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地铁型公共自行车站点用户骑行特征及其流量影响因素分析——以南京市公共自行车系统为例

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地铁型公共自行车站点用户骑行特征及其流量影响因素分析——以南...

作者：陆宇南京师范大学

学位级别：硕士

公共自行车系统不仅能够解决出行的“第一和最后一公里”难题,也能缓解城市交通拥堵、减少温室气体排放。地铁和公共自行车的协同作用提高了公共交通的速度和可达性,提升了它们在城市公共交通中的竞争力。在公共自行车系统中,地铁型站... 详细信息

公共自行车系统不仅能够解决出行的“第一和最后一公里”难题,也能缓解城市交通拥堵、减少温室气体排放。地铁和公共自行车的协同作用提高了公共交通的速度和可达性,提升了它们在城市公共交通中的竞争力。在公共自行车系统中,地铁型站点发挥了重要的与地铁接驳的功能。本文主要应用复杂网络和空间计量模型研究地铁型公共自行车站点上用户的骑行特征。首先,基于公共自行车系统用户骑行数据,我们采用聚类分析对南京市主城区地铁型站点进行聚类,分析其流量及各时段活跃度特征,并讨论用户的基本特征、骑行时长及距离,挖掘用户骑行的时空间特征。结果显示,高流量型站点在公共自行车与地铁接驳中至关重要,地铁型站点公共自行车出行场景多样而非局限于工作通勤,在骑行用户中年轻人占比不高。其次,为了探究地铁型站点用户空间上的骑行特征,我们构建早高峰、平峰、晚高峰骑行网络,分析、比较各时段用户骑行空间上的特征。结果显示,晚高峰时段地铁型站点用户骑行规模更大。在靠近地铁站且住宅集中的片区,晚高峰用户多采用“地铁+公共自行车”的出行方式;在商业办公区,早高峰时段用户多采用“地铁+公共自行车”的出行方式通勤。最后,考虑到站点间流量的空间相关性,我们采用空间计量模型来度量建成环境等因素对站点流量的影响。结果显示,缓冲区内餐饮、购物场所、生活服务设施、教育培训机构数量及对应地铁站为换乘站对地铁型站点骑行流量有显著的正向影响;缓冲区内其他公共自行车站点数和道路交叉口数对地铁型站点骑行流量有显著的负向影响。基于上述主要结果,我们对地铁型公共自行车站点的建设和公共自行车系统效率的提升提出了相应的建议。

关键词：公共自行车系统地铁型公共自行车站点骑行特征复杂网络空间计量模型

南京市无桩共享单车骑行特征分析及其租还数量预测研究

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南京市无桩共享单车骑行特征分析及其租还数量预测研究

作者：朱艳慧南京师范大学

学位级别：硕士

共享单车作为近年来新兴的一种城市交通方式,因其具有随骑随用、灵活方便的特点而广泛受到人们的欢迎,一定程度上影响了居民的出行方式。但其发展过程中也产生了供需不平衡以及乱停乱放等问题,影响了市容市貌和城市交通系统的通畅,严重... 详细信息

