【摘 要】
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随着经济社会的发展,城市轨道交通线网逐步完善,低碳出行的理念也深入人心,共享单车成为接驳轨道交通解决出行“最后一公里”的关键环节。为了扩展城市轨道交通服务范围、提升出行品质,需要建立轨道站点共享单车的需求预测模型,确保车辆供需平衡及合理配置。首先,利用Python编程对北京市摩拜单车租赁订单大数据展开多维度分析与可视化处理,发掘了城市轨道站点共享单车的骑行量时间规律及骑行距离特性,为共享单车需求预
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随着经济社会的发展,城市轨道交通线网逐步完善,低碳出行的理念也深入人心,共享单车成为接驳轨道交通解决出行“最后一公里”的关键环节。为了扩展城市轨道交通服务范围、提升出行品质,需要建立轨道站点共享单车的需求预测模型,确保车辆供需平衡及合理配置。首先,利用Python编程对北京市摩拜单车租赁订单大数据展开多维度分析与可视化处理,发掘了城市轨道站点共享单车的骑行量时间规律及骑行距离特性,为共享单车需求预测及供给配置提供依据。其次,将时间序列分析方法运用于共享单车需求预测,选用具有长期趋势及循环波动拟合优势的ARMA模型,判断序列稳定性受降雨天气及非工作日影响显著,据此改进并构建了适用于共享单车的需求预测模型,将骑行量时间序列划分为训练集与验证集,利用Eviews软件建模预测并评估。再次,系统阐述了轨道站点共享单车蓄车场、停放点及车辆的配置理论,提出基于P-中值选址模型的蓄车场配置方法,将TOPSIS方法用于停放点选址决策,通过订单大数据筛选统计停放点骑行量,确定分担率以实现车辆合理分配。最后,以北京市某3×3km范围内轨道站点及宣武门换乘站为例,进行共享单车需求预测及供给配置。研究表明,论文所构建的城市轨道站点共享单车需求预测模型具有较高的准确性和良好的适用性,同时完善了共享单车供应配置理论与方法,为轨道站点共享单车的合理配置提供一定的科学依据。
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