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公共自行车服务系统综合评价

公共自行车服务系统综合评价

关键词:

公共自行车服务系统统计分析模糊聚类分析SPASSMATLABEXCEL

摘要:

本文针对浙江省温州市鹿城区公共自行车管理中心提供的某20天借车和还车的原始数据,通过对数据的整理得出各站点借车、还车的累积分布情况,并统计出各站点借车、还车时长分布以及各站点借、还车的高峰时段。

通过对供求情况的分析,对自行车站点位置的设置及锁桩数量安排是否合理进行评价。

针对问题一,由于实验的随机性导致样本数据不一定能真实地反映现实状况,由于植物的高度、盖度、密度与生物量之间存在较强的关联性,我们运用多元线性回归残差方法,运用MATLAB、EXCEL等软件对原始数据进行处理,对于整体偏离较大的数据进行剔除,保证后期建立模型的准确性。

针对问题二,结合问题一所得剔除后的数据,对不同的人类干扰,过牧区、轮牧区、开垦区对生态退化的影响程度的分析,通过建立相对偏差矩阵,结合变异系数法求得各影响因子的权重,构建综合评价模型,得出不同时间段内不同植物因子下高度、盖度、密度及生物量、啮齿动物捕获率对不同干扰下生态退化的促进程度,得出过牧区对生态退化程度促进作用更大,其次是开垦区,而轮牧区对生态退化程度促进作用最小的结论。

针对问题三,首先我们通过查阅相关资料得到当前荒漠区生态退化的标准,结合荒漠区生态恢复过程中的主要的影响因素,包括植被的高度、盖度、密度以及植物的生物量,动物的生物量等因素,建立荒漠区生态恢复模型。

结合所得荒漠区生态退化的标准以及荒漠区生态恢复模型建立生态稳定性水平的微分方程模型,得出通过荒漠区生态环境恢复可以通过减少人为干扰或者增加人工植被的方式解决的结论,并给出了具体的量化措施。

本文后续对模型进行了误差分析,并基于问题三中微分方程模型中时间因素的限制建立logistic模型进行改进。

同时,本文综合评价了模型的优缺点,然后进行模型的改进并做

 

§1问题的重述

一、背景知识

1.公共自行车服务系统:

在某个区域内,隔一定距离建立一些停放自行车的站点,这些自行车租赁点共同组成一个网络,并通过公共自行车管理系统来管理这些自行车。

每辆自行车都单独有一个锁自行车的装置和读卡租车、还车的读卡器。

各自行车站点实现24小时无人监管和统借统还功能,调度管理中心实时监控和调度各站点的使用状态。

2.公共自行车的使用:

公民只需要凭借个人身份证即可办理一张借车卡,每张卡需要缴纳一定的信用保证金和服务费用,办卡成功即可通过刷卡的方式对停放的公共自行车进行租借,支持24小时内还车,并且实行限时免费,阶梯收费的准则。

3.实施公共自行车服务的意义:

公共自行车作为城市交通的重要组成部分,在短距离出行上具有公交、出租无法替代的优势:

一是使用人力驱动,具有环保优势,可为居民和旅游者提供便捷的出行;二是具有体积小、方便灵活、和投资少的优势,可作为联接地铁、公交的重要交通工具;三是具有对道路适应性强以及遇交通堵塞时可利用空隙和支路灵活疏散的优势,提高城市交通的整体运行效率。

二、相关数据

1.鹿城区公共自行车数据(内含20个Excel文件,见附件1)

2.鹿城区公共自行车站点分布图(见附件2)

三、要解决的问题

1.问题一:

统计各站点20天每天及累计借车和还车次数,并分别给它们排序,并统计每次用车时长分布情况。

2.问题二:

试统计20天中各天使用公共自行车的借车人数量,并统计数据中出现过的每张借车卡累计借车次数的分布情况。

3.问题三:

找出所有所给站点合计使用公共自行车次数最大的一天。

定义两站点之间的距离,并找出自行车用车的借还车站点之间(非零)最短距离与最长距离。

对借还车是同一站点且使用时间在1分钟以上的借还车情况进行统计。

选择借车频次最高和还车频次最高的站点,分别统计分析其借、还车时刻的分布及用车时长的分布。

找出各站点的借车高峰时段和还车高峰时段,并对具有共同借车高峰时段和还车高峰时段的站点分别进行归类。

4.问题四:

