[实用参考]共享单车数学建模论文
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数学建模论文公共自行车服务系统毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
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数学建模预测共享单车使用次数统计模型共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务,是一种分时租赁模式,是一种新型绿色环保共享经济。
本案例使用K近邻回归算法对共享单车使用量进行回归预测。
所采用的数据集是共享单车使用量数据集,该数据集共有16个字段,731条数据,记录了不同日期、节假日、天气条件下的共享单车使用情况。
本案例通过数据可视化、数据字段统计、数据预处理以及构建K 近邻回归模型实现了较为良好回归预测性能。
读取数据集,该数据集是共享单车使用量数据集,其中包含了731 条共享单车使用信息,每一条共享单车使用信息包含单车使用的日期(具体日期、季节、年份、月份、节假日是否为工作日等)和当日的天气信息(温度、湿度、风速等)。
此外,记录当日单车使用总量的字段CNT=未注册用户使用量casual+注册用户使用量registered。
【MeiWei_81重点借鉴文档】2017年数学建模竞赛模拟训练(二)练习题目:共享单车的研究组号:94组员姓名:张婷闫晨博张蕊2017年8月27日【MeiWei_81重点借鉴文档】【MeiWei_81重点借鉴文档】共享单车的研究摘要2016年底以来,国内共享单车突然就火爆起来,在街头,仿佛一夜之间,共享单车已经到了“泛滥”的地步,各大城市路边排满各种颜色的共享单车。
这种新鲜事对人们的生活造成的影响和对共享单车公司的生存也是一种考验,面对这些问题,建立相应的模型。
并收集信息比较得出在竞争中最终的胜利者。
在模型Ⅰ中,对于问题1以舒适度、费用、时间和便捷程度为准则在出现共享单车之后对西安市民短途出行选择公共汽车、自行车、出租车、私家车还是步行建立层次分析模型,运用MATLAB计算成对比较矩阵的特征值和标准化后的特征向量,比较最终结果可知,在共享单车出现后自行车成为出行者的第一选择。
由此,“最后一公里”也就自然而然得到解决。
在模型Ⅱ中,从网络、报刊中收集到2016年10月到2017年1月摩拜和Ofo 两家公司单车的使用次数,用户总数等数据,综合收入的因素及ERcel整合数据运用MATLAB拟合指数函数求解。
根据函数预测2017年上半年摩拜和Ofo两家的收入,最终两家公司的收入函数曲线都呈上升趋势,盈利只是时间的问题,因此摩拜和Ofo这两家的模式能持续。
对于问题3,分别对摩拜、Ofo、小鸣单车和享骑电单车的车辆配置和收费标准进行比较,其中Ofo和摩拜的优势更加明显,并各有利弊,因此这两家公司最终会脱颖而出。
但是毕竟是新型共享经济,针对存在的弊端列举建议。
关键字: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。
共享单车的分配与调度数学建模
1 引言
随着共享单车热潮的兴起,伴随而来的就是如何合理有效地分配和调度共享单车的问题,而数学建模可以帮助从一定的角度解决这类问题,从而提高单车分配和调度的效率及效果。
本文就以共享单车的分配与调度为例,用数学建模的方法来分析和解决这一问题。
2 主要步骤
2.1 模型建立
共享单车的分配与调度数学建模包括三个方面:单车的分配,单车移动路径的确定,以及每一辆单车的调度时间。
建立模型之前必须要先确定几个变量及其取值范围,建立对应的优化目标函数及约束条件。
2.2 数据采集
数据采集是完成数学建模的基础,主要内容包括共享单车的分布数量,终端节点的位置及频率,以及出行时的峰值等,这些数据可以通过街景、客流量数据等多种方式来获得,从而确定优化模型的参数。
2.3 求解
根据模型和数据,用拟合的方法通过数学模型,求出合适的最优分配路径和调度时间。
3 结论
共享单车的分配与调度数学建模是一个复杂而又重要的领域,其可以有效帮助我们更好地分配和调度共享单车,提高共享单车的效率,
满足社会的需求。
数学建模能够让我们从更全面的角度考虑问题,从而更好地理解和分析共享单车的分配与调度问题,从而获得更有效的结果。
共享单车调度与投放
共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务,是一种分时租赁模式。
共享单车是一种新型共享经济。
共享单车已经越来越多地引起人们的注意,由于其符合低碳出行理念,政府对这一新鲜事物也处于善意的观察期。
很多共享单车公司的单车都有GPS定位,能够实现动态化地监测车辆数据、骑行分布数据,进而对单车做出全天候供需预测,为车辆投放、调度和运维提供指引。
为了更好的提高共享单车的使用效率和最大程度的满足人们的骑行需求,请根据下面附件给出的数据及结合实际需要,自己收集数据,完成以下问题:(1)根据附件1中共享单车的骑行数据,估计共享单车的时空分布情况。
如从某地点A出发,到达不同地点的分布情况。
可分时间段讨论。
(2)假如根据调查,得到人们的骑行需求估计数据,见附件2。
根据问题1的估计结果,建立数学模型解决如何优化共享单车的调度问题。
(3)根据附件 1的骑行数据和附件2的需求数据,判断各区域所需共享单车的满足程度,给出你的度量指标。
若增加100辆单车,如何进行投放更优。
(4)附件3是某地区投入不同数量共享单车后打车人次的数据。
据此分析研究共享单车的投入对该地区打车市场的影响。
同时请你收集实际数据进行量化研究。
附件1:数据中时间以分钟为单位,从某个0时刻开始计数。
该地区划分为10个区域。
见骑行数据文件。
附件2:各区域需求数据 i行j列数据代表从区域i到区域j需要共享单车的人次
注:所有数据不一定与实际数据相符合。
共享单车分配与调度数学建模共享单车在城市交通中的快速发展,给人们的出行带来了很大的便利。
然而,随着共享单车数量的增加,如何合理地分配和调度这些共享单车成为了一个亟待解决的问题。
数学建模可以帮助我们分析和优化共享单车的分配与调度,提高共享单车系统的利用效率和服务质量。
首先,我们需要建立一个数学模型来描述共享单车的分配问题。
考虑到共享单车的数量有限,我们可以将共享单车系统看作是一个有向图。
图中的顶点表示共享单车停放点,边表示两个停放点之间的距离。
