时车位已满的情况.     

公共自行车接驳轨道交通出行模式研究

研究公共自行车接驳轨道交通出行模式,总结公共自行车和轨道交通的特点及其在城市交通中的功能定位,分析公共自行车接驳轨道交通的形式、特点以及该模式下的公共自行车特性。以南京市为例,通过分析地铁站口紧邻的公共自行车站点IC卡刷卡数据,深入把握公共自行车接驳轨道交通行为在借车时长、站点OD距离与出行链等方面的出行特性与规律。最后,从租赁点的布局规划、提升系统服务水平、制定奖惩措施,引导出行行为、改善公共自行车行驶环境、调整收费标准等方面对南京公共自行车接驳轨道交通出行模式的发展提出了相关建议。     

公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

基于用户感知的公共自行车服务质量测度模型

为了促进公共自行车服务(Public Bike Sharing Service,简称PBSS)质量的提升,研究引入了市场营销学中基于顾客感知测度的服务质量(Service Quality,简称SERVQUAL)模型。从用户感知的角度设计了包括4个维度(可达性、可用性、硬件设施、人工服务)、17项指标的公共自行车服务质量测量指标体系,并针对传统赋权方法对样本量和数据分布要求较高的问题,提出了基于偏最小二乘路径模型(Partial Least Square Path Model,简称PLSPM)的服务质量权重计算方法。以上海市闵行区公共自行车服务为例,进行模型参数标定及拟合优度检验。实证分析结果表明,研究提出的方法可以识别公共自行车服务中的短板,闵行区公共自行车服务在雨具提供(得分为-1.897)以及早晚高峰时段车辆动态调度以满足借还车需求(可用车位和可用车辆得分分别为-1.172和-1.126)等方面仍需改善。     

城市公共自行车租还不均衡的时空特征与影响因素

准确掌握城市公共自行车租/还不均衡程度的时空规律,是引导用户参与自平衡调度、降低调度成本的重要前提。本文以宁波市中心城区公共自行车及其300 m缓冲区建成环境为研究对象,将站点的单车缺口值作为不均衡程度量化指标,基于大规模IC卡刷卡记录数据,利用Kmeans聚类与空间统计等手段,分析了全局站点单车缺口的时空变化规律及骑行OD特征,并构建考虑空间自相关的地理加权回归模型,对建成环境与单车缺口的内在联系进行实证研究。研究表明：(1)研究区域内公共自行车站点的工作日活跃特征分为2类：均衡型、就业导向型,休息日内站点特征分为3类：居住导向型、均衡型、休闲导向型;(2)工作日和休息日的站点单车缺口的全局Moran’s I分别为0.116和0.102,表现出显著的空间正相关性;(3)人口密度、主干路里程、居住社区型POI变量在早/晚高峰时段分别对单车缺口具有正向/负向影响,并且南北部地区影响效用差异明显;地铁站点的影响效用与以上变量相反,空间作用特征是随地铁2号线的走向呈梯度变化。     

基于城市用地的公共自行车骑行量建模

将公共自行车出行模式划分为前往站点、租车骑行和还车离开3个阶段, 分别研究了城市用地在每个阶段对公共自行车骑行量的影响; 针对第1、3阶段, 采用兴趣点度量公共自行车站点周围的城市用地类型, 通过引入时间满意度函数, 基于多元回归分析, 提出了预测骑行产生量和吸引量的建模方法; 针对第2阶段, 构建了城市用地对公共自行车骑行量的6个影响指标, 包括起始站点骑行产生量、起始站点分布密度、起始站点偏离度、终止站点骑行吸引量、起终站点间距与起终站点用地差异; 对纽约市961 865条以及上海市1 185 816条公共自行车骑行记录进行多元回归分析。分析结果表明: 在保持用地因素数量不变的情况下, 传统方法针对纽约和上海记录数据的决定系数分别为0.581、0.474, 建模方法的决定系数较高, 分别达到了0.738、0.607;针对自行车站点间客流量的建模, 提出的6个指标均对站点间客流量有显著影响, 并且模型的调整决定系数为0.487。可见, 建模方法更加合理地衡量了城市用地对公共自行车骑行量的影响, 并对站点的骑行产生量、站点间客流量与站点吸引量实现了更为准确的建模。      

北京市轨道交通站点周边区域共享自行车运行不均衡性研究

共享自行车是解决短距离出行和“最后一公里”交通问题的有效手段,但也引发了一些交通问题,尤其是在局部区域车辆淤积现象对其他交通出行方式产生了影响.本文将共享自行车骑行的租、还空间位置对应为出行的起讫点,基于出行OD分析了其整体时空运行特征和在轨道交通站点周边区域运行特性.本文还分析了共享自行车在轨道交通站点周边区域出现不均衡性的外部和运行特征因素,基于此提出了不平衡性量化值的计算模型.通过模型计算了典型轨道站点周边区域的不均衡性数值.该模型能够评估共享自行车在轨道交通区域运行的差异,以支持重点区域调度和监管.     