对目前公共自行车服务系统站点设置和锁桩数量的配置做出评价。

5.问题五:

找出公共自行车服务系统的其他运行规律,提出改进建议。

 

§2问题的分析

1、对问题总的分析

公共自行车具有节能,环保等诸多的优点。

首先我们通过查阅相关资料,在对当前公共自行车的服务模式以及使用规则进行深入的了解基础上通过对现有自行车服务系统的运行规律从统计的角度进行分析,对现有的公共自乱的利用情况以及现有的资源配置情况进行评价,结合以上问题的分析以及对现有的公共自行车的运行规律的研究,为当前公共资源的配置提出合理的意见和建议。

二、对具体问题的分析

1.对问题一的分析:

根据附件一中的数据,运用统计分析的方法,使用EXCEL软件对各个站点每天累计借车、还车频次进行统计,并各站点20天的借车、还车进行累加,通过RANK函数得出借车、还车频次累计的排序。

统计每次用车时间,使用MATLAB软件分析用车市场的分布情况

2.对问题二的分析:

要统计各个站点每天借车人数,由于每个人的借车卡号唯一,既统计一天中不同借车卡号的个数。

结合MATALB的统计功能,统计每张借车卡累计借车次数。

分别统计

3.对问题三的分析:

首先结合问题一的结论,找出20天中合计使用公共自行车次数最大的一天,根据问题一、二的分析通过使用EXCEL、MATLAB软件分别统计任意两站点之间的最短距离和最长距离,使用最高和最低频次的站点、接车高峰和换车高峰

§3模型的假设

1.假设用车时间为0且借入站点和还车站点为同一站点的记录(借车人并未使用自行车),不计入频次的统计。

2.假设用车时间为0且只有借车记录而无还车记录的数据,可能是因为自行车损坏或车辆丢失导致,只计入借车频次的统计而不纳入还车频次。

3.假设借车

4.假设人骑自行车的速度是不变的,忽略人的体质以及其他各方面的差异。

因此可以根据用车时间的长短来衡量两站点之间的距离。

5.假设

§4名词解释与符号说明

一、名词解释

1.盖度:

即投影盖度。

指植物枝叶所覆盖的地面面积比率,或称植冠盖度(canopycover-age)即投影盖度通常不扣除枝叶间的太阳斑点或空隙。

2.密度:

即单位面积内植物株数。

二、符号说明

序号

符号

符号说明

1

个指标i=1.2.3……9

2

j=1.2.3分别表示过牧区、轮牧区、开垦区对生态退化的影响方案

3

第i项指标权重

4

第j项方案的综合得分

5

y

生态稳定水平

§5模型的建立与求解

一、问题一的分析与求解

问题一要求根据附件一中各天的数据统计出各站点20天中每天及累计的借车频次和还车频次,并对所有站点按累计的借车频次和还车频次分别给出它们的排序。

结合假设1假设2,通过EXCEL软件对数据整理可得各站点20天每天及累计借车频次如表1:

(详细数据见附件3)

表1.

天数

站点

1

2

3

4

5

……

19

20

总计

1

88

135

135

135

117

……

83

84

1681

2

102

107

107

73

126

……

108

107

1663

3

172

183

183

60

179

……

180

179

2622

4

229

272

272

240

224

……

325

283

5108

5

132

157

157

158

150

……

130

138

2367

6

101

98

98

94

109

……

101

113

1698

7

99

104

104

48

137

……

112

113

1669

8

92

74

74

46

106

……

116

113

1535

……

……

……

……

……

……

……

……

……

……

180

50

88

88

88

107

……

132

151

2015

181

61

99

99

82

116

……

169

177

2251

1000

0

0

0

0

0

……

0

0

11

各站点20天累计借车频次排序如表2。

表2.