我们可以用一个邻接矩阵来表示这个图,其中每个元素表示两个停放点之间的距离。
此外,我们还需要考虑用户的需求量,可以用一个需求矩阵来表示用户对共享单车的需求量,其中每个元素表示用户在某个停放点的需求量。
接下来,我们需要确定共享单车的分配策略。
一个合理的分配策略应该使得每个停放点的供需平衡,并尽可能减少用户等待时间和空闲单车的数量。
我们可以将这个问题看作一个最小费用流问题,其中顶点表示停放点和用户需求点,边表示共享单车的分配和调度,边上的容量表示单车的数量,费用表示用户等待时间和单车空闲时间的成本。
我们可以使用网络流算法来解决这个最小费用流问题,得到最优的共享单车分配方案。
在实际应用中,我们还需要考虑到共享单车的调度问题。
由于用户的需求是动态变化的,我们需要及时地调度单车来满足用户的需求。
我们可以将这个问题看作是一个动态规划问题,其中状态表示每个停放点的单车数量和用户需求量,决策变量表示单车的调度方案。
我们可以使用动态规划算法来解决这个问题,得到最优的共享单车调度方案。
除了分配与调度问题,我们还可以考虑共享单车系统的优化问题。
例如,如何在供需平衡的基础上,进一步优化用户的等待时间和单车的空闲时间。
我们可以将这个问题看作是一个多目标优化问题,其中目标函数包括用户等待时间和单车空闲时间的加权和。
我们可以使用多目标优化算法来解决这个问题,得到最优的共享单车优化方案。
总之,共享单车分配与调度是一个复杂的问题,数学建模可以帮助我们分析和优化共享单车系统,提高系统的利用效率和服务质量。
共享单车的分配与调度数学建模
随着城市化进程的加速和人们生活水平的提高,共享单车已经成为了城市出行的重要方式之一。
然而,共享单车的分配与调度问题也日益凸显。
如何合理分配单车,保证用户的出行需求得到满足,同时又不浪费资源,成为了共享单车企业需要解决的难题之一。
针对这一问题,数学建模可以提供一种有效的解决方案。
首先,我们需要对共享单车的使用情况进行数据分析,了解用户的出行习惯和需求。
其次,我们可以利用数学模型对单车的分配和调度进行优化。
具体来说,我们可以将城市划分为若干个区域,每个区域都有一定数量的单车。
根据用户的出行需求,我们可以预测每个区域的单车需求量,并根据需求量对单车进行分配。
同时,我们还可以根据单车的使用情况,对单车进行调度,保证每个区域的单车数量始终处于一个合理的范围内。
在数学建模中,我们可以利用线性规划、整数规划等方法对单车的分配和调度进行优化。
通过建立数学模型,我们可以在保证用户需求得到满足的前提下,最大程度地利用资源,提高单车的使用效率。
总之,共享单车的分配与调度问题是一个复杂的问题,需要综合考虑多种因素。
数学建模可以提供一种有效的解决方案,帮助共享单车企业实现资源的最大化利用,为用户提供更好的出行体验。
同济大学 2016 年数学建模竞赛 A 题单车共享经济共享单车市场分析综合评价模型摘要本文通过搜集共享单车市场的相关数据,主要研究了“互联网+”时代下共享单车行业和市场分析的综合评价问题,建立了行业市场饱和度测算模型,企业核心竞争力评价、预测模型和学生出行方式预测模型,利用MATLAB 和EXCEL 软件实现了对共享单车行业现状多角度的分析,并给出了利用理化指标评价企业竞争力的方法,为企业了解、提高市场竞争力提供了现实依据,在实际应用中有较大的参考价值。
问题一中,我们从上海市共享单车的实际出发,提出了分别基于人口、市区面积和通勤市场三种计算单车需求量的模型。
建立于人口数量的计算模型中,考虑了人口年龄、性别和受教育程度等不同人群对单车的不同需求,合理地计算出了基于人口的共享单车需求量。
在依据城市市区面积的计算模型中,建立同心圆环的计算模型,依据距离市中心的距离,给予不同圆环区域乘以一定比例系数,进而更合理的估算共享单车需求量。
此外,我们还考虑了基于通勤市场的计算模型,基于市区的地铁站以及公交站的数量来计算上海市共享单车的需求量。
最后,取三种模型计算结果的平均值作为上海市单车需求量,分析出虽然市场并没有饱和,但是整体需求增长会趋缓,增强单车的管理能力,提升服务质量才是共享单车企业的重要议题。
问题二中,我们选取了硬件、软件、产业布局三类评价指标,建立了共享单车品牌核心竞争力模糊综合评价模型,得出摩拜、ofo 的综合竞争力对比,然后利用2016 年10、11、12 月、2017 年1 月两品牌的用户数量,建立灰色预测模型,预测了半年时间内,摩拜、ofo 两者用户数量的演变情况,推测出,得益于良好的城市扩张和海外布局,ofo 的用户数量将在下半年超越摩拜,然而在今后较长时间内,中国共享单车市场格局还是两家独大的局面。
问题三中,我们选取同济大学四平校区及周边作为研究范围,从共享单车的车辆配置、App 使用情况、收费标准和覆盖范围四个方面对现有较流行的四种共享单车进行比较分析,认为ofo 和Mobike lite 是综合评价较好的两家,小鸣单车在投放量和覆盖范围上的不足以及享骑电单车针对长距离出行的特征限制了其在校周边的发展。
共享单车调度与投放
共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务,是一种分时租赁模式。
共享单车是一种新型共享经济。
共享单车已经越来越多地引起人们的注意,由于其符合低碳出行理念,政府对这一新鲜事物也处于善意的观察期。
很多共享单车公司的单车都有GPS定位,能够实现动态化地监测车辆数据、骑行分布数据,进而对单车做出全天候供需预测,为车辆投放、调度和运维提供指引。
为了更好的提高共享单车的使用效率和最大程度的满足人们的骑行需求,请根据下面附件给出的数据及结合实际需要,自己收集数据,完成以下问题:(1)根据附件1中共享单车的骑行数据,估计共享单车的时空分布情况。
如从某地点A出发,到达不同地点的分布情况。
可分时间段讨论。
(2)假如根据调查,得到人们的骑行需求估计数据,见附件2。
根据问题1的估计结果,建立数学模型解决如何优化共享单车的调度问题。
(3)根据附件 1的骑行数据和附件2的需求数据,判断各区域所需共享单车的满足程度,给出你的度量指标。
若增加100辆单车,如何进行投放更优。
(4)附件3是某地区投入不同数量共享单车后打车人次的数据。
据此分析研究共享单车的投入对该地区打车市场的影响。
同时请你收集实际数据进行量化研究。
附件1:数据中时间以分钟为单位,从某个0时刻开始计数。
该地区划分为10个区域。
见骑行数据文件。
附件2:各区域需求数据 i行j列数据代表从区域i到区域j需要共享单车的人次
