公共自行车系统运营规律及提前调度方法研究
发布时间：2021-10-19 04:25
随着城市环境污染、交通拥堵等问题日益凸显,在绿色、共享理念的引导下,在互联网、GPS定位等技术快速发展的支持下,公共自行车作为低碳、环保、健康出行方式的代表应运而生并迅速发展壮大。目前公共自行车系统运营过程中存在的车辆调配滞后问题严重影响系统运转效率及用户体验。如何对网点用车需求量进行预测,准确评估系统中各网点的重要程度,优先对重要性程度更高的网点自行车数量进行监管调度是解决车辆调配滞后问题的有效措施。本文以深圳市公共自行车系统为例,首先基于用户用车数据对系统运营时空规律进行分析,通过历史天气数据讨论降雨、温度、空气质量等因素对系统用车量的影响;之后结合用车时段、天气、温度等影响用户用车量因素提出基于BP神经网络模型的网点需求量预测方法;最后提出一种运用树形数据结构对有向加权网络节点进行重要性评估的方法,为通过优先平衡系统中重要网点从而提升调度效率解决调度滞后问题提供理论支撑。本文研究的主要工作及结论如下:1、基于公共自行车系统用户用车刷卡数据,对系统一天内各时段用车量规律、用户用车时长规律、不同类别网点自行车使用率、网点间车辆流向规律等进行描述性统计分析。结合历史天气数据分析降雨、温...
【文章来源】：江西师范大学江西省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
012年—2019年我国民用汽车保有量变化趋势
公共自行车系统运营规律及提前调度方法研究3理规范的城市PBS具有自身优势。部分研究学者认为从竞争市场到寡头垄断，共享单车行业终将走向衰落[4]，一些共享单车企业的倒闭也暴露出了行业内的押金方面、信息安全方面等存在的诸多问题。相反，PBS受政府扶持，其经营相对稳定、用户信息安全能得到保障，长远来看其能受到更多用户的青睐[5]。也有学者认为，目前共享单车盈利本质在于以量取胜，这使共享单车行业的发展陷入了混乱的状态；而政府PBS又存在自行车质量差、经营模式落后等问题。因此，应强化公共自行车与共享单车互补关系，二者的协调运行能够达到部分相加大于整体的效果[6]。同时两者共存能够缓解政府和民营企业的压力，避免“一家独大”的情况，二者相互促进共同发展将成为必然结果[7]。宇恒可持续交通研究中心副主任姜洋认为采取电子围栏技术、投放智能道钉、创造良好的停车环境、在重要节点设置双层停车架等措施将有利于公共自行车发展。图1-2政府主导公共自行车图1-3共享单车1.1.2研究意义无论是定点借还的PBS还是用车地点自由的共享单车系统，用户借还车行为的不确定性都会导致自行车运营系统车辆分布不均的问题，且车辆调配滞后严重影响着系统的服务水平。优化公共自行车智能调度系统是解决上述问题的有力措施，对调度系统的优化可以分为两个维度：a、挖掘用户出行时空规律，帮助自行车管理员对区域用车需求量进行预测，从而提前对车辆进行调配，提高自行车使用率，提升用户体验；b、准确评估系统中各网点的重要程度，识别重要网点，通过优先对重要程度更高的网点自行车数量进行监管调度，能够更快的提高系统运营效率。在重要网点周边设置“中转站”，用于及时回收或补充周边网点车辆，能够大幅提高调度效率。