互联网背景下民营公共自行车的信用风险博弈分析

"互联网+"正在以铺天盖地的势头汹涌袭来,在公共自行车这一领域也不例外,智能共享单车的概念被提出,即人们通过智能手机就能快速完成租用和归还一辆公共自行车,一辆单车多人分时段使用,方便你我的同时,不仅低碳环保,还缓解了交通压力。然而这一颠覆传统公共自行车运营方式的无桩租赁模式,不可避免地出现了用户的信用风险问题。通过建立博弈模型研究分析用户和企业的博弈过程,最终得到企业应采取严厉的惩罚措施和降低其监审用户行为的成本可有效降低用户失信概率的结论,建议建立个人信用数据信息库,并将其并入社会信用系统,使整个社会信用系统更加完善,更有效的规范人们的行为。     

基于BP神经网络的公共自行车单站点调度需求量研究

城市公共自行车租赁系统的合理调度对提高公共自行车使用率至关重要,其关键在于对未 来自行车使用情况进行合理预测,确定每个站点调度需求量。通过对站点历史借还车数据与运行 特性进行归纳分析,利用BP 神经网络模型对单站点借（还） 车频次随时间分布的规律进行预 测,预测值和真实值平均相差约3 辆车,曲线拟合良好,证明模型可实践性较高。在此基础上, 按照调度时间窗内站点饱和度动态平衡的原则确定单站点最佳调度需求量。对浙江温州鹿城区街 心公园站点的实例分析表明,实行按需调度能使早晚高峰单站点“无位可还”的时间缩短约0.5h 以上,从而有效提升站点服务质量和满意度。     

基于多目标优化模型的城市公共自行车调度研究

为提高城市公共自行车站点使用率,需要对租赁系统进行合理调度。文章在预测站点借还车频次随时间分布、确定单站点调度需求量、划分好调度区域等前提下,针对第二天早高峰需求,建立了综合考虑用户满意度和调度成本的多目标优化调度模型,并设计出带模拟退火的遗传算法进行求解。通过对浙江省温州市鹿城区某调度区域86个站点的实例分析,证明了该方法的有效性。     

西安市公共自行车单站点调度算法研究

通过对西安市公共自行车租赁站点进行调研,分析自行车租赁系统中存在的调配方法落后、车辆使用率低等问题。基于随机存贮模型策略,提出车桩比及租赁点调配量的计算方法,建立公共自行车单站点调度优化算法,确定单个租赁点的最大和最小调配量,提高租赁点使用率。     

太原公交

正太原首个"闸机式"公共自行车应急站点正式运行对于居民众多的草坪区和平北路优山美郡小区来说,周边只有821路、12路两条公交线路停靠,且公交车站点距离小区相对较远,公共自行车成了小区居民日常出行的主要手段。但在高峰时段小区居民时常会发现,借车时自行车站点常会出现"空桩",还车时站点"满桩",只好舍近求远,再找其它站点借、还车,十分不便。5月31日,太原市首个"闸机式"公共自行车站点在优山美郡小区正     

基于Logistic回归的公共自行车出行特征分析——以福州市为例

为提升公共自行车服务水平,确定公共自行车出行的主要影响因素,首先,通过设计调查问卷,从个体属性和出行特征两方面对公共自行车使用者进行随机调查。随后,从使用者特征、出行时耗、出行距离等方面分析公共自行车出行特征。在此基础上,采用二元Logistic回归模型对出行特征数据进行分析,找出公共自行车出行频率影响因素。结果表明,公共自行车使用者以中、青年为主,出行主要目的为上、下班和购物。相比高收入群体,低收入群体较多选择公共自行车出行。采用换乘模式出行的公共自行车使用者占62.5%,早晚高峰时段选择公共自行车出行比例均较高。出行距离和出行时间分别为1~4km、15~30min时,出行者更倾向于选择公共自行车出行。通过分析可知,影响出行者每周使用公共自行车出行频率的主要因素为是否拥有小汽车、出行目的和出行时耗。基于分析结果,掌握公共自行车出行规律,可为提升公共自行车的利用率提供决策依据。     

基于Logistic回归的公共自行车出行特征分析 ——以福州市为例

为提升公共自行车服务水平,确定公共自行车出行的主要影响因素,首先,通过设计调查 问卷,从个体属性和出行特征两方面对公共自行车使用者进行随机调查。随后,从使用者特征、出行时耗、出行距离等方面分析公共自行车出行特征。在此基础上,采用二元Logistic 回归模型 对出行特征数据进行分析,找出公共自行车出行频率影响因素。结果表明,公共自行车使用者以中、青年为主,出行主要目的为上、下班和购物。相比高收入群体,低收入群体较多选择公共自 行车出行。采用换乘模式出行的公共自行车使用者占62.5%,早晚高峰时段选择公共自行车出行比例均较高。出行距离和出行时间分别为1~4km、15~30min时,出行者更倾向于选择公共自行车出行。通过分析可知,影响出行者每周使用公共自行车出行频率的主要因素为是否拥有小汽车、出行目的和出行时耗。基于分析结果,掌握公共自行车出行规律,可为提升公共自行车的利用率提供决策依据。