注:所有数据不一定与实际数据相符合。
数学模型下的共享单车问题摘要本文主要研究共享单车中的数学问题。
首先通过搜索各种数据使用迭代回归的数学模型估算了沈阳市内五区的适宜共享单车量,然后建立多目标优化模型选择出了最为合适的集中停放地址,最后给政府管理部门总结出了一份引导单车有序使用和管理的报告。
对于问题一,首先介绍了回归分析法的具体内容,然后详细具体说明了一下迭代回归模型在求解各个区适宜共享单车数量上该具体如何使用。
经过查找的沈阳五大区的详细资料,带入了迭代回归模型中,并且根据各个区内交通状况与大学数目合理的综合了一下共享单车数量,最终估算出了和平区大约需要共享单车10000辆。
沈河区大约需要共享单车9000辆。
皇姑区大约需要共享单车12000辆。
铁西区大约需要共享单车10000辆。
大东区大约需要共享单车8000辆。
最后结合沈阳2017年3月至5月来共享单车的使用状况对比验证了一下结果的准确性。
对于问题二,首先介绍了一下建模思路,从设立停放点的总原则到集中停放点布局的影响因素,因为需要考虑很多因素,所以经过分析后建立了多目标优化模型,该模型很好的解决了这一问题。
紧接着对模糊集理论做了简要介绍,通过模糊集隶属函数的多目标优化算法的详细步骤对沈阳市和平区做了具体的规划,最后根据地图比例缩放很好的将需要设立单车集中停放地址名称呈现在了地图上。
尤其对于大学附近需要多设立停车位点。
对于问题三,结合问题二得出的结论,给出了政府管理部门三点最重要的建议:1.加强宣传提升大众的共享意识。
2.完善相关法律法规政策。
3.积极引导企业参与合作。
若是广大群众配合政府管理做到以上三点,共享单车将会在沈阳有很好的发展。
关键词:迭代回归法、多目标优化、模糊及隶属函数、共享单车一、问题重述共享单车发展迅速,在很大程度上方便了人们的出行。
2017年3月,沈阳也出现了共享单车,目前已经基本覆盖了沈阳二环内的区域。
然而,共享单车不能盲目发展,如果单车数量控制不好,停放无秩序都会给城市管理带来很多麻烦。
同济大学 2016 年数学建模竞赛 A 题单车共享经济共享单车市场分析综合评价模型摘要本文通过搜集共享单车市场的相关数据,主要研究了“互联网+”时代下共享单车行业和市场分析的综合评价问题,建立了行业市场饱和度测算模型,企业核心竞争力评价、预测模型和学生出行方式预测模型,利用MATLAB 和EXCEL 软件实现了对共享单车行业现状多角度的分析,并给出了利用理化指标评价企业竞争力的方法,为企业了解、提高市场竞争力提供了现实依据,在实际应用中有较大的参考价值。
问题一中,我们从上海市共享单车的实际出发,提出了分别基于人口、市区面积和通勤市场三种计算单车需求量的模型。
建立于人口数量的计算模型中,考虑了人口年龄、性别和受教育程度等不同人群对单车的不同需求,合理地计算出了基于人口的共享单车需求量。
在依据城市市区面积的计算模型中,建立同心圆环的计算模型,依据距离市中心的距离,给予不同圆环区域乘以一定比例系数,进而更合理的估算共享单车需求量。
此外,我们还考虑了基于通勤市场的计算模型,基于市区的地铁站以及公交站的数量来计算上海市共享单车的需求量。
最后,取三种模型计算结果的平均值作为上海市单车需求量,分析出虽然市场并没有饱和,但是整体需求增长会趋缓,增强单车的管理能力,提升服务质量才是共享单车企业的重要议题。
问题二中,我们选取了硬件、软件、产业布局三类评价指标,建立了共享单车品牌核心竞争力模糊综合评价模型,得出摩拜、ofo 的综合竞争力对比,然后利用2016 年10、11、12 月、2017 年1 月两品牌的用户数量,建立灰色预测模型,预测了半年时间内,摩拜、ofo 两者用户数量的演变情况,推测出,得益于良好的城市扩张和海外布局,ofo 的用户数量将在下半年超越摩拜,然而在今后较长时间内,中国共享单车市场格局还是两家独大的局面。
问题三中,我们选取同济大学四平校区及周边作为研究范围,从共享单车的车辆配置、App 使用情况、收费标准和覆盖范围四个方面对现有较流行的四种共享单车进行比较分析,认为ofo 和Mobike lite 是综合评价较好的两家,小鸣单车在投放量和覆盖范围上的不足以及享骑电单车针对长距离出行的特征限制了其在校周边的发展。
基于大数据分析的共享单车用户行为建模与分析研究近年来,共享单车在城市交通中的地位日益重要,成为现代城市个人出行的重要方式之一。
共享单车的兴起,不仅极大地方便了人们的出行,还为大数据分析提供了丰富的数据来源。
通过对共享单车用户的行为进行建模与分析,可以深入了解用户需求,优化共享单车平台运营,提升用户体验和交通效率。
共享单车平台拥有庞大的用户群体,每位用户都会在使用共享单车时产生大量的数据。
通过大数据分析,可以从用户使用频率、行程距离、骑行时长等方面进行建模与分析,揭示用户的行为特征和偏好。
首先,从用户行为的角度来看,通过大数据分析可以探索用户的骑行偏好和习惯。
根据用户的骑行频率和时长,可以分析用户的骑行习惯,例如早晚高峰期间的骑行热度、周末和工作日的差异等。
通过了解用户的骑行模式,可以为共享单车平台提供调配车辆和服务的参考,以更好地满足用户需求。
其次,通过大数据分析可以研究用户的出行特征和需求。
通过分析用户的出发地、目的地以及骑行路径,可以了解城市交通的分布和拥堵情况,从而优化路线规划和车辆调度策略。
同时,根据用户出行时间的分布,可以预测城市交通的高峰期和低谷期,为城市交通管理部门提供合理的交通决策。
另外,大数据分析还可以进行用户画像,深入了解用户的个人特征和行为习惯。
通过分析用户的性别、年龄、职业等基本信息,可以为共享单车平台提供有针对性的服务和推广活动。
例如,在特定的节假日或活动期间,可以向用户推送相关的优惠券或活动信息,吸引更多的用户参与骑行。
此外,通过对共享单车用户行为的建模与分析,还可以帮助共享单车平台预测用户需求和骑行热度。
通过历史数据分析,可以预测特定时间段和区域内的骑行需求,根据预测结果进行车辆调度和投放,优化平台资源利用效率。
当然,在进行共享单车用户行为建模与分析时,也需要注意用户隐私保护。
共享单车平台应该依法收集和使用用户数据,并对用户隐私进行保护。
对于用户的敏感信息,必须进行脱敏处理,并严格限制数据的使用范围。
同济大学 2016 年数学建模竞赛 A 题单车共享经济共享单车市场分析综合评价模型摘要本文通过搜集共享单车市场的相关数据,主要研究了“互联网+”时代下共享单车行业和市场分析的综合评价问题,建立了行业市场饱和度测算模型,企业核心竞争力评价、预测模型和学生出行方式预测模型,利用MATLAB 和ERCEL 软件实现了对共享单车行业现状多角度的分析,并给出了利用理化指标评价企业竞争力的方法,为企业了解、提高市场竞争力提供了现实依据,在实际应用中有较大的参考价值。
