自行車作為過去二十年逐漸被汽車擠走的出行方式,隨著“共享單車熱”的出現(xiàn)正在逐漸回歸大眾視野。共享單車是科技創(chuàng)新的產物,它的出現(xiàn)為有效解決“最后一公里”難題提供了便利。由于前期各運營商瘋狂投入共享單車搶占市場,浪費了大量資源,占用了大量公共場所,同時出現(xiàn)了共享單車投放點單車供需嚴重不平衡的情況,這就需要優(yōu)化共享單車的調配方案以增加每輛單車的周轉率,用適量的共享單車來滿足用戶的出行需求,避免大規(guī)模投入共享單車的現(xiàn)象繼續(xù)發(fā)酵,以此可以有效地改善運營商投入成本高、共享單車利用率低、站點單車供需不平衡等情況�；诖�,本文的研究工作包含以下幾個方面:（1）以北京市摩拜單車的出行數(shù)據(jù)為基礎,對共享單車用戶的出行特征進行了分析,并且以問卷調查的方式,研究了當前共享單車市場的用戶使用情況和滿意度,運用統(tǒng)計計算的方法得到了用戶的騎行滿意度指數(shù),為后續(xù)共享單車用戶出行預測提供了理論支持。（2）使用K-means聚類法對共享單車的投放區(qū)域進行了劃分,在此基礎上,利用Xgboost算法對各投放區(qū)域內的共享單車用戶的出行需求進行了動態(tài)預測,并結合用戶騎行滿意度指數(shù)計算出了理想條件下期望的共享單車出行需求。此外,通... 

【文章來源】：北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１論文技術路線結構圖??Ｆｉｇ?１－１?Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ?ｒｏｕｔｅ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｔｈｅｓｉｓ??１．４本章小結??

?共享單車用戶騎行特征分析與滿意度調查??拜單車的騎行次數(shù)，繪制一周的騎行次數(shù)時間分布曲線，如圖２－１所示。??３０００??２５００?Ｉ?｜??丨：］丨?ｌｌｒｔｆｌｌｌ??ｌ?Ｈｊ?■?ｊＨｌ?■?ｌ?Ｂ??５?１０?５．１１?５?１２?５?１３?５?１４?５?１５?５．?１６??時間（天）??圖２－１周騎行行為特征??Ｆｉｇ?２－１?Ｃｙｃｌｉｎｇ?ｂｅｈａｖｉｏｒ?ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ?ｆｏｒ?ａ?ｗｅｅｋ??周六日為灰色區(qū)域，工作日為紫色區(qū)域，可以看出摩拜單車在工作日和周六??日的使用情況明顯不同。騎行行為主要集中在工作日，可以看出明顯的早、晚高??峰現(xiàn)象，這是由用戶的通勤行為形成的，其中早高峰持續(xù)時間較短，但用戶數(shù)增??長迅猛；晚高峰用戶數(shù)增長比較緩和，持續(xù)時間較早高峰略長；中午也有一段持??續(xù)時間較短的高峰期，但該時段的用戶數(shù)遠低于早、晚高峰時的用戶數(shù)量。周六??日的騎行次數(shù)時間分布曲線較為平緩，僅在傍晚時出現(xiàn)騎行量的小高峰現(xiàn)象。??通過一周的分布曲線可以得出，工作日的早晚髙峰時的騎行量可以代表共享??單車的最大需求量。??２．１．３日騎行行為特征??為了更準確地描述用戶騎行行為的峰值

?共享單車用戶騎行特征分析與滿意度調查??拜單車的騎行次數(shù)，繪制一周的騎行次數(shù)時間分布曲線，如圖２－１所示。??３０００??２５００?Ｉ?｜??丨：］丨?ｌｌｒｔｆｌｌｌ??ｌ?Ｈｊ?■?ｊＨｌ?■?ｌ?Ｂ??５?１０?５．１１?５?１２?５?１３?５?１４?５?１５?５．?１６??時間（天）??圖２－１周騎行行為特征??Ｆｉｇ?２－１?Ｃｙｃｌｉｎｇ?ｂｅｈａｖｉｏｒ?ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ?ｆｏｒ?ａ?ｗｅｅｋ??周六日為灰色區(qū)域，工作日為紫色區(qū)域，可以看出摩拜單車在工作日和周六??日的使用情況明顯不同。騎行行為主要集中在工作日，可以看出明顯的早、晚高??峰現(xiàn)象，這是由用戶的通勤行為形成的，其中早高峰持續(xù)時間較短，但用戶數(shù)增??長迅猛；晚高峰用戶數(shù)增長比較緩和，持續(xù)時間較早高峰略長；中午也有一段持??續(xù)時間較短的高峰期，但該時段的用戶數(shù)遠低于早、晚高峰時的用戶數(shù)量。周六??日的騎行次數(shù)時間分布曲線較為平緩，僅在傍晚時出現(xiàn)騎行量的小高峰現(xiàn)象。??通過一周的分布曲線可以得出，工作日的早晚髙峰時的騎行量可以代表共享??單車的最大需求量。??２．１．３日騎行行為特征??為了更準確地描述用戶騎行行為的峰值

【參考文獻】：
期刊論文
[1]關于共享單車行業(yè)的PEST模型分析[J]. 冷蓓蓓.  現(xiàn)代營銷(下旬刊). 2017(04)
[2]淺析共享單車的發(fā)展之路[J]. 白婉瑩.  中國商論. 2017(11)
[3]城市公共自行車調度優(yōu)化方法研究[J]. 劉冉,戴冀峰,林建新,楊倩.  交通工程. 2017(02)
[4]基于共享經濟視角下城市共享單車發(fā)展對策研究[J]. 李琨浩.  城市. 2017(03)
[5]共享單車發(fā)展研究分析[J]. 劉亞楠.  時代金融. 2017(08)
[6]共享單車市場調研與分析[J]. 李敏蓮.  財經界(學術版). 2017(05)
[7]基于多目標優(yōu)化模型的城市公共自行車調度研究[J]. 陳昕昀,蔣永康,李牧原,柯�，|.  現(xiàn)代交通技術. 2017(01)
[8]共享經濟時代的企業(yè)商業(yè)模式分析——以ofo共享單車為例[J]. 周坤維.  經營管理者. 2017(03)
[9]共享單車,自行車復興之路的關鍵推手[J]. 楊濤,楊明,魏東陽.  環(huán)境經濟. 2017(Z1)
[10]國人共享單車使用情況調查[J]. 薛強.  金融博覽(財富). 2017(01)

碩士論文
[1]基于NB-IoT的城市公共自行車系統(tǒng)調度預測研究[D]. 黃志宏.安徽理工大學 2018
[2]城市公共自行車站點需求預測及調度優(yōu)化方法研究[D]. 劉路美.北京交通大學 2017
[3]基于馬爾可夫鏈模型的公共自行車站點供需研究[D]. 譚玉龍.西南交通大學 2015
[4]基于TOD理念的自行車與軌道交通換乘研究[D]. 姬薔.東南大學 2015



本文編號：2990637