排序

站点

排序

站点

排序

站点

排序

站点

排序

站点

排序

站点

排序

站点

1

42

27

54

53

134

79

16

105

25

131

122

157

58

2

56

28

130

54

171

80

31

106

99

132

30

158

161

3

19

29

50

55

172

81

89

107

127

133

125

159

75

4

63

30

179

56

131

82

40

108

150

134

145

160

91

5

49

31

79

57

26

83

100

109

5

135

11

161

178

6

33

32

59

58

61

84

129

110

175

136

110

162

111

7

47

33

52

59

124

85

41

111

121

137

72

163

142

8

69

34

70

60

12

86

45

112

167

138

151

164

113

9

64

35

4

61

85

87

82

113

174

139

94

165

158

10

101

36

78

62

88

88

104

114

144

140

132

166

97

11

39

37

60

63

18

89

66

115

77

141

173

167

143

12

128

38

135

64

133

90

141

116

164

142

152

168

96

13

44

39

14

65

123

91

80

117

181

143

29

169

119

14

62

40

36

66

68

92

176

118

76

144

6

170

116

15

71

41

105

67

168

93

163

119

109

145

115

171

73

16

48

42

23

68

95

94

107

120

83

146

165

172

120

17

55

43

24

69

20

95

84

121

147

147

1

173

93

18

53

44

154

70

37

96

170

122

81

148

7

174

28

19

9

45

149

71

46

97

27

123

74

149

2

175

155

20

21

46

35

72

34

98

137

124

140

150

157

176

156

21

38

47

87

73

148

99

117

125

22

151

15

177

90

22

57

48

17

74

136

100

169

126

139

152

112

178

86

23

118

49

43

75

106

101

51

127

180

153

166

179

162

24

65

50

98

76

177

102

3

128

67

154

8

180

153

25

32

51

103

77

146

103

138

129

102

155

13

181

1000

26

10

52

126

78

92

104

160

130

114

156

159

182

108

各个站点20天中每天累计还车频次如表3。

表3.

天数

站点

1

2

3

4

5

……

19

20

总计

1

132

132

44

150

109

……

93

80

1678

2

105

105

25

79

116

……

110

102

1645

3

188

188

62

74

184

……

188

173

2756

4

283

283

103

268

223

……

337

293

5309

5

145

145

80

157

171

……

134

141

2460

6

95

95

36

108

111

……

105

121

1687

7

101

101

23

52

134

……

112

122

1721

8

83

83

14

40

101

……

118

112

1435

……

……

……

……

……

……

……

……

……

……

180

75

75

48

84

99

……

131

149

2143

181

78

78

47

82

114

……

158

178

11

各站点20天累计还车频次排序如表4。

表4.

排序

站点

排序

站点

排序

站点

排序

站点

排序

站点

排序

站点

排序

站点

1

56

27

179

53

171

79

89

105

160

131

11

157

91

2

42

28

52

54

61

80

82

106

138

132

122

158

75

3

63

29

130

55

98

81

92

107

5

133

180

159

112

4

19

30

4

56

134

82

31

108

164

134

145

160

159

5

49

31

60

57

18

83

100

109

175

135

110

161

178

6

33

32

50

58

88

84

16

110

83

136

30

162

111

7

69

33

54

59

26

85

45

111

76

137

132

163

113

8

101

34

79

60

37

86

104

112

174

138

7

164

97

9

47

35

78

61

85

87

41

113

127

139

125

165

142

10

64

36

59

62

131

88

129

114

144

140

6

166

96

11

44

37

70

63

124

89

163

115

167

141

1

167

119

12

39

38

36

64

148

90

66

116

109

142

151

168

13

13

62

39

154

65

68

91

141

117

181

143

173

169

143

14

128

40

35

66

12

92

80

118

121

144

165

170

116

15

71

41

14

67

168

93

176

119

150

145

2

171

120

16

55

42

149

68

46

94

3

120

67

146

94

172

73

17

48

43

23

69

123

95

137

121

22

147

29

173

93

18

57

44

135

70

133

96

51

122

77

148

152

174

28

19

53

45

87

71

106

97

27

123

147

149

157

175

156

20

38

46

126

72

136

98

84

124

81

150

15

176

155

21

9

47

24

73

20

99

107

125

114

151

115

177

90

22

21

48

105

74

95

100

117

126

139

152

58

178

86

23

118

49

103

75

34

101

169

127

102

153

158

179

162

24

65

50

17

76

40

102

170

128

140

154

166

180

153

25

32

51

172

77

146

103

25

129

74

155

8

181

1000

26

10

52

43

78

177

104

99

130

72

156

161

182

108

对每次用车时长的统计结果如表5。

表5.