共享单车作为近年来新兴的一种城市交通方式,因其具有随骑随用、灵活方便的特点而广泛受到人们的欢迎,一定程度上影响了居民的出行方式。但其发展过程中也产生了供需不平衡以及乱停乱放等问题,影响了市容市貌和城市交通系统的通畅,严重制约了单车管理与使用向着规范化的发展。为了能够更好的发挥共享单车在城市交通中的补充作用,提升居民出行体验,需要在深入了解共享单车骑行特征的基础上进一步规范共享单车的管理。故本文将共享单车数据作为研究数据源,结合统计分析方法、GIS空间分析方法、群智能优化算法以及深度学习算法做了以下研究。第一,分析共享单车骑行的基本特征。探索了单车骑行时长和距离的规律,识别出单车骑行的早晚高峰。研究表明:共享单车的骑行距离大多小于1000米,时长小于30分钟,主要服务于居民的短途出行。单车骑行类似于城市交通系统,具有早晚高峰现象,分别出现在7:00-9:00和17:00-19:00。使用核密度分析和四叉分割方法,识别单车骑行的热点区域,分析单车出行的空间特征,研究表明:单车骑行在工作日与休息日、早晚高峰热点时段均有差异,其中地铁站、商业中心等区域最易形成单车骑行和聚集的热点区域。第二,结合不同城市功能类型,分析单车出行的周期性规律。利用时序分析方法,对单车数据的周期特征进行分析,并结合城市兴趣面分析单车租借与归还的周期性特征,分析不同城市功能类型区域对应的不同周期性变化特征,对其对应的居民出行行为进行分析。研究表明:商务楼宇区域更多地作为早高峰出行的终点和晚高峰作为出行的起点;居民区更多地作为早高峰出行的起点和晚高峰出行的终点,验证了居民使用单车通勤的需求。风景名胜区域日间时段单车使用量差异不大,说明居民到达或离开风景名胜区域的时间较为分散。科教文化区域单车使用早高峰时段用车辆明显大于晚高峰时段。其他服务类型区域单车骑行日变化规律与商务楼宇区域类似。将工作日与休息日进行对比,工作日的使用更能体现出早晚高峰,即在工作日日间不同时段单车使用量差异较大。第三,结合群智能优化算法以及深度学习算法,构建共享单车租还数量预测模型。选择适合时间序列预测的深度学习算法长短时记忆算法（Long-Short Term Memory,LSTM）,作为租还数量预测部分的核心算法。针对长短时记忆算法超参数数量多的问题,设计使用量子粒子群优化算法（Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO）对其进行超参数优化,快速确定较优的超参数组合。选择典型区域应用构建的共享单车租还数量预测模型,并进行精度验证。结果显示:所构建的共享单车租还数量预测模型QPSO-LSTM可以有效学习单车租还数量变化的周期规律,单车租还数量预测结果较准确。最后,将本文构建的QPSO-LSTM模型与人工神经网络,深度学习算法以及时间序列预测模型进行对比,结果显示本文构建的模型在精度上较以往的模型有所提高。

关键词：共享单车骑行特征城市兴趣面深度学习群智能算法

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基于骑行特征的骑行裤压力舒适性研究

纺织科技进展 2019年第6期 14-17页

作者：吴玉琴程朋朋闽江学院服装与艺术工程学院

分析了骑行特征,研究其对服装面料选择、版型设计的要求,通过对骑行裤的版型结构优化,将骑行运动特征和骑行状态下下肢不同部位的压力变化规律二者结合。研究了骑行状态下下肢体表的变化规律,对结构优化前后的骑行裤进行了压力舒适性的... 详细信息

分析了骑行特征,研究其对服装面料选择、版型设计的要求,通过对骑行裤的版型结构优化,将骑行运动特征和骑行状态下下肢不同部位的压力变化规律二者结合。研究了骑行状态下下肢体表的变化规律,对结构优化前后的骑行裤进行了压力舒适性的主客观对比评价,为设计出结构更为优良的骑行裤提供理论依据。

关键词：骑行特征压力舒适性结构优化主客观评价

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新时期电动自行车骑行特征研究

黑龙江交通科技 2019年第6期42卷 218-219,222页

作者：侯礼兴天津市市政工程设计研究院

材料技术和电池技术的革新使电动自行车具有轻便、续航里程长的优势。共享电动自行车的出现进一步增加了电动自行车的使用量。针对电动自行车的发展,不同的城市给出了不同的鼓励或者限制政策。这些都急需对新时期的电动自行车骑行特征... 详细信息

材料技术和电池技术的革新使电动自行车具有轻便、续航里程长的优势。共享电动自行车的出现进一步增加了电动自行车的使用量。针对电动自行车的发展,不同的城市给出了不同的鼓励或者限制政策。这些都急需对新时期的电动自行车骑行特征有比较定性、定量的了解和掌握。以西安市为例,对样本范围进行界定,选择分层抽样和简单随机抽样相结合的抽样方法获取样本,通过对样本数据进行分析,从骑行者个人属性、骑行行为特征、骑行路径道路环境三方面进行研究,最后得出国内类似西安这种城市电动自行车的主要骑行特征。

关键词：电动自行车骑行环境骑行特征

天气及建成环境对共享单车出行需求的影响研究

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天气及建成环境对共享单车出行需求的影响研究

作者：谢国微南京林业大学

学位级别：硕士

在现今积极推动的绿色生态都市和低碳都市建设的发展理念下,共享单车经济作为一项新兴的绿色环保共享经济,由于可以有效改善环境、减轻了城市的交通压力,已逐步渗透到普通市民日常生活,并充当日常出行工具中的重要一员,在闲暇娱乐和通... 详细信息