问题一中,我们从上海市共享单车的实际出发,提出了分别基于人口、市区面积和通勤市场三种计算单车需求量的模型。
建立于人口数量的计算模型中,考虑了人口年龄、性别和受教育程度等不同人群对单车的不同需求,合理地计算出了基于人口的共享单车需求量。
在依据城市市区面积的计算模型中,建立同心圆环的计算模型,依据距离市中心的距离,给予不同圆环区域乘以一定比例系数,进而更合理的估算共享单车需求量。
此外,我们还考虑了基于通勤市场的计算模型,基于市区的地铁站以及公交站的数量来计算上海市共享单车的需求量。
最后,取三种模型计算结果的平均值作为上海市单车需求量,分析出虽然市场并没有饱和,但是整体需求增长会趋缓,增强单车的管理能力,提升服务质量才是共享单车企业的重要议题。
问题二中,我们选取了硬件、软件、产业布局三类评价指标,建立了共享单车品牌核心竞争力模糊综合评价模型,得出摩拜、ofo 的综合竞争力对比,然后利用2016 年10、11、12 月、2017 年1 月两品牌的用户数量,建立灰色预测模型,预测了半年时间内,摩拜、ofo 两者用户数量的演变情况,推测出,得益于良好的城市扩张和海外布局,ofo 的用户数量将在下半年超越摩拜,然而在今后较长时间内,中国共享单车市场格局还是两家独大的局面。
问题三中,我们选取同济大学四平校区及周边作为研究范围,从共享单车的车辆配置、App 使用情况、收费标准和覆盖范围四个方面对现有较流行的四种共享单车进行比较分析,认为ofo 和Mobike lite 是综合评价较好的两家,小鸣单车在投放量和覆盖范围上的不足以及享骑电单车针对长距离出行的特征限制了其在校周边的发展。
共享单车数学建模1. 引言共享单车是一种新兴的城市出行方式,其受欢迎程度不断增长。
为了优化共享单车的调度和管理,数学建模成为一种有效的方法。
本文将探讨共享单车数学建模的方法、模型和应用。
2. 模型建立2.1 数据收集在建立共享单车数学模型之前,我们需要收集大量的数据。
这些数据包括但不限于:共享单车的数量、车辆分布情况、用户的出行数据、停车点位置等。
通过对这些数据的分析,我们可以获得对共享单车系统的全面了解。
2.2 需求预测模型为了提供良好的服务,我们需要预测用户对共享单车的需求。
这可以通过建立需求预测模型来实现。
需求预测模型可以基于历史数据和一些影响因素,如时间、天气、节假日等。
通过该模型,我们可以预测不同地点和时间的共享单车需求量。
2.3 车辆调度模型共享单车的调度是一个重要的问题。
为了提高共享单车系统的效率,我们需要建立车辆调度模型。
该模型可以基于需求预测模型的结果、车辆分布情况和用户出行数据等因素。
通过最优的车辆调度策略,我们可以最大限度地满足用户需求,并减少系统拥堵和不平衡等问题。
2.4 风险评估模型共享单车系统也面临一些风险,如车辆损坏、丢失和用户乱停等。
为了评估这些风险,我们需要建立风险评估模型。
该模型可以基于历史数据和一些影响因素,如车辆周围环境、用户行为等。
通过该模型,我们可以评估不同位置和时间段的风险水平,并采取相应的措施来减少风险。
3. 模型优化在建立了共享单车数学模型之后,我们可以通过优化算法来优化模型的效果。
常见的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等。
通过这些算法,我们可以找到最优的车辆调度策略、最优的需求预测模型参数和最优的风险评估模型参数等。
4. 模型应用共享单车数学模型可以应用于实际的共享单车系统中,以提升系统的效率和服务质量。
通过模型,我们可以实现以下应用:•需求预测和调度优化:根据需求预测模型和车辆调度模型,系统可以实时预测用户需求,并进行最优的车辆调度,以满足用户的出行需求。
城市公共自行车服务系统运行状况和效率分析——基于温州市鹿城区公共自行车系统运营实践的研究摘要本文基于温州市鹿城区公共自行车系统的20天内借车和还车原始数据,构建模型对公共自行车的使用频次分布、供求状况和自行车租赁的站点位置特征进行了分析,进而探讨了公共自行车系统的有效性,挖掘其背后的系统运行规律和机理,并分析了这一系统的其他特征,如潮汐现象等,最终建立在长期可持续发展的基础上提出解决方案。
针对累计借还车频次、各日借车卡数量和累计借车次数分布的计算,我们主要采用MATLAB遍历过所有数据并进行统计运算,得到累积分布结果的二维直方图,采用拟合的方法得到其近似分布。
我们还构建了自行车用户群体的效用函数模型,探讨高于某一保留效用阈值的城市居民采用公共自行车出行偏好程度。
发现用户选择公共自行车出行的效用函数关于出行时间的变化近似为一个矩形脉冲函数,其拐点约为28分钟。
当出行时间少于28分钟时,用户更倾向于选择公共自行车出行;在28分钟之后,用户倾向于选择其他的交通工具,仅在随机因素的作用下选择公共自行车。
在公共自行车服务系统站点设置和锁桩数量的配置的分析中,我们在鹿城区公共自行车管理中心网站上找到每个自行车站点的位置,在电子地图服务提供商网站上查询出该站点位置的坐标。
对于距离的界定,我们采用欧氏距离、直角距离和地图实际距离三种方法度量站点间距。
第三种方法较为精确,我们采用颜色替换,形态学处理,道路生长细化的方法客服了第三种方法的度量困难,最终获得城市道路信息,用于两地之间的实际道路路径求取。
我们将一天中的24小时划分成以0.2小时为间隔的若干时段,分别统计落入每个时段的借还车频次,即可用来反映借还车频次时刻分布,我们发现许多站点都存在较明显的早晚高峰现象,反推出的效用函数具有稳定性和可靠性,表明我们的研究是可信的。
在峰值的搜寻中,我们借助MATLAB使用均值滤波的方法减弱随机因素造成的影响, 对站点的借还车高峰时刻进行统计。
公共自行车服务系统摘要:一、问题重述公共自行车作为一种低碳、环保、节能、健康的出行方式,正在全国许多城市迅速推广与普及。
在公共自行车服务系统中,自行车租赁的站点位置及各站点自行车锁桩和自行车数量的配置,对系统的运行效率与用户的满意度有重要的影响。
根据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,建立数学模型,讨论以下问题:问题一:分别统计各站点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。
