【摘 要】
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为了解决城市共享单车的乱停乱放问题,本文基于北京市的共享单车出行大数据,提出了共享单车停放需求预测的多项Logit模型.首先分析了单车停放需求的影响因素,然后选取了时间、空间及天气方面的12个因素为自变量,通过Wald检验分析了这些因素与停放需求的相关性和显著性,基于多项Logit模型建立了共享单车的停放需求预测模型.结果表明:工作日、时段、商业区、所临道路类型、临近轨交站、高温、下雨、以及风力等级与共享单车停放需求显著相关;构建的预测模型总体预测准确率为77.5％,其中对出现频率最高的低停放需求预测准确
【机 构】
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长安大学运输工程学院,陕西 西安 710064
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为了解决城市共享单车的乱停乱放问题,本文基于北京市的共享单车出行大数据,提出了共享单车停放需求预测的多项Logit模型.首先分析了单车停放需求的影响因素,然后选取了时间、空间及天气方面的12个因素为自变量,通过Wald检验分析了这些因素与停放需求的相关性和显著性,基于多项Logit模型建立了共享单车的停放需求预测模型.结果表明:工作日、时段、商业区、所临道路类型、临近轨交站、高温、下雨、以及风力等级与共享单车停放需求显著相关;构建的预测模型总体预测准确率为77.5％,其中对出现频率最高的低停放需求预测准确率高达86.49％.
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