天数

用车时长

1

2

3

4

5

……

19

20

1

613

587

263

582

529

……

608

591

2

551

573

287

480

574

……

629

642

3

937

1036

455

867

1043

……

1151

1179

4

1321

1404

706

1249

1468

……

1665

1647

5

1687

1691

855

1450

1770

……

2026

1954

6

1729

1797

890

1578

2020

……

2239

2294

7

1846

1854

943

1661

2102

……

2160

2266

8

1777

1890

927

1616

1931

……

2236

2276

9

1776

1864

882

1652

1997

……

2176

2238

10

1726

1780

841

1485

1835

……

1935

2082

……

……

……

……

……

……

……

……

……

178

0

0

0

2

0

……

0

0

179

1

0

0

0

1

……

0

0

180

0

0

0

2

0

……

0

0

分布图如图1.

图1.

用车时长具体分布情况如表5。

表5.

时间

峰度

偏度

众数

均值

中位数

1

8.61

2.57

0

190

4

2

8.66

2.58

0

196

5

3

9.93

2.77

0

88.2

2

4

9.13

2.64

0

169

4

5

9.2

2.66

0

201

4

6

9.14

2.66

0

211

5

7

9.32

2.68

0

212

4

8

10.3

2.86

0

87.5

1

9

10.1

2.83

0

57.8

1

10

11.1

2.95

0

36

1

11

9.41

2.68

0

170

5

12

9.6

2.73

0

201

4

13

9.34

2.7

0

219

4

14

9.6

2.73

0

219

5

15

9.8

2.77

0

203

3

16

10.3

2.85

0

101

1.5

17

9.13

2.65

0

168

3

18

9.35

2.69

0

168

4

19

9.72

2.75

0

213

4

20

9.5

2.72

0

221

4

二、问题二的分析与求解

统计20天中各天使用公共自行车的不同借车卡(即借车人)数量,并统计数据中出现过的每张借车卡累计借车次数的分布情况。

各天使用公共自行车的借车人数量如表6。

三、问题三的分析与求解

根据已给站点的借车数据统计出合计使用公共自行车次数最大的一天为第20天。

 

由问题一中的统计结果可以得出借车频次最大的站点为街心公园站,还车频次最大的站点为五马美食林站。

为了统计方便我们选取时间间隔为1小时。

通过EXCEL高级筛选我们得到街心公园站各时间段借车频次分布如表7。

表7.

时间段

6-7

7-8

8-9

9-10

10-11

11-12

12-13

13-14

频次

1

25

55

58

49

77

75

64

时间段

14-15

15-16

16-17

17-18

18-19

19-20

20-21

21-22

频次

64

56

63

119

41

23

14

5

为了更直观的表现各时段借车次数的大致分布情况我们用MATLAB软件做出相关图,如图2所示

图2.

由图可以看出在12:

00和8:

00附近借车次数最多。

街心公园还车时刻分布如表8。

表8.

时间段

6-7

7-8

8-9

9-10

10-11

11-12

12-13

13-14

频次

10

58

68

56

43

56

38

43

时间段

14-15

15-16

16-17

17-18

18-19

19-20

20-21

21-22

频次

47

56

57

86

58

32

32

11

还车时刻分布图如图3。

图3.

由图3可以看出8:

00到9:

00以及17:

00到18:

00还车人数较多。

街心公园站用车时长分布如表9。

表9.

用车

时长

0

1-5

6-10

11-15

16-20

21-25

26-30

30-35

36-40

41-45

46-50

51-55

56-60

60

以上

频次

45

98

252

160

112

46

29

32

19

7

9

4

2

5

分布图如图3。

图3.

由图3可以看出用车时间大都在30分钟以内,其中用车时间为6到10分钟人数最多。

五马美食林各时间段借车频次分布如表10。

时间段

6-7

7-8

8

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