共享单车论文Word格式文档下载.docx
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共享单车；
层次分析模型；
成对比较矩阵；
数据拟合
一、问题重述
对于生活在城市里的居民出行，不管是工作还是回家，出了公共交通工具再到目的地的一段路一直是个难题。
走起来太远，打车又不划算。
随着“互联网+”时代的到来，共享经济的兴起，有多家公司依托移动互联网建立了共享单车平台，利用大数据，意图解决出行“最后一公里”难题。
请查阅相关数据，解决以下问题：
1.建立数学模型，说明共享单车对城市居民出行产生什么影响，能否解决“最后一公里”问题？
（可选1个或几个城市分析）
2.建立数学模型，评估现行共享单车公司模式是否能持续。
（可选两个比如摩拜和Ofo）
3.各大共享单车公司竞争最终谁会胜出（或者是何种格局），详细说明你的理由并给共享单车公司一些建议。
二、问题分析
随着“互联网+”时代的到来，共享经济的兴起，有多家公司依托移动互联网建立了共享单车平台，共享单车也成为近几年一直热议的话题。
建立数学模型，对共享单车出现后不同方面的影响进行研究分析。
对于问题1，本小题要求通过对1个或多个城市的共享单车使用情况进行分析，来说明共享单车对城市居民出行产生的影响以及解决“最后一公里”问题。
因此要解决此问题，首先要查找1个城市的相关数据（以西安为例），然后根据查找数据进行合理分析。
因为要说明对城市居民产生的影响，我们利用层次分析法，计算出城市居民使用共享单车的比重就可说明其产生的影响和最后一公里问题的解决。
对于问题2，选择摩拜和Ofo两个共享单车公司模式是否能持续进行分析，这同该公司的盈利密不可分，但是单车的寿命为三年，报废率、投入量的数据无法得知，因此收入的趋势推测是否盈利。
利用2016年下半年两品牌的收入（收入=用户数×
该月人均单日使用次数×
该月天数），拟合函数建立线性关系模型，预测将来半年内两品牌的收入情况。
对于问题3，分析介绍各大共享单车公司的现有覆盖范围、投放量、抢占的用户以及不同出行,里程和出行频率组合下的出行方案，以出行成本最低为决定标准，比较平均使用时间。
在综合评价各自的优缺点，分析成本及盈利模式，比较用户的使用量，从而分析出在竞争中，究竟谁会胜出或者形成什么格局。
三、问题假设与符号说明
3.1问题假设
假设1：
短途使用单车每次不超过1小时；
假设2：
使用共享单车押金不纳入公司的收入；
假设3：
忽略天气、交通等突发状况造成的出行选择有大的改变；
假设4：
出行者均以其出行所需进行最优选择出行方式。
3.2符号说明
CR：
成对比较矩阵随机一致性比率；
CI：
衡量成对比较矩阵不一致程度的指标；
RI：
平均随机一致性指标；
Earning：
共享单车公司的收入；
person：
使用单车的用户数；
times：
每辆单车每天使用的次数；
Day：
每个月的天数；
x：
时间；
y1：
摩拜单车公司的收入；
y2：
Ofo单车公司的收入。
四、模型的建立与求解
4.1问题1模型的建立与求解
一个城市的公交系统再发达、再完善，也无法将市民出行“最后一公里”的问题完美解决。
在短距离出行方面极具优势的自行车，正好能弥补交通末端的缺陷。
共享单车的出现不仅为市民的生活提供了很大的便利，同时解决了市民“最后一公里”出行的问题。
共享单车的出现也给城市居民的生活带来了很大的影响，在出行方式上多了一种选择。
下面将建立层次分析模型对其产生的影响进行分析。
首先，对五个出行方式自行车（bike）、私家车（car）、出租车（taxi）、公交车（bus）、步行（hike），按选择出行方式的四个影响因素：
时间、费用、舒适度、便捷程度，构成如下层次分析模型：
然后，构造成对比较矩阵，比较第i个元素与第j个元素相对上一层某个因素的重要性时，使用数量化的相对权重aij来描述。
设共有n个元素参与比较，则称为成对比较矩阵。
成对比较矩阵中aij的取值可参考Satty的提议，按下述标度进行赋值。
aij在1-9及其倒数中间取值。
aij
=1，元素i与元素j对上一层次因素的重要性相同；
=3，元素i比元素j略重要；
=5，元素i比元素j重要；
=7，元素i比元素j重要得多；
=9，元素i比元素j的极其重要；
=2n，n=1,2,3,4，元素i与j的重要性介于aij
=2n
−1与aij
+1之间；
，n=1,2,...,9，当且仅当aij=
n。
成对比较矩阵的特点：
。
（备注：
当i=j时候，aij=1）
选拔出行方式考虑4个条件：
时间a1，舒适度a2，便捷程度a3，费用a4。
根据西安市城镇居民交通出行方式与绿色出行调查报告可知影响因素百分比，用成对比较法，得到成对比较阵如下：
A=
a31
=3表示便捷程度与时间重要性之比为3，即城市居民认为便捷程度比时间略重要。