在现今积极推动的绿色生态都市和低碳都市建设的发展理念下,共享单车经济作为一项新兴的绿色环保共享经济,由于可以有效改善环境、减轻了城市的交通压力,已逐步渗透到普通市民日常生活,并充当日常出行工具中的重要一员,在闲暇娱乐和通勤工作中是不可或缺的角色。但正因为共享式单车是属于一种短途自助出行性质的非机动化公共交通工具,受当地气候、建成环境等外部客观环境影响因素的直接影响要远超于其他因素。所以有必要从天气和建成环境的角度探究共享单车的出行需求变化,以改善民众出行感受,从而更好地实现共享单车对都市环保与城市公共交通的积极影响。因此本研究以上海市中心城区摩拜共享单车订单数据为基础,结合GIS空间分析法、基本统计分析方法、模型分析法,探讨了天气及建成环境对共享单车出行需求的影响。主要工作内容和研究结论如下:(1)共享单车骑行的基本特征分析。本文确定了共享单车的骑行时长和骑行距离分布规律,以及单车出行的早晚高峰分布时段。研究发现:单车出行时长通常在15分钟内,出行距离通常小于1.5公里,是居民短距离出行的主要工具;工作日存在明显的出行早高峰和晚高峰,分别出现在7点至8点和17点至18点,休息日则相对平缓,但工作日与休息日的日均骑行量基本相当。使用核密度工具和多距离空间聚类分析,识别共享单车的空间分布特征,研究发现:单车起终点分布在工作日和休息日的热点区域有所差异,其中商业中心、就业中心和地铁站等区域是单车聚集的热点地区。整体而言,骑行活动在空间上多是聚集发生的。(2)天气对共享单车的影响分析。首先绘制各天气影响因子相关性系数热力图,发现AQI指数与PM2.5、PM10、SO、NO、CO、O的浓度均存在较高的正相关性。然后通过初步统计分析,发现温度、大气压、相对湿度和风速过高或过低,均会抑制共享单车的出行需求,而阴、中雨、雷阵雨时的出行需求低于晴和多云。最后运用多元线性回归模型,综合分析天气要素对共享单车出行需求的影响方向及程度,发现中雨、阵雨、雷阵雨和空气质量指标对出行需求有显著影响。在此基础上,选取降雨和空气质量为良的共享单车出行数据,利用k-means聚类方法,分析各区域受影响变化类型和空间上的分布状况,研究表明:降雨条件下共享单车使用需求和归还需求以“早晚高峰显著减少,闲时变化不显著”类区域最多;空气质量良时以使用需求“各时段变化均不显著”和归还需求“早晚高峰显著增加,闲时变化不显著”类区域数量最多。(3)基于城市整体研究范围,将天气区分为降雨和空气质量良两类,构建多元线性回归模型(MLR)探究天气及建成环境对共享单车出行需求的交互影响。结果表明,科教文化服务、商务住宅、医疗保健服务、住宿服务等建成环境数量对降雨和空气质量良时的共享单车出行需求变化均有正相关关系,而公交站点数量仅对降雨时的共享单车使用需求变化存在显著正相关。这也说明了建成环境因子是导致相同天气条件下区域间出行需求变化存在差异的主要原因之一。(4)基于局部地区的地理空间异质性,采用地理加权回归模型(GWR)深入探究降雨和空气质量良时各建成环境因子对共享单车使用需求、归还需求在不同区域的具体影响程度,运用GIS软件进行可视化,分别展示和对比了不同模型中建成环境影响系数在空间上的差异,发现各类建成环境要素在不同网格区域内的影响方向和程度均有不同,进一步说明出行需求的变化不仅受天气的干扰,也会受到区域内建成环境属性的显著影响。同时,地理加权回归模型在拟合精度上有较大的提高。

关键词：共享单车天气建成环境骑行特征出行需求

城市轨道交通站点互联网租赁自行车停放分级治理对策——北京实证分析

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交通工程 2022年第1期22卷 1-7,96页

作者：云婷仝进北京市交通综合治理事务中心北京市交通委员会北京100044

轨道站点已成为互联网租赁自行车运营的热点区域,但由于轨道站点周边骑行特征和周边用地性质具有复杂性,不同轨道站点自行车停放问题的严重程度存在差异,难以形成轨道站点秩序管理和治理效果评价的统一标准.本文提出了基于站点等级划分... 详细信息

