公共自行车短时需求预测与车辆调度方法研究

发布时间：2017-04-17 01:00

  本文关键词：公共自行车短时需求预测与车辆调度方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：公共自行车系统由于其公用性、便捷性、易管理、投资成本低等特点,受到国内外大力推崇。公共自行车系统效益良好发挥的前提是使用者在任何时刻都有车可借,有桩可还。要保证这一点,则需要借助于车辆的调配工作。确定高效的调配方案不仅需要优化调配路径,更需要对各公共自行车站点进行短时借还需求预测,保证在各站点产生“问题”之前就能得到调配,以避免用户借不到车、还不上车情况的发生。因此,对公共自行车站点的借还需求预测及调配问题的研究具有很高的研究价值和实际意义。本文首先分别分析了国内外公共自行车调配理论和需求预测研究现状,找出现状理论研究的不足之处,确定研究方向及目标。其次,根据苏州市高新区9个公共自行车站点连续32天时间间隔为10min的借还车数据,分析出公共自行车借、还车需求量在时间上、空间上的分布特征。根据公共自行车借还车需求数据的周期性及随机性,结合各种短时交通流预测方法的优缺点及适用性,确定以时间序列方法中的SARIMA模型(季节性差分自回归滑动平均模型)来进行建模预测,全面阐述建模过程中的平稳性检验、差分平稳化、模型定阶等步骤,并使用JMP软件实现了拟合及预测。考虑到调配周期的不同,分别对10min、20min、30min及40min时间间隔下的数据进行预测。预测结果表明,随着时间间隔的增加,预测精度越来越差,SARIMA模型仅能对10min、20min及30min时间间隔下的数据进行有效预测。接着,分析公共自行车车辆调度存在的问题,结合上述内容提出一种基于需求预测的车辆调度方法。对该方法中涉及到的调配阈值及最佳车桩比、调配量、调配区域几个问题进行了分析说明。最后,将调配路径的选择问题转化为货郎担问题并进行求解,确定具体调度路线。
【关键词】：公共自行车 短时需求预测 SARIMA模型 调度方法
【学位授予单位】：苏州科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.225
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 公共自行车国内外调配及理论研究现状13-15
• 1.2.1 调配现状13-14
• 1.2.2 理论研究14-15
• 1.3 公共自行车需求预测理论研究现状15-16
• 1.4 论文研究的主要目标及内容16-17
• 1.4.1 研究目标16
• 1.4.2 研究内容16-17
• 1.5 研究技术路线17-18
• 第二章 公共自行车系统分析18-28
• 2.1 公共自行车租赁系统18-19
• 2.1.1 系统介绍18
• 2.1.2 功能定位18-19
• 2.2 公共自行车借还需求分析19-27
• 2.2.1 公自借还需求在时间上的分布特征19-25
• 2.2.2 公自借还需求在空间上的分布特征25-26
• 2.2.3 公自借还需求在时空上分布特征的分析与总结26-27
• 2.3 本章小结27-28
• 第三章 公共自行车短时需求预测方法28-46
• 3.1 短时需求预测方法理论综述28-31
• 3.2 公共自行车短时需求预测方法的选择31
• 3.3 SARIMA模型简介31-33
• 3.4 SARIMA模型的建模实现33-42
• 3.4.1 原始数据的时序化整理33-34
• 3.4.2 数据的平稳化处理34-38
• 3.4.3 模型定阶38-41
• 3.4.4 模型的预测41-42
• 3.5 与调配周期协调下的短时需求预测42-44
• 3.6 本章小结44-46
• 第四章 公共自行车车辆调配方法研究46-53
• 4.1 公共自行车车辆调配系统分析46-47
• 4.1.1 公共自行车车辆调度形式46-47
• 4.1.2 公共自行车车辆调度存在的问题47
• 4.2 公共自行车车辆调度方法优化47
• 4.3 有关调度方法的若干问题研究47-49
• 4.3.1 调配阈值及最佳车桩比47-48
• 4.3.2 公共自行车调配量48-49
• 4.3.3 调度区域的确定49
• 4.4 调度路线的优化49-52
• 4.5 本章小结52-53
• 第五章 算例分析53-61
• 5.1 算例构造53-54
• 5.2 租赁点借还需求预测分析54-57
• 5.2.1 调度区域内各公共自行车站点现状车辆数目、停车桩数目54-55
• 5.2.2 各公共自行车站点车辆借还需求预测及净需求计算55-57
• 5.3 调配问题转化为数学问题57-59
• 5.4 最优调配路径的选择59-60
• 5.5 本章小结60-61
• 第六章 结论与展望61-63
• 6.1 研究结论61-62
• 6.1.1 研究内容61
• 6.1.2 研究内容创新点61-62
• 6.2 展望62-63
• 参考文献63-67
• 致谢67-68
• 作者简历68
• 在校期间发表论文68

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