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共享自行车作为移动互联网和租赁自行车融合发展的新型服务模式,是共享经济的典型业态。共享自行车采用无固定锁桩、依托手机移动端结算等方式,凭借着这种灵活、方便、快捷的特点,吸引着大量的出行者,极大地方便了市民日常短途出行,促进了城市的绿色交通发展。但是共享自行车大批量无序的投放,产生了大量车辆违规占用道路资源,调度不合理以及高峰客流潮汐现象不均衡等问题,对城市交通秩序以及城市形象均带来了严重的负面影响。本文基于北京市摩拜共享自行车一周的数据,以轨道站点周边共享自行车为研究对象,结合现实背景和国内外研究现状,对共享自行车出行特征进行了分析,探讨了共享自行车短时需求预测方法,在此基础上构建了将夜间静态调度和日间早高峰动态调度相结合的共享自行车调度模型,并通过案例进行了验证。研究成果表示模型能较好地通过调度轨道交通站点周边共享自行车,解决高峰客流需求与供给不平衡的问题,为共享自行车的科学投放和有效管理提供理论和实践应用参考。本文主要研究包括:(1)分析国内外相关文献及共享自行车运营现状,总结了共享自行车的调度现状和存在问题,根据共享自行车的特点确定了本文的研究对象为轨道站点周边共享自行车。(2)对共享自行车的概念和意义进行了详细的分析,结合北京市摩拜共享自行车一周数据分析了共享自行车的出行特征,重点研究了轨道站点周边与非轨道站点周边在共享自行车的出行需求和出行规律上的差异,从数据的角度验证了以轨道站点周边共享自行车为研究对象的科学性。(3)探讨了共享自行车短时需求预测的意义和特点,对短时需求预测方法进行研究,主要是对参数方法(ARMA)和非参数方法(KNN、SVR、BP神经网络、随机森林、Xgboost)进行分析,比较其优劣性,再通过实例验证方法的有效性,通过结果对比选取预测效果最优的Xgboost算法进行共享自行车短时需求预测。(4)构建了将夜间静态调度和日间早高峰动态调度结合的共享自行车调度模型。夜间静态调度以运输成本最小为目标,日间早高峰调度以满足需求最大为目标,通过夜间的需求量分配与日间早高峰调度进行结合。最后对模型求解算法进行分析,设计了启发式算法对模型进行求解。(5)结合北京市摩拜共享自行车一周的数据进行实例分析,发现构建的调度模型能使站点的服务水平得到显著的提升,有效改善了供需平衡状况。