成对矩阵构造完成后应该进行一致性检验，确定矩阵的可接受程度。
从理论上分析得到：
如果A是完全一致的成对比较矩阵，应该有
但实际上在构造成对比较矩阵时要求满足上述众多等式是不可能的。
因此退而要求成对比较矩阵有一定的一致性，即可以允许成对比较矩阵存在一定程度的不一致性。
由分析可知，对完全一致的成对比较矩阵，其绝对值最大的特征值等于该矩阵的维数。
对成对比较矩阵的一致性要求，转化为要求矩阵的绝对值最大的特征值和该矩阵的维数相差不大。
检验成对比较矩阵A一致性的步骤如下：
计算衡量一个成对比较矩阵A（n>
1阶方阵）不一致程度的指标CI：
RI为平均随机一致性指标，它只与矩阵阶数n有关，其取值如表4-1所示：
表4-1RI取值表
n
1
2
3
4
5
6
7
8
9
RI
0.58
0.90
1.12
1.24
1.32
1.41
1.45
随机一致性比率CR计算公式如下：
判断方法如下：
当CR<
0.1时，判定成对比较阵A具有满意的一致性，或其不一致程度是可以接受的；
否则就调整成对比较矩阵A，直到达到满意的一致性为止。
使用MATLAB计算影响因素的成对比较矩阵的最大特征值为4.0206，不一致程度的指标为0.007，则
这说明A不是一致阵，但A具有满意的一致性，A的不一致程度是可接受的。
使用MATLAB计算A的标准化后的特征向量U
=（0.18940.10540.51580.1894）Z。
经过标准化后这个向量称为权向量。
这里它反映了居民出行选择出行方式时，视便捷程度最重要，其次是时间和费用，最后才是舒适度，各因素的相对重要性由权向量U的各分量所确定。
使用MATLAB求矩阵A的特征值及特征向量的具体代码和结果将在附录中详细说明。
根据上述方法，要从五个出行方式中选一个总体上最适合影响出行因素条件的方式。
因此此，对五个出行方式taxi、car、hike、bike、bus分别比较时间a1、舒适度a2、便捷程度a3、费用a4四个影响因素，得成对比较矩阵如下：
B1=B2=B3=B4=
对B1、B2、B3、B4做一致性检验可得其随机一致性比率分别为：
0.0902、0.0754、0.0739、0.0648，其结果均小于0.1。
因此这四个矩阵的不一致性的程度是可接受的。
经计算，B1、B2、B3、B4的权向量分别为
最后计算各个出行方式的权值ωz（taxi）
从计算公式可知，taxi的总的分ω（taxi）实际上是taxi各条件ωa1（taxi）、ωa2（taxi）、ωa3（taxi）、ωa4（taxi）的加权平均值，权就是个条件的重要性。
计算出个出行方式总得分如表4-2所示：
表4-2出行方式比较结果
0.1894
0.1054
0.5158
总得分
taxi
0.1354
0.1241
0.0475
0.1364
0.0634
car
0.3847
0.4415
0.1363
0.0540
0.1999
hike
0.0306
0.0398
0.1945
0.4577
0.1971
bike
0.0646
0.0758
0.5481
0.3119
0.3261
bus
0.3188
0.0736
0.0400
0.1521
由表4-2计算结果比较排序可得bike>
car>
hike>
bus>
taxi，共享单车成为城市居民日常出行的第一选择方式。
共享单车的使用，不仅解决“最后一公里”步行远，打车贵的问题，而且绿色环保，降低汽车尾气的排放量，为城市居民带来很大的便利。
4.2问题2模型的建立与求解
共享单车虽然叫“共享”，但它的服务并不是双边平台的“共享”模式，而是单向服务的“租赁”模式。
共享单车的使用流程为交押金、充值到使用付费。
充值可以忽略，押金不作为收入，收入实际上不可控的，真实数值会小于计算出来的数字，使用付费则是计算现金主要来源，即
Earning=person*times*day
（1）
上式中Earning表示单车公司的收入，person是使用单车的独用户数，times则是一天使用的次数，day是一个月的天数。
上式计算即可的到2016年下半年单车公司的收入。
经上网，期刊的查找查询到2016年下半年摩拜和Ofo单车公司数据分布如表4-3所示：
表4-3单车使用相关数据
时间
单车
用户数
人均单日使用次数（次）
2016.10
摩拜
374.25
5.14
Ofo
56.53
3.77
2016.11
375.54
5.37
102.35
4.00
2016.12
452.14
5.79
123.19
5.1
2017.1
570.18
5.71
197.4
3.49
由此统计数据运用Excel根据式
（1）计算在对应时间内摩拜和Ofo的收入分布如表4-4所示：
表4-4摩拜和Ofo收入分布
时间
收入
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