轨道站点已成为互联网租赁自行车运营的热点区域,但由于轨道站点周边骑行特征和周边用地性质具有复杂性,不同轨道站点自行车停放问题的严重程度存在差异,难以形成轨道站点秩序管理和治理效果评价的统一标准.本文提出了基于站点等级划分的互联网自行车管理方法,结合骑行数据特征,以及周边用地类型,职住建筑规模等客观因数,分析自行车淤积成因,建立轨道站点停放秩序的综合评价指标体系,并针对不同分类等级轨道站点提出对应的治理措施.

关键词：互联网租赁自行车骑行特征用地规模分级停放管理

分时期多时空维度的北京市首条自行车专用路运行效果分析

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交通工程 2022年第4期22卷 1-8页

作者：胡莹邵春福王书灵马洁王腾北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通发展研究院北京100073 北京市城市道路管理养护中心北京100067

2019年5月31日北京市首条自行车专用路——回龙观至上地软件园自行车专用路开通运行,作为一种新型工程其示范效益毋庸置疑,但其可推广性和实际效果需要进一步分析论证.本文通过近3年流量数据的监测与跟踪,分时期的意愿调查和多种交通方... 详细信息

2019年5月31日北京市首条自行车专用路——回龙观至上地软件园自行车专用路开通运行,作为一种新型工程其示范效益毋庸置疑,但其可推广性和实际效果需要进一步分析论证.本文通过近3年流量数据的监测与跟踪,分时期的意愿调查和多种交通方式出行体验等方式获取了主客观数据,从运行特征、骑行特征、使用效果等方面剖析了自行车专用路的运行效果,并提出了结论建议,为指导后续自行车专用路的规划建设提供了依据.

关键词：回龙观至上地软件园自行车专用路运行特征骑行特征效果分析

基于开源大数据的城市形态与共享单车骑行的影响机制研究——以成都市三环内中心城区和南延线城区为例

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基于开源大数据的城市形态与共享单车骑行的影响机制研究——以成...

作者：黄达四川大学

学位级别：硕士

共享单车的快速发展改变了人们的出行方式,骑行出行比例大幅增长,城市对良好的骑行环境有了更加现实的需求。同时成都市在建设美丽宜居公园城市的目标下,倡导简约适度、绿色低碳的出行方式。本文通过分析共享单车出行的时空特征和探讨... 详细信息