公共自行车系统运营规律及提前调度方法研究11第2章公共自行车系统运营特征统计分析本章通过描述性统计方法，对深圳市PBS网点分布位置、自行车运营借还量数据、历史天气数据等进行分析，发现系统运营规律，用细致具体的分析为PBS的运营优化提供基矗2.1研究区域概况PBS通常以城市为单位进行部署，系统通常由数据中心、电子防盗锁、自行车网点、自行车、用户借记卡、相应的通讯监控设备等部分构成。深圳市PBS网点主要布设在公共服务、商业中心、政府机关、工业园区、交通枢纽、生活小区、休闲娱乐等七类人流较密集区域周边，重点解决公共交通“最后1公里”问题，是城市公共交通的组成部分。图2-1深圳公共自行车网点分布图深圳市PBS实行区域运营，分为5个运营区域：龙华区（大浪办事处、观澜办事处、龙华办事处）、福田区（福保街道）、龙岗区（横岗街道、龙岗中心城、民治办事处）、南山区（南山区、蛇口街道、粤海街道、招商街道）、坪山区（坪山街道、坑梓街道）。同一张借记卡可以在5个运营区域通用，不同运营区域内的公共自行车可以在所有运营区域内通租通还。深圳市PBS自2012年3月率先在龙岗区正式开通运营；截至2018年12月，深圳市已经建成公共自行车网点
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于BP神经网络与灰色预测模型的公路运量预测[J]. 孙涵莆,胡鑫泽,张琪虹,王嘉宁. 科技与创新. 2020(03)
[2]基于BP神经网络对上证指数的预测[J]. 邢伟琛. 企业科技与发展. 2019(12)
[3]基于时空地理加权回归的共享单车需求影响因素分析[J]. 马新卫,季彦婕,金雨川,金雪. 吉林大学学报(工学版). 2020(04)
[4]公共自行车站点需求量预测仿真[J]. 王鹏涛,韩晓明,贺敏. 计算机仿真. 2019(08)
[5]基于重要度贡献的无标度网络节点评估方法[J]. 尹荣荣,尹学良,崔梦頔,徐英函. 软件学报. 2019(06)
[6]基于排队论的公共自行车系统自平衡问题研究[J]. 万圆圆. 上海管理科学. 2019(02)
[7]多类型公共自行车调运问题[J]. 徐国勋,李妍峰,李军,徐冠宇. 运筹与管理. 2019(01)
[8]杭州共享单车与公共自行车互补性问题研究[J]. 张翼飞,童瑶宝,卢峰,唐礼勇. 智能城市. 2018(16)
[9]北京市摩拜共享单车源汇时空特征分析及空间调度[J]. 高楹,宋辞,舒华,裴韬. 地球信息科学学报. 2018(08)
[10]四层参数自调整BP神经网络模型及其在人口死亡率预测中的应用[J]. 相鑫,刘秀丽. 系统科学与数学. 2018(06)
硕士论文
[1]基于城市居民出行特征分析的北京公共自行车系统发展研究[D]. 姜玲丽.北京交通大学 2016
[2]城市公共自行车运营中的多车场车辆调配优化研究[D]. 刘臻.北京交通大学 2014
[3]武汉推行公共自行车交通系统现状与对策研究[D]. 韩笑.西南交通大学 2012
本文编号：3444145
【文章来源】：江西师范大学江西省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
012年—2019年我国民用汽车保有量变化趋势
公共自行车系统运营规律及提前调度方法研究3理规范的城市PBS具有自身优势。部分研究学者认为从竞争市场到寡头垄断，共享单车行业终将走向衰落[4]，一些共享单车企业的倒闭也暴露出了行业内的押金方面、信息安全方面等存在的诸多问题。相反，PBS受政府扶持，其经营相对稳定、用户信息安全能得到保障，长远来看其能受到更多用户的青睐[5]。也有学者认为，目前共享单车盈利本质在于以量取胜，这使共享单车行业的发展陷入了混乱的状态；而政府PBS又存在自行车质量差、经营模式落后等问题。因此，应强化公共自行车与共享单车互补关系，二者的协调运行能够达到部分相加大于整体的效果[6]。同时两者共存能够缓解政府和民营企业的压力，避免“一家独大”的情况，二者相互促进共同发展将成为必然结果[7]。宇恒可持续交通研究中心副主任姜洋认为采取电子围栏技术、投放智能道钉、创造良好的停车环境、在重要节点设置双层停车架等措施将有利于公共自行车发展。图1-2政府主导公共自行车图1-3共享单车1.1.2研究意义无论是定点借还的PBS还是用车地点自由的共享单车系统，用户借还车行为的不确定性都会导致自行车运营系统车辆分布不均的问题，且车辆调配滞后严重影响着系统的服务水平。