基于租赁点关联的公共自行车需求量预测方法研究

发布时间：2020-07-22 01:55

【摘要】：作为解决公共交通“最后一公里”难题的交通方式,公共自行车系统能有效提升城市公共交通整体服务水平。但是,公共自行车系统在迅速发展的同时,也经常出现“无车可借”与“无空位可还”的问题。其根本原因是,由于在不同时间和不同租赁点的自行车需求量(租/还量)的不平衡,各租赁点需要人工频繁地调度自行车使其不断达到平衡(即满足用户的需求)。然而只有对租赁点的公共自行车进行未来需求量的准确预测,才能保证计算得到的调度量是准确的。因此,本文提出了基于租赁点关联的公共自行车需求量预测方法,可以预测未来时间段内的某一租赁点自行车的需求量,对租赁点的自行车车辆调度模型计算奠定基础。首先,以杭州市为例,本文对杭州市公共自行车系统的数据进行预处理,分析了公共自行车的出行特征、租赁点需求,并根据租赁点所属区域(如:居民区)对租赁点进行分类,并讨论了同一类型租赁点和不同类型租赁点需求量的影响因素。其次,根据自行车的租还的动态性,以及租赁点之间的相互影响,本文提出了一个分层聚类算法,基于租赁点的位置和租赁点间的车流量对租赁点进行聚类,得到关联性较强的租赁点簇。结合VAR预测模型的特点,构建基于租赁点关联的公共自行车需求量预测模型。最后,使用了杭州、温州、纽约及华盛顿四个公共自行车系统的数据对模型进行实证分析,并与基线法、历史平均法和ARIMA模型进行比较,结果表明本文的基于租赁点关联的模型预测精度高于其他方法,且能够适用于不同城市的公共自行车系统。
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F224;F572.88
【图文】：

逡逑本文统计了杭州市自２００８年至２０１５年自行车数量及日利用率情况，如图３－１所逡逑示。杭州市公共自行车数量每年都在增加，日利用率却趋于平稳，在２０１３年还有所逡逑下降，这必然导致一些自行车长时间处于闲置状态，因此，公共自行车的利用率还有逡逑待提高。自行车利用率的提高可通过政府宣传、引导城市居民使用，同时也要解决公逡逑共自行车使用过程出现的问题，即各租赁点自行车租还不平衡的问题。逡逑３．邋３．邋２使用人群分析逡逑本节对杭州市公共自行车系统五牟的刷卡记录数据进行研宄，由于不同类型的卡逡逑反应出不同人群的使用情况，在总体上可了解城市中的不同人群的出行状况。２０１０逡逑年至２０１５年办卡情况及刷卡次数如图３－２所示，从图上可以看到办卡数量先增加后逡逑减少

３．３．３使用时间分析逡逑租赁点间的路径持续时间是检测自行车行为的重要因素，路径持续时间分布主要逡逑由租赁点的位置决定。在自行车交通中，拥堵不再是影响旅行时间的因素，而是租赁逡逑点间的相关关系。统计杭州市公共自行车租赁点间的路径时间，对于路径时间分析，逡逑本节仅统计居民对公共自行车使用路径时间１－６０分钟时间段内的数据，由于各种因逡逑素的影响，每个用户骑行时间有所差异，即使是同一用户，在同一路段内骑行时间也逡逑会有所不同，因此，计算２０天的公共自行车每天使用时间的平均值，可以避免一些逡逑不必要的偶然性数据，平均每天〗？６０分钟时间段内自行车使用次数，如图３－４所示＝逡逑２，０００邋逦逡逑１，６００－邋／＼逡逑８0

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本文编号：2765147