另外,试统计分析每次用车时长的分布情况。
问题二:试统计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。
问题三:找出所有已给站点合计使用公共自行车次数最大的一天,并讨论以下问题:(1)请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。
(2)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。
(3)找出各站点的借车高峰时段和还车高峰时段,在地图上标注或列表给出高峰时段各站点的借车频次和还车频次,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。
问题四:请说明上述统计结果携带了哪些有用的信息,由此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。
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。
二、问题分析本题主要是根据提供的数据来分析自行车管理系统中的相关问题,主要借助SPSS,excel以及access数据库,C++编程辅助来解决问题。
2.1问题1分析首先对所有数据进行筛选,将不需要的站点删除(0号、2999号、1000号),由于本题有足够的数据量,删除这三个站点候对总体的数据没有影响。
然后,用SPSS、C++编程、access数据库,将这20天中每天的借车频次和还车频次进行统计,同时算出20天的累计借车和还车情况,用excel对其进行排序。
目录一、问题引入..................................................................................................................................... - 3 -二、问题分析..................................................................................................................................... - 3 -2.1第一问分析................................................................................................................... - 4 -2.2第二问分析................................................................................................................... - 4 -2.3第三问分析................................................................................................................... - 4 -三、模型假设和符号说明................................................................................................................. - 5 -3.1模型假设....................................................................................................................... - 5 -3.2符号系统....................................................................................................................... - 6 -四、模型建立..................................................................................................................................... - 6 -4.1模型分类....................................................................................................................... - 6 -4.2 租赁点分配方案建模.................................................................................................. - 7 -4.3 调度车调度方案建模.................................................................................................. - 8 -4.3.1一辆调度车调度方案....................................................................................... - 8 -4.3.2多辆调度车调度方案....................................................................................... - 9 -4.4租赁点数目和位置的确定......................................................................................... - 11 -4.5 调度时间的模型........................................................................................................ - 12 -五、模型的求解............................................................................................................................. - 13 -5.0经纬度转换为横纵坐标............................................................................................. - 13 -5.1 求解最短路径............................................................................................................ - 13 -5.2 模型一次运行后的单车重分配求解........................................................................ - 14 -5.3 求解分配方案的预估—校正算法............................................................................ - 16 -5.4 求解调度方案的启发式算法.................................................................................... - 16 -5.4.1算法简介......................................................................................................... - 16 -5.4.2算法内容......................................................................................................... - 17 -5.4.3约束条件......................................................................................................... - 18 -5.4.4算法流程图..................................................................................................... - 19 -5.5租赁点位置................................................................................................................. - 20 -5.6计算结果..................................................................................................................... - 20 -5.6.1第一问结果..................................................................................................... - 20 -5.6.2第二问结果..................................................................................................... - 21 -5.6.3第三问结果..................................................................................................... - 23 -六、模型检验................................................................................................................................... - 26 -七、模型优缺点以及改进............................................................................................................... - 26 -7.1分配方案的优点......................................................................................................... - 27 -7.2调度方案的缺优点..................................................................................................... - 27 -7.3新增节点模型的优缺点............................................................................................. - 27 -7.4模型和算法的改进..................................................................................................... - 28 -7.4.1算法的改进..................................................................................................... - 28 -7.4.2模型的改进..................................................................................................... - 28 -八、参考文献................................................................................................................................... - 30 -附录................................................................................................................................................... - 30 -一、问题引入近年来,随着经济的发展,我国各级城市的机动车保有量都进入了持续高速增长时期,但由此所引发的道路拥堵、空气污染也引起了政府以及百姓的极大关注。
