【摘要】：隨著城市化進(jìn)程的快速推進(jìn),城市的發(fā)展與交通擁塞的矛盾日益凸顯,大力發(fā)展公共交通是緩解該矛盾的一個(gè)有效手段。在選擇公共交通工具時(shí),地鐵和公交車無(wú)疑成為人們的首選,但是,無(wú)論是地鐵還是公交車,均不能完全解決末端交通問(wèn)題,即無(wú)法將乘客直接送達(dá)到目的地。在公共交通中,公共自行車作為一種解決末端交通的工具,為人們的出行提供了方便,然而,由于城市各區(qū)域的部分公共自行車租賃點(diǎn)設(shè)置不盡合理,經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)“有車無(wú)樁鎖,樁空無(wú)車取”的現(xiàn)象,給市民選擇使用公共自行車到達(dá)目的地帶來(lái)困難。因此,提高公共自行車系統(tǒng)的服務(wù)效率,引導(dǎo)市民選用公共交通工具出行,成為亟待解決的問(wèn)題。本文以蘭州市公共自行車租賃點(diǎn)的運(yùn)行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),經(jīng)過(guò)對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析,提出了公共自行車系統(tǒng)租賃點(diǎn)設(shè)置和鎖樁配置評(píng)價(jià)模型,該模型通過(guò)改進(jìn)C4.5分類算法對(duì)公共自行車系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià),并根據(jù)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)原理,構(gòu)建基于AnyLogic的公共自行車系統(tǒng)仿真模型,以租賃點(diǎn)的設(shè)施利用率和服務(wù)度為評(píng)價(jià)指標(biāo),利用敏感性分析和迭代相結(jié)合的方法優(yōu)化公共自行車租賃點(diǎn)的配車數(shù)。本文的研究?jī)?nèi)容如下:(1)公共自行車系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析�；谔m州市公共自行車系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù),利用R語(yǔ)言對(duì)租賃點(diǎn)的租車頻次、還車頻次、鎖樁數(shù)量和用車時(shí)長(zhǎng)等數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),計(jì)算數(shù)據(jù)間的耦合協(xié)調(diào)度,并結(jié)合蘭州市的交通地形特征,確定單個(gè)租賃點(diǎn)設(shè)置的效果等級(jí)。(2)構(gòu)建公共自行車租賃點(diǎn)設(shè)置效果的評(píng)價(jià)決策樹(shù)。首先分析了常用決策樹(shù)分類算法的特點(diǎn),選擇了C4.5分類算法,并對(duì)算法的計(jì)算過(guò)程進(jìn)行改進(jìn),利用改進(jìn)的C4.5分類算法,構(gòu)建公共自行車租賃點(diǎn)設(shè)置和鎖樁配置評(píng)價(jià)決策樹(shù),快速直觀地獲取租賃點(diǎn)設(shè)置的優(yōu)劣。這部分研究為公共自行車租賃點(diǎn)的優(yōu)化提供依據(jù)。(3)構(gòu)建公共自行車系統(tǒng)仿真模型,提出優(yōu)化租賃點(diǎn)配車數(shù)的方案。針對(duì)部分公共自行車租賃點(diǎn)自行車?yán)寐实秃头⻊?wù)質(zhì)量不高的問(wèn)題,首先,根據(jù)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)原理,構(gòu)建基于AnyLogic的公共自行車系統(tǒng)仿真模型。然后,以租賃點(diǎn)的設(shè)施利用率和服務(wù)度為評(píng)價(jià)指標(biāo),利用敏感性分析和迭代相結(jié)合的方法,優(yōu)化公共自行車租賃點(diǎn)的配車數(shù)。最后,以公共自行車系統(tǒng)仿真模型為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),對(duì)比分析優(yōu)化前后租賃點(diǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明優(yōu)化后的租賃點(diǎn)有利于提升系統(tǒng)效率與服務(wù)質(zhì)量。
[Abstract]:With the rapid development of urbanization, the contradiction between urban development and traffic congestion is becoming more and more prominent. Vigorously developing public transport is an effective means to alleviate this contradiction. In the choice of public transport, subway and bus have undoubtedly become the first choice, but neither subway nor bus can completely solve the end of the traffic problem, that is, it is impossible to send passengers directly to their destination. In public transport, public bicycles, as a means to solve the problem of terminal transportation, provide convenience for people to travel. However, due to the unreasonable setting of some public bicycle rental points in various areas of the city, There is often the phenomenon of "there is no pile lock and no pile lock", which makes it difficult for citizens to choose to use public bicycles to reach their destination. Therefore, it is an urgent problem to improve the service efficiency of public bicycle system and guide citizens to choose public transport. Based on the operation data of Lanzhou public bicycle rental point, through the analysis of the operation data, this paper puts forward the evaluation model of the rental point setting and lock pile configuration of the public bicycle system. The model evaluates the public bicycle system by improving the C4.5 classification algorithm, and according to the principle of system dynamics, constructs the simulation model of the public bicycle system based on AnyLogic, and takes the facility utilization rate and service degree of the rental point as the evaluation index. Sensitivity analysis and iterative method are used to optimize the number of public bicycle rental points. The research contents of this paper are as follows: (1) Statistical analysis of public bicycle system operation data. Based on the actual operation data of Lanzhou public bicycle system, the frequency of rental car, the frequency of return car, the number of lock piles and the length of vehicle use are counted by using R language, and the coupling coordination degree between the data is calculated. Combined with the traffic terrain characteristics of Lanzhou City, the effect grade of single lease point setting is determined. (2) the evaluation decision tree of the effect of public bicycle rental point setting is constructed. Firstly, the characteristics of common decision tree classification algorithms are analyzed, and the C4.5 classification algorithm is selected, and the calculation process of the algorithm is improved, and the improved C4.5 classification algorithm is used. The decision tree of public bicycle rental point setting and lock pile configuration evaluation is constructed, and the advantages and disadvantages of lease point setting are obtained quickly and intuitively. This part of the study provides the basis for the optimization of public bicycle rental points. (3) the simulation model of public bicycle system is constructed, and the scheme of optimizing the number of rental points is put forward. In order to solve the problems of low utilization rate and low service quality of bicycles in some public bicycle rental points, firstly, according to the principle of system dynamics, the simulation model of public bicycle system based on AnyLogic is constructed. Then, taking the facility utilization rate and service degree of the rental point as the evaluation index, the number of car allocation at the public bicycle rental point is optimized by using the method of sensitivity analysis and iteration. Finally, taking the simulation model of public bicycle system as the experimental platform, the evaluation index of rental point before and after optimization is compared and analyzed. Through the comparative experiment, the results show that the optimized lease point is beneficial to improve the system efficiency and service quality.
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U491.225;N941.3

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本文編號(hào)：2477703