优化公共自行车智能调度系统是解决上述问题的有力措施，对调度系统的优化可以分为两个维度：a、挖掘用户出行时空规律，帮助自行车管理员对区域用车需求量进行预测，从而提前对车辆进行调配，提高自行车使用率，提升用户体验；b、准确评估系统中各网点的重要程度，识别重要网点，通过优先对重要程度更高的网点自行车数量进行监管调度，能够更快的提高系统运营效率。在重要网点周边设置“中转站”，用于及时回收或补充周边网点车辆，能够大幅提高调度效率。
公共自行车系统运营规律及提前调度方法研究11第2章公共自行车系统运营特征统计分析本章通过描述性统计方法，对深圳市PBS网点分布位置、自行车运营借还量数据、历史天气数据等进行分析，发现系统运营规律，用细致具体的分析为PBS的运营优化提供基矗2.1研究区域概况PBS通常以城市为单位进行部署，系统通常由数据中心、电子防盗锁、自行车网点、自行车、用户借记卡、相应的通讯监控设备等部分构成。深圳市PBS网点主要布设在公共服务、商业中心、政府机关、工业园区、交通枢纽、生活小区、休闲娱乐等七类人流较密集区域周边，重点解决公共交通“最后1公里”问题，是城市公共交通的组成部分。图2-1深圳公共自行车网点分布图深圳市PBS实行区域运营，分为5个运营区域：龙华区（大浪办事处、观澜办事处、龙华办事处）、福田区（福保街道）、龙岗区（横岗街道、龙岗中心城、民治办事处）、南山区（南山区、蛇口街道、粤海街道、招商街道）、坪山区（坪山街道、坑梓街道）。同一张借记卡可以在5个运营区域通用，不同运营区域内的公共自行车可以在所有运营区域内通租通还。深圳市PBS自2012年3月率先在龙岗区正式开通运营；截至2018年12月，深圳市已经建成公共自行车网点
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于BP神经网络与灰色预测模型的公路运量预测[J]. 孙涵莆,胡鑫泽,张琪虹,王嘉宁. 科技与创新. 2020(03)
[2]基于BP神经网络对上证指数的预测[J]. 邢伟琛. 企业科技与发展. 2019(12)
[3]基于时空地理加权回归的共享单车需求影响因素分析[J]. 马新卫,季彦婕,金雨川,金雪. 吉林大学学报(工学版). 2020(04)
[4]公共自行车站点需求量预测仿真[J]. 王鹏涛,韩晓明,贺敏. 计算机仿真. 2019(08)
[5]基于重要度贡献的无标度网络节点评估方法[J]. 尹荣荣,尹学良,崔梦頔,徐英函. 软件学报. 2019(06)
[6]基于排队论的公共自行车系统自平衡问题研究[J]. 万圆圆. 上海管理科学. 2019(02)
[7]多类型公共自行车调运问题[J]. 徐国勋,李妍峰,李军,徐冠宇. 运筹与管理. 2019(01)
[8]杭州共享单车与公共自行车互补性问题研究[J]. 张翼飞,童瑶宝,卢峰,唐礼勇. 智能城市. 2018(16)
[9]北京市摩拜共享单车源汇时空特征分析及空间调度[J]. 高楹,宋辞,舒华,裴韬. 地球信息科学学报. 2018(08)
[10]四层参数自调整BP神经网络模型及其在人口死亡率预测中的应用[J]. 相鑫,刘秀丽. 系统科学与数学. 2018(06)
硕士论文
[1]基于城市居民出行特征分析的北京公共自行车系统发展研究[D]. 姜玲丽.北京交通大学 2016
[2]城市公共自行车运营中的多车场车辆调配优化研究[D]. 刘臻.北京交通大学 2014
[3]武汉推行公共自行车交通系统现状与对策研究[D]. 韩笑.西南交通大学 2012
本文编号：3444145
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