共享单车分配与调度数学建模
共享单车分配与调度数学建模是实现共享单车服务的基础,以保证服务的可用性、质量和可持续性。
它将共享单车的调度与分配任务抽象成一系列的数学优化问题,通过寻找优化方法解决它们,以满足不同客户服务要求。
在数学模型上,共享单车的调度与分配任务可以表示为多目标优化问题,其中引入了服务覆盖、再利用率、系统容量等多个子问题。
首先需要考虑如何使共享单车的分布满足客户服务的要求,进而考虑如何改善系统容量,提高整个系统的可持续性。
针对共享单车客户的服务可以分为两种,一种是站点服务,客户可以随时在指定位置取车;另一种是流动服务,客户可以从任意位置叫单车。
在站点服务中,系统调度人员可以根据实际情况,对站点的共享单车数量进行適當的调整,以确保站点的可用性;而在流动服务中,可以通过优化算法帮助客户叫车,提高用户服务体验。
最后,为了保持共享单车服务的可持续性,可以设计收费模式来调整用户违约、共享单车再利用率和系统容量之间的平衡。
其中,收费策略包括定价模式、计次收费模式和押金模式,考虑了用户的行为特征,有利于提高系统利用率和收益。
此外,还可以考虑如何减少因车辆的停用而导致的系统投入成本,从而进一步提高系统可持续性。
总之,共享单车调度与分配数学建模是实现共享单车服务提高可用性、质量和可持续性的基础,可以在数学模型中引入多目标优化问题,可以通过合理设计收费机制,增加系统容量和再利用率,有效提高客户服务水平。
同济大学 2016 年数学建模竞赛 A 题单车共享经济共享单车市场分析综合评价模型摘要本文通过搜集共享单车市场的相关数据,主要研究了“互联网+”时代下共享单车行业和市场分析的综合评价问题,建立了行业市场饱和度测算模型,企业核心竞争力评价、预测模型和学生出行方式预测模型,利用MATLAB 和ERCEL 软件实现了对共享单车行业现状多角度的分析,并给出了利用理化指标评价企业竞争力的方法,为企业了解、提高市场竞争力提供了现实依据,在实际应用中有较大的参考价值。
问题一中,我们从上海市共享单车的实际出发,提出了分别基于人口、市区面积和通勤市场三种计算单车需求量的模型。
建立于人口数量的计算模型中,考虑了人口年龄、性别和受教育程度等不同人群对单车的不同需求,合理地计算出了基于人口的共享单车需求量。
在依据城市市区面积的计算模型中,建立同心圆环的计算模型,依据距离市中心的距离,给予不同圆环区域乘以一定比例系数,进而更合理的估算共享单车需求量。
此外,我们还考虑了基于通勤市场的计算模型,基于市区的地铁站以及公交站的数量来计算上海市共享单车的需求量。
最后,取三种模型计算结果的平均值作为上海市单车需求量,分析出虽然市场并没有饱和,但是整体需求增长会趋缓,增强单车的管理能力,提升服务质量才是共享单车企业的重要议题。
问题二中,我们选取了硬件、软件、产业布局三类评价指标,建立了共享单车品牌核心竞争力模糊综合评价模型,得出摩拜、ofo 的综合竞争力对比,然后利用2016 年10、11、12 月、2017 年1 月两品牌的用户数量,建立灰色预测模型,预测了半年时间内,摩拜、ofo 两者用户数量的演变情况,推测出,得益于良好的城市扩张和海外布局,ofo 的用户数量将在下半年超越摩拜,然而在今后较长时间内,中国共享单车市场格局还是两家独大的局面。
问题三中,我们选取同济大学四平校区及周边作为研究范围,从共享单车的车辆配置、App 使用情况、收费标准和覆盖范围四个方面对现有较流行的四种共享单车进行比较分析,认为ofo 和Mobike lite 是综合评价较好的两家,小鸣单车在投放量和覆盖范围上的不足以及享骑电单车针对长距离出行的特征限制了其在校周边的发展。
此外,为了研究自行购买自行车的必要性,通过调研各类共享单车收费情况和市场自行车价格,比较了两者的平均使用费用,认为对于出行频率高、4 公里以内的短距离出行行为,自行购买自行车并在使用四年后转售的方式比使用共享单车费用低68%,但共享单车很大程度上缓解了出行频率低、出行目的多元的出行难问题。
关键词:共享单车;市场饱和度测算;模糊综合评价;灰色预测;学生出行方式。
一、问题背景与分析1.1 问题背景市民出行“最后一公里”问题一直是困扰人们交通出行方式的难点,不仅增加了人们的出行时间成本和经济成本,还带来了一定社会隐患,例如黑的、黑摩市场的滋生对市民人身安全和公共交通的管理都造成影响。
随着“互联网+”经济的兴起,ofo、摩拜等完全市场化的共享单车很有可能解决“最后一公里”问题,不仅有利于推行绿色环保出行,而且摆脱了传统市政公共自行车受停车桩的限制,深受市民欢迎。
1.2 问题分析1.2.1 问题一的分析问题一要求我们分析市场上的共享单车投放量是否已经满足短途出行的要求,市场饱和度如何。
市场饱和度为产品销量与产品需求量的比值,因此要分析共享单车的市场饱和度如何,就必须先估算市场的单车需求量,然后根据市场上已经投放的单车数量,才能给出合理的评价。
在计算市场需求量方面,我们摈弃传统的以人口数量和渗透率的简单计算方法,充分考虑人口数量、性别和受教育程度等因素,并考虑依据市区面积和通勤市场的计算模型,以求更加合理的计算出市场的单车需求量。
1.2.2 问题二的分析问题二要求我们利用利用硬件、软件、投放量等因素分析市场上几大共享单车品牌并进行市场格局方面的相关预测。
由于共享单车市场2016 年才快速发展起来,品牌很多,且均处于急速竞争扩张阶段,各个公司的相关业绩报告等信息很难获得。
为此我们选取市场份额较大且信息相对完备的摩拜、ofo 进行分析评价。
将评价指标分为硬件、软件、布局三大类,再对这三方面进行细化,建立模糊综合评价模型,力求全面表现品牌的核心竞争力。
