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汽车运输总公司对单车经营机制实行单车承包经营责任制,单车金额承包责任制,单车风险抵押承包制曾收到了一定的效果,但由于运输市场的发展比较快,为了适应市场变化的要求,推行单车租赁经营,残值归已的租赁责任制可以加快企业更新改造的步伐,解决私吞运费和票款的问题,以增强企业的竞争能力,推进企业三项制度的改革。 相似文献
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目前共享单车分区运营管理中多以行政区为基础划分运营分区,未充分考虑共享单车出行需求的空间分布特征,导致较多跨区调度工作,严重影响运营效率。结合南京共享单车出行订单数据,研究了基于Leiden算法的共享单车活动社区识别方法,构建“出行起讫点-交通小区-空间交互网络”的3层数据结构;采用Leiden社区识别算法,识别共享单车活动社区,以活动社区作为共享单车的运营子区,进行运营区域划分;通过对比不同年份的共享单车活动社区识别结果,揭示共享单车出行空间分布的时变特征;选取网络模块度与计算效率2项指标,比较多种社区识别算法的性能,以验证Leiden算法在该研究问题中的有效性与优越性。结果表明:(1)针对2019年的单车出行数据,算法共识别出23个活动社区,共享单车区内出行的比例达到82.9%,相比传统分区方法增加了11%,表明本算法能够使得共享单车出行更多被划分于社区内部,可以提高区域内部的共享单车自循环率,改善分区运营效率;(2)相比于2019年,2022年社区尺度规模有所减小,社区数量有所增加,反映共享单车用户出行距离缩短,跨区出行比例降低。(3)Leiden算法的社区识别结果中,网络模块度... 相似文献
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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。 相似文献
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三年前上市的北京现代伊兰特轿车.外形时尚大方.空间宽大.再加上价格实惠以及完善的维修服务.在市场上一度火爆热销.成为05年单车的销售冠军.也成为北京现代汽车销量的顶梁柱.但是刹那的光辉不代表永恒.市场竞争残酷无情.销量下跌成了北京现代的心病。[编者按] 相似文献
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KPI,中文可以称为“关键表现指数”,是指从维修站的各种运营状况中抽象出来的各种数字或百分比的指数, 用KPI能够衡量维修站的表现 相似文献