代詩蕊
寧夏大學土木與水利工程學院寧夏銀川750021
共享單車的使用研究
代詩蕊
寧夏大學土木與水利工程學院寧夏銀川750021
本文通過相關數據對共享單車的時空分布情況進行分析,并運用數據統計有關方法,建立相關的數學模型,得出共享單車的最優調選和最優投放方案。
共享單車;時空分布;最優調選;投放方案
g(i,j):共享單車從i區域到j區域的實際使用量;
Lij:共享單車從i區域到j區域的需求量;
△ij:共享單車從i區域到j區域的實際使用量與需求量之間的差值;
E△ij:共享單車的使用量與需求量之間的差值的平均值;
F(i,j):優化后的共享單車從i區域到j區域的投放量;
T:共享單車增加量,本文為確定值100;
要對共享單車的時空分布情況進行分析,首先需要得到共享單車相關的騎行數據。很多共享單車公司的單車都有GPS定位,能夠實現動態化地監測車輛數據、騎行分布數據,進而對單車做出全天候供需預測,為車輛投放、調度和運維提供指引。
(一)共享單車的時空分布情況的分析思路
根據給出的騎行數據,要對共享單車的時空分布情況進行估計,則首先需要對所提供的數據做必要的處理,進行相應地整理和統計。為了得出共享單車的時空分布情況,本文根據騎行數據的出發時間,將其劃分為不同的時間段,再通過對騎行數據中數據的整理統計,從而得出不同時間段10個區域之間共享單車的來去數量。
(二)共享單車的時空分布情況的分析過程
首先,將騎行數據導入Excel中。運用IF函數將每個序號的各個行程的出發區域表示出來,然后,對Excel表中的出發時間數據進行觀察,可以得出最早出發時間與最晚出發時間分別為360.21、1409.78。因此我們將出發時間分為4個時間段,分別為:[300,600)、[600,900)、[900,1200)、[1200,1500]。分別對以上四個時間段內,10個區域之間共享單車來去數量進行統計即可得出結論。將整理出來的數據導入Matlab建立三維模型,將出發區域列為矩陣A,將到達區域列為矩陣B,將數量矩陣列為矩陣C,調用Matlab中surf函數做出時空分布圖。
(一)優化共享單車調度問題的分析思路
對于解決如何優化共享單車的調度的問題,就需要對比共享單車在10個區域往返之間的實際使用量和需求量的差值。因為在實際操作中,不可能使各區域的實際使用量與需求量完全相等,所以需要找出10個區域中往返之間的實際使用量與需求量差值最小的那個值,轉而求出差值的最小方差。當方差最小時,則每個差值等于原差值與平均值之差,再通過求出的差值計算出在各區域內應該投放的共享單車數量,則為最優的調選方案。
(二)優化共享單車調度問題的分析過程
1、模型的建立

2、程序的編寫
根據所建立的模型在Matlab中編寫相應的程序,將事先整理好的所用到的數據導入Matlab中,運行得出各區域內應該投放的共享單車數量。
3、得出的優調方案
得出的D矩陣,即各區域內應該投放的共享單車數量,如下表所示:

(一)共享單車最優投放方案的分析思路
根據前面得出的共享單車在各區域往返之間的實際使用量與需求量的差值比,本文將新增加的這100輛單車按差值比例投放到各區域中。由于共享單車必須同時滿足總投放數為100和投放數為整數兩個條件,則需要對數據進行相應的調整。調整方案如下:將新增加的這100輛單車按差值比例四舍五入投放到各區域中,若各區域中增加的車輛數之和大于100,就需要將差值比例中較小的值抹去,使實際值等于100;若各區域中增加的車輛數之和小于100,就需要將差值比例中較大的值增加,使實際值等于100。
(二)優化共享單車調度問題的分析過程
1、模型的建立
F(i,j)’=F(i,j)+int(△ij*T/sum△ij)
2、程序的編寫
根據所建立的模型在Matlab中編寫相應的程序,將事先整理好的所用到的數據導入Matlab中,運行得出初步的共享單車投放數。
3、數據的進一步處理
將得出的初步共享單車投放數進行求和,發現總數量超過100,則需要對△ij進行大小篩選,找出比較小的值。在前面得出的初步共享單車投放數中,將該值改為0,使在該區域不投放,從而保證投放總數為100。
綜上所述,隨著社會的進步、時代的發展,共享單車的“低碳出行,節約方便”等特點,使其受到越來越多人的青睞。共享單車方便了我們的生活,節約了我們的時間,還減輕了我們的生活壓力,是共享經濟下的一種新形態,互聯網時代衍生的一個產物。
[1]薛強.國人共享單車使用情況調查[J].金融博覽(財富), 2017,(01):24-26.