共享单车停放场地布局优化研究
发布时间：2020-12-10 08:29
近年来共享单车的出现为城市居民带来极大便利的同时也引发了不少问题,其中共享单车的停放问题已相对突出,随着全国各大城市针对共享单车停放问题的相应整治政策,规范共享单车的停放已经成了该行业主旋律。在大环境的影响下开展停放点的布局优化研究具有较强的理论意义和现实意义。首先对共享单车骑行数据进行数据预处理,利用处理后的数据对共享单车的出行时间特征、出行空间特征以及出行强度特征进行深入分析,同时提出共享单车需求点识别的识别方法,为后续研究提供支撑。?其次引入DSR模型提出共享单车停放点供给评价框架,依据评价框架构建了停放点供给状态的评价指标体系,并给出了每个指标的量化和等级划分的方法,同时以层次分析法作为主观赋权法、以熵权法作为客观赋权法,对每个指标进行组合赋权,最后引入Topsis评价方法中的相对贴近度,对评价结果进行排序,依据排序结果确定共享单车停放备选点。再次以备选点为布局优化对象,以覆盖度、时间满意度最大和成本最小为优化目标建立多目标基本优化模型,并以基本优化模型为基础,考虑停放点服务失效和需求点出行需求的不确定性两种情境,分别构建了服务失效和出行需求不确定下的鲁棒优化模型,同时给出了鲁...
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：107 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究技术路线
共享单车出行特征分析132.3共享单车出行时间特征分析2.3.1日出行量特征图2.1共享单车日出行量本文选取了北京市2017年5月25日-31日的共享单车出行数据作为研究对象分析共享单车出行的周出行特征，其中5月25日-27日、31日为工作日，5月28日-30日为休息日。在一周内北京市居民共计使用摩拜共享单车出行达到2002994次，日均出行286142次，其中4天工作日共计出行1292641次，占比64.54%，且每日出行均在平均值以上，3天休息日共计出行710353次，占比35.46%，休息日每日出行量均在平均值以下。从图2.1可知，共享单车的出行量在工作日和休息日具有明显的差异性，由于共享单车在工作日受较多的通勤等刚性出行需求影响，在工作日的共享单车单日出行量要明显高于休息日的共享单车单日出行量，其单日最大落差达到112326次。2.3.2出行时间段特征1、周时间段特征
东南大学硕士学位论文14图2.2一周各时段出行量从5月25日到5月31日各时段的出行量分布图来看，北京市居民共享单车出行呈现明显的高峰出行和小高峰出行现象，其中高峰出行时间段又分为7:00am-9:00am的早高峰出行以及17：00pm-20:00pm的晚高峰出行，共享单车晚高峰用车量比早高峰用车量多且持续时间比早高峰长，此外在11:00am-13:00pm的用车量比早高峰和晚高峰低，但比其他时间段用车量高，因此呈现较为明显的午高峰出行现象。2、工作日时间段出行特征具体到5月25日到5月31日工作日以及休息日每日各时段出行量来看，如图2.3所示，工作日每日各时段出行规律与一周各时段出行规律类似，呈现明显的早晚出行高峰和较为明显的午高峰现象，早高峰出行时间段为7:00am-9:00am，晚高峰出行时间段为17：00pm-20:00pm。工作日的共享单车出行早高峰持续时间相对晚高峰较短，且骑行量低于晚高峰，但在早高峰时间段内，用车数量增长速度较快，呈现明显的激增现象，这是由于在早高峰时间段内共享单车出行多为通勤性骑行，出行集聚现象更为明显，而在晚高峰阶段除了回程的通勤性骑行行为以外，还包含了类似于就餐、购物等弹性的出行需求，因此晚高峰骑行量比早高峰多且骑行需求更为多样化，此外，这些弹性需求往往持续时间较长，因此也形成了晚高峰持续时间较长，需求缓解较慢的特征；而在中午时分由于就餐以及部分通勤等需求而出现了一定的小高峰现象。
本文编号：2908389
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：107 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究技术路线
共享单车出行特征分析132.3共享单车出行时间特征分析2.3.1日出行量特征图2.1共享单车日出行量本文选取了北京市2017年5月25日-31日的共享单车出行数据作为研究对象分析共享单车出行的周出行特征，其中5月25日-27日、31日为工作日，5月28日-30日为休息日。在一周内北京市居民共计使用摩拜共享单车出行达到2002994次，日均出行286142次，其中4天工作日共计出行1292641次，占比64.54%，且每日出行均在平均值以上，3天休息日共计出行710353次，占比35.46%，休息日每日出行量均在平均值以下。从图2.1可知，共享单车的出行量在工作日和休息日具有明显的差异性，由于共享单车在工作日受较多的通勤等刚性出行需求影响，在工作日的共享单车单日出行量要明显高于休息日的共享单车单日出行量，其单日最大落差达到112326次。2.3.2出行时间段特征1、周时间段特征
东南大学硕士学位论文14图2.2一周各时段出行量从5月25日到5月31日各时段的出行量分布图来看，北京市居民共享单车出行呈现明显的高峰出行和小高峰出行现象，其中高峰出行时间段又分为7:00am-9:00am的早高峰出行以及17：00pm-20:00pm的晚高峰出行，共享单车晚高峰用车量比早高峰用车量多且持续时间比早高峰长，此外在11:00am-13:00pm的用车量比早高峰和晚高峰低，但比其他时间段用车量高，因此呈现较为明显的午高峰出行现象。2、工作日时间段出行特征具体到5月25日到5月31日工作日以及休息日每日各时段出行量来看，如图2.3所示，工作日每日各时段出行规律与一周各时段出行规律类似，呈现明显的早晚出行高峰和较为明显的午高峰现象，早高峰出行时间段为7:00am-9:00am，晚高峰出行时间段为17：00pm-20:00pm。工作日的共享单车出行早高峰持续时间相对晚高峰较短，且骑行量低于晚高峰，但在早高峰时间段内，用车数量增长速度较快，呈现明显的激增现象，这是由于在早高峰时间段内共享单车出行多为通勤性骑行，出行集聚现象更为明显，而在晚高峰阶段除了回程的通勤性骑行行为以外，还包含了类似于就餐、购物等弹性的出行需求，因此晚高峰骑行量比早高峰多且骑行需求更为多样化，此外，这些弹性需求往往持续时间较长，因此也形成了晚高峰持续时间较长，需求缓解较慢的特征；而在中午时分由于就餐以及部分通勤等需求而出现了一定的小高峰现象。
本文编号：2908389
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