共享单车的快速发展改变了人们的出行方式,骑行出行比例大幅增长,城市对良好的骑行环境有了更加现实的需求。同时成都市在建设美丽宜居公园城市的目标下,倡导简约适度、绿色低碳的出行方式。本文通过分析共享单车出行的时空特征和探讨骑行行为与城市形态的相互影响关系,理解共享单车出行行为和其与城市形态要素的影响机制,为适宜共享单车骑行的城市形态建设提出策略支撑。根据国内外有关骑行行为和与骑行相关的城市环境研究现状为基础,总结出四类,共12个城市形态指标。通过全局回归分析和局部回归分析探究城市骑行量与城市形态指标的相互影响机制。同时也分析了工作日和周末共享单车出行时空特征,对哥本哈根和阿姆斯特丹等骑行友好城市的骑行环境措施进行了借鉴分析。主要结论:(一)共享单车时空出行特征方面:成都工作日和周末均有明显的早晚高峰,没有明显的午高峰。早晚高峰骑行量最大,上午和下午活动时间骑行量居中,晚间活动时间骑行量最小。骑行行为以短时间短距离出行为主。工作日平均骑行时长为19分46秒,平均骑行距离(直线距离)为1939米。周末平均骑行时长为16分41秒,平均骑行距离(直线距离)为1641米。工作日早晚高峰骑行时长和距离最长。骑行起点和终点聚集区分布在主要道路周围,与主要道路的连接是共享单车出行的一个重要功能。(二)共享单车骑行量与城市形态的相关性方面:工作日显著正向影响要素为功能混合度、容积率、地铁站点数量、道路线密度、公交站点密度、体育休闲密度、餐饮娱乐密度、办公密度、居住密度。显著负向影响要素为生活服务密度。周末显著正向影响要素为功能混合度、容积率、地铁站点数量、道路线密度、公交站点密度、体育休闲密度、居住密度、餐饮娱乐密度。无显著负向影响要素。功能混合度、容积率、地铁站点数量、道路线密度是影响效力较大的指标。骑行量随着功能混合度增长而增加。功能混合度在0-0.4左右骑行量增长较迅速,功能混合度在0.4-0.85左右骑行量增长放缓,功能混合度在0.85之后骑行量会有下降趋势。功能混合度大于0.4,有利于形成高效稳定的骑行量。骑行量随着容积率的增长而增加。容积率大约超过2之后,骑行量增长变缓。骑行量随着道路线密度增长而增加。道路线密度在0-3km/km2时骑行量增长缓慢,道路线密度在3-7.5km/km2时骑行量增长速率变快,道路线密度在7.5-12km/km2时骑行量增长速率又变缓。道路线密度在7.5km/km2左右是形成较高效率骑行道路网络的临界值。骑行量总体随着公交站点密度增长而增加。公交站点密度在0-12个/km2时,骑行量增长较迅速,公交站点密度在12-24个/km2时骑行量增长较为平缓。公交站点密度为12个/km2时为构建高效公交-共享单车接驳交通系统的临界值。地铁站点数量在工作日和周末对骑行量均为正相关。中心城区地铁站点分布较密集,单个地铁站点对共享单车骑行促进作用较小。外围区域地铁站点数量较少,单个地铁站点对共享单车骑行促进作用较大。住区旁的骑行绿道对于共享单车骑行有较大促进作用。

关键词：城市形态共享单车地理加权回归(GWR) 骑行特征

建成环境对共享单车骑行行为的影响分析 ——以深圳为例

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建成环境对共享单车骑行行为的影响分析 ...

作者：周万宇深圳大学

学位级别：硕士

自2016年来,互联网、移动支付和高精度定位等技术的迅猛发展促进了共享单车这种无桩式公共自行车系统的快速发展。现有的共享单车出行成为了城市居民出行的重要交通方式之一。然而现有的共享单车骑行需求与城市空间容量不匹配,导致城市... 详细信息

自2016年来,互联网、移动支付和高精度定位等技术的迅猛发展促进了共享单车这种无桩式公共自行车系统的快速发展。现有的共享单车出行成为了城市居民出行的重要交通方式之一。然而现有的共享单车骑行需求与城市空间容量不匹配,导致城市空间环境不能很好的支持共享单车的骑行,这需要我们在规划设计的角度去积极关注共享单车的骑行行为特征。因此,了解城市建成环境对于共享单车骑行需求的影响,有助于促进共享单车的高效使用和实现共享单车的合理投放。本文采集全时段的摩拜单车数据,以建成环境数据集,运用GIS为数据录入与量化平台,使用空间分析与统计分析等方法,描述和呈现深圳市共享单车骑行各方面的行为特征。同时结合现有的研究成果,建立了不同时段的骑行特征和土地利用等空间特征的建成环境影响数据库,并将40个建成环境变量进行因子提取,并分别从不同时间断面构建主成分回归模型,通过对多元主成分线性回归模型探讨影响共享单车骑行行为的建成环境因素。研究结果发现不同建成环境因子对共享单车的骑行影响贡献度存在差异,从高到低为:高质量建成环境因子、主干道通行需求因子、低成本空间需求因子、未开发空间需求因子、就业空间需求因子、道路通行需求因子与其他空间需求因子。最后基于前文的分析结果,提出了优化共享单车的骑行空间环境策略:区别空间成熟度,不同时段不同需求进行调度与投放;共享单车投放点与停靠点的规划设计与选址考虑骑行需求、空间需求与交通设施的适配;自行车专用道路规划设计考虑共享单车的骑行需求;对现有骑行需求强烈的区域,提升自行车专用道空间运载效力,优化专用道路连续性进而提升骑行体验;对已有良好骑行环境的空间,提升空间承载力、增加业态的丰富度;对不提倡骑行的空间,增设公交站点与线路,提高公交的可达性等。

关键词：共享单车骑行行为建成环境骑行特征因子分析主成分分析回归分析