在市场格局预测方面,新兴市场变化性极大,因此我们只能选择可视化、同时又具有代表性的各品牌“用户数量”进行相关预测。
我们找到了4 个月的“用户数量”数据,由于样本比较少,因此选择“灰色预测方法”只预测半年,然后对市场格局进行分析。
1.2.3 问题三的分析为向学弟学妹介绍学校周边共享单车情况,我们决定选取同济大学四平校区及周边地区作为采样点,从车辆配置、App 使用情况、收费标准和覆盖范围四方面调研统计共享单车基本情况,再综合评价各自的优缺点。
考虑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,比较平均使用时间下使用共享单车的最低费用和自行购买自行车的费用大小,从而为衡量学生购买自行车的必要性提供依据。
二、模型假设1. 忽略天气、节假日等原因使得地区的自行车需求量与共享单车供应量发生重大改变的情况。
2. 假设20 岁以下和60 岁以上的人群暂时没有单车需求。
3. 假设每座地铁站的单车需求量是相同的。
4. 忽略除“硬件”、“软件”、“布局”之外其他因素对共享单车核心竞争力评价的影响。
5. 假设出行者均以出行成本最小的原则来选择出行方式。
三、模型符号说明�p共享单车需求量P i不同类别人口数量�∗单车市场渗透率�i不同城市区域面积ρ单车投放密度Υ比例系数D地铁站数量G公交车站数量λ修正比例��地铁站每站单车需求量��据通勤市场计算的单车量��公交站每站单车需求量�模糊评价指标�模糊评价因素集�模糊评价评语集�评判向量�综合竞争力指标b i不同评价类别综合指数R(0) i 用户量原始序列R(1)i用户量预测数据t单车骑行时间Z单车骑行费用f出行频率S骑行距离V骑行速度n用户好友数量四、模型建立与求解4.1 问题一的模型建立与求解4.1.1 共享单车的市场需求分析共享单车的出现极大的方便了人们的出行,有效地解决了最后1 公里的问题。
2017 年4 月12 日《2017 年共享单车与城市发展白皮书》发布(以下简称《白皮书》)1,这是全国首部全面展现共享单车通过交通创新模式,促进城市健康发展的研究报告。
研究发现,创新型的智能共享单车在进入城市不到一年的时间里,成为小汽车、公交、地铁外的第四大出行方式,小汽车的出行次数减少了55%,黑摩的的出行次数减少了53%,实现了“自行车王国”的人性化复兴。
智能共享单车代表着和谐的生活方式,代表着“互联网+”与实体经济的完美结合,不仅带回了自行车川流不息的生活气息,还促进市民积极参与城市共建,推动了城市文明、低碳、智慧、健康的发展。
共享单车在方便人们出行的同时,也因不合理停放也给城市公共空间的管理带来了极大的困难,大量的单车不仅挤满了街道两旁的人行横道,甚至占据了机动车道,严重影响了社会公共秩序。
因此,合理的分析共享单车的市场需求和城市承载量的关系,对于城市的管理和运营公司有效投放单车都具有重要意义。
由于各个城市的经济发展、人口、建成区面积以及地形等因素的影响,共享单车的发展也不均衡,在此,我们仅选择上海市为例进行分析。
市场需求受影响因素较多,因此采用多角度综合分析,从单车数量与城市人口、建成区面积以及图4-1 单车需求量分析视角4.1.2 基于人口数量的计算模型= P ⨯ L(4-1)建立最简单的计算模型如下:Mp如果以2.5%的渗透率来计算,上海市的单车需求量为60 万辆,但是这样选择的渗透率不一定合理,不同年龄段人的需求也不一样。
为此,我们考虑人口年龄以及受教育程度,建立计算模型为:1.数据来源:https:///p/264436392. 数据来源:上海市2016 年统计年鉴3. 数据来源:百度百科/link?url=WqeRKgbRdRKeAR_CmvfDWgJo3bZbQdSqIB2cDARsAOb2QM26eMbotn0ovQcf8aq2T7m3ec-Ij6onHSvv5Rk4gb21ShpKNlpcHtjW5mRG6tKaRRJ_w_7tR54AuN6ZiM8uRqHT05SQe优质参考文档M p = (P m ⨯ L m+P w ⨯ L w ) ⨯ 0.5+(P z ⨯ L z +P g ⨯ L g ) ⨯ 0.5 (4-2)其中,岁女人口数量,求比例,P g 岁受 0 ~ 91 0 ~ 1 92 0 ~ 2 93 0 ~ 3 94 0 ~ 4 95 0 ~ 5 96 0 ~ 6 9 70 以上年龄 / 岁图 4-2 上海市第六次普查人口的性别年龄构如图 4-2 是上海市第六次普查人口的性别年龄构成2,从图中我们可以计算出,20~59 岁的男性人口数量为 856.22 万,20~59 岁的女性人口数量为 788.33 万,根据《白皮书》,男性骑行的数量要明显高于女性,我们设置男性的需求比 例为 8%,女性的需求比例为 4%,大体符合目前的市场调研数据。
图 4-3 是上海市第六次人口普查受教育程度人口的年龄组成,从图中可以计 算得出,20~59 岁受教育程度在大学专科及以上的人口数量为 437.54 万,20~59 岁受教育程度在高中及以下的人口数量为 1207.01 万,对于受教育程度不同的人 群,单车的需求比例也是不同的,参考《白皮书》数据,受教育程度较高的人群 对于单车的需求比例更高,我们设置 20~59 岁受教育程度在大学专科及以上的人 群的单车需求比例为 8%,20~59 岁受教育程度在高中及以下的人群的单车需求 比例为 4%,基本符合目前的市场数据分析。
2. 数据来源:上海市 2016 年统计年鉴 265.253.2213.96 190.98195.78 172.06180.55172.06人口数 / 万人6- 9岁 70岁以上 100.00 80.0010-14岁未上过学65-69岁 60.00 40.0015-19岁小学 60-64岁55-59岁50-54岁45-49岁20.00 0.0040-44岁20-24岁 25-29岁30-34岁 35-39岁初中 高中 大学专科 大学本科 研究生图 4-3 上海市第六次人口普查受教育程度人口的年龄组成将上述数据带入模型公式(4-2)计算,考虑到人口数量、性别和受教育程度的影响,得到上海市单车的整体需求量为 91.6 万辆。
M = (P ⨯ L +P ⨯ L ) ⨯ 0.5+(P ⨯ L +P ⨯ L ) ⨯ 0.5pmmwwzzgg=(856.22 ⨯ 8%+788.33 ⨯ 4%) ⨯ 0.5+(437.54 ⨯ 8%+1207.01 ⨯ 4%) ⨯ 0.5 =91.64.1.3 基于城区面积的计算模型(4-3)在分析共享打车的市场需求中,基于城市建成区的面积是一项很重要的计算 方式。