城市公共自行車的出現(xiàn)有效的解決了短途出行“最后一公里”的問題,已經(jīng)成為公共交通體系中不可或缺的環(huán)節(jié)。然而,在其快速發(fā)展的同時(shí),由于交通的潮汐性以及車輛調(diào)度的不及時(shí),出現(xiàn)了公共自行車系統(tǒng)站點(diǎn)車輛的供需不平衡現(xiàn)象,極大程度上影響系統(tǒng)的發(fā)展以及出行用戶的使用體驗(yàn)。如何提前準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)出系統(tǒng)各個(gè)站點(diǎn)的出行需求量并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行合理的車輛調(diào)度對(duì)于解決調(diào)度的滯后性具有重要意義。本文通過對(duì)城市公共自行車出行影響因素的分析、對(duì)站點(diǎn)的出行需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)并在此基礎(chǔ)上提出了系統(tǒng)的車輛調(diào)度機(jī)制,為城市公共自行車系統(tǒng)持久發(fā)展提供了重要的理論依據(jù)。首先,本文闡述了國(guó)內(nèi)外城市公共自行車站點(diǎn)規(guī)劃、需求量預(yù)測(cè)以及車輛調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀,分析了目前公共自行車系統(tǒng)發(fā)展所存在的供需不平衡,調(diào)度不及時(shí)等問題。以美國(guó)舊金山灣區(qū)城市公共自行車出行數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,分析了氣象條件(溫度、濕度、風(fēng)速、云量、天氣)對(duì)站點(diǎn)騎行量的影響并對(duì)其進(jìn)行了相關(guān)性分析;對(duì)站點(diǎn)的騎行量從時(shí)間尺度(月、周、日、小時(shí))的變化規(guī)律進(jìn)行了分析;此外,還分析了站點(diǎn)與站點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)性,從而把握系統(tǒng)站點(diǎn)的出行特點(diǎn)。其次,在對(duì)系統(tǒng)騎行量影響因素分析的基礎(chǔ)上,使用聚類算法對(duì)站點(diǎn)進(jìn)行時(shí)空聚類,以此得到站點(diǎn)的相關(guān)站點(diǎn)簇,接下來(lái)利用對(duì)數(shù)優(yōu)化方法對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,減少異常數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)模型的影響,并利用泛化性能較好的隨機(jī)森林構(gòu)建需求量預(yù)測(cè)模型,對(duì)不同的站點(diǎn)簇分別建立不同的預(yù)測(cè)模型,使得模型對(duì)同一站點(diǎn)簇內(nèi)的數(shù)據(jù)更有針對(duì)性,從而提高預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度。最后,對(duì)車輛調(diào)度問題的定義以及分類進(jìn)行了闡述,分析了目前公共自行車系統(tǒng)車輛調(diào)度所存在的問題,考慮了用戶出行需求的隨機(jī)性,結(jié)合上述預(yù)測(cè)分析結(jié)果提出了一種價(jià)格激勵(lì)機(jī)制的車輛調(diào)度方法,實(shí)現(xiàn)公共自行車系統(tǒng)站點(diǎn)的供需平衡。在提高服務(wù)水平的同時(shí),降低了系統(tǒng)調(diào)度人員重新放置車輛的需要,從而節(jié)省系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)成本。
【學(xué)位單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：U491.225;TP18
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 論文選題背景及意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 選題意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 城市公共自行車站點(diǎn)規(guī)劃問題
        1.2.2 城市公共自行車站點(diǎn)需求量預(yù)測(cè)
        1.2.3 城市公共自行車系統(tǒng)車輛調(diào)度問題
    1.3 研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 結(jié)構(gòu)安排
第2章 城市公共自行車出行數(shù)據(jù)特征分析
    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及描述
        2.1.1 站點(diǎn)信息
        2.1.2 出行記錄
        2.1.3 氣象數(shù)據(jù)
        2.1.4 站點(diǎn)狀態(tài)
    2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.2.1 缺失值處理
        2.2.2 數(shù)據(jù)量化處理
    2.3 影響因素分析
        2.3.1 氣象因子
        2.3.2 時(shí)間因子
        2.3.3 關(guān)聯(lián)站點(diǎn)
    2.4 本章小結(jié)
第3章 城市公共自行車需求量預(yù)測(cè)分析
    3.1 公共自行車系統(tǒng)預(yù)測(cè)分析
    3.2 隨機(jī)森林算法
        3.2.1 決策樹
        3.2.2 集成學(xué)習(xí)
        3.2.3 隨機(jī)森林算法
    3.3 基于隨機(jī)森林的需求量預(yù)測(cè)模型
        3.3.1 站點(diǎn)時(shí)空聚類
        3.3.2 對(duì)數(shù)優(yōu)化
        3.3.3 輸入/輸出變量的確定
        3.3.4 參數(shù)的設(shè)置
        3.3.5 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    3.4 實(shí)例預(yù)測(cè)
        3.4.1 需求量預(yù)測(cè)模型
        3.4.2 空間聚類
        3.4.3 時(shí)間聚類
        3.4.4 預(yù)測(cè)分析
    3.5 本章小節(jié)
第4章 基于價(jià)格激勵(lì)機(jī)制的車輛調(diào)度模型
    4.1 車輛調(diào)度分析
        4.1.1 公共自行車車輛調(diào)度問題描述
        4.1.2 公共自行車車輛調(diào)度類型的劃分
        4.1.3 公共自行車車輛調(diào)度類型所存在的問題
    4.2 調(diào)度模型構(gòu)建
        4.2.1 問題描述
        4.2.2 模型參數(shù)
        4.2.3 模型建立
    4.3 實(shí)例分析
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果

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