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    基于Logit模型共享單車管理的研究

    2018-10-19 16:09:22李鑫鑫
    科學(xué)與財(cái)富 2018年25期
    關(guān)鍵詞:Logit模型飽和度

    摘要:本文通過(guò)簡(jiǎn)化鄭州高新區(qū)的地理位置信息和已有的高新區(qū)交通發(fā)展規(guī)劃,選取能夠衡量區(qū)域交通狀況的交通效率指標(biāo),研究單車有無(wú)前后的出行方式的變化。分別考慮人口使用因素,商業(yè)區(qū)集中因素,地鐵接駁因素,結(jié)合共享單車在不同位置的占比分布情況,計(jì)算出綜合飽和度,并與現(xiàn)有的單車數(shù)量作比較。基于logit模型的單車需求上的較為合理的單車規(guī)劃數(shù)量和布置位置,調(diào)整單車布置的數(shù)量和位置。研究得出:共享單車能夠有效提高交通效率,并較少同時(shí)間段內(nèi)高峰期使用私家車的比例,對(duì)節(jié)能減排有積極的促進(jìn)效果。但是目前單車的使用需求量大于已有的投放量,仍需加大投放力度。

    關(guān)鍵詞:logit模型;飽和度;交通效率

    共享單車既能保護(hù)環(huán)境,又能鍛煉身體,因此它在近幾年里迅速崛起,成為一種健康、綠色的出行方式,有效管理和使用共享單車以滿足人民群眾日益增加的出行要求,是本文多探討研究的主題。

    一、模型分析

    本文選擇幾個(gè)典型路段,選取早晚高峰期間車流集中呈現(xiàn)飽和流狀態(tài)的時(shí)候,比較有、無(wú)機(jī)非物理隔離設(shè)施路段下的最大交流效率,并以最大交通效率最高路段的交通組織形式進(jìn)行道路規(guī)劃設(shè)計(jì)。

    機(jī)非共同行駛在無(wú)機(jī)非物理隔離設(shè)施路段上,二者會(huì)產(chǎn)生摩擦干擾,致使安全性降低,通行能力和車輛運(yùn)行速度下降,但同時(shí),這種形式又節(jié)省了道路空間,充分利用了道路資源,最大交通效率用公式(1)表示:

    (1)

    其中:

    N1—無(wú)機(jī)非隔離路段的最大交通效率;

    Nc1—無(wú)機(jī)非隔離路段的機(jī)動(dòng)車道通行能力;

    Nb1—無(wú)機(jī)非隔離路段的自行車道通行能力;

    d1—無(wú)機(jī)非隔離路段的機(jī)動(dòng)車道數(shù)量;

    wbe1—無(wú)機(jī)非隔離路段的自行車道有效寬度;

    wd—整幅道路寬度。

    有機(jī)非隔離路段的最大交通效率用公式(2)表示:

    (2)

    其中:

    N2—有機(jī)非隔離路段的最大交通效率;

    Nc2—有機(jī)非隔離路段的機(jī)動(dòng)車道通行能力;

    Nb2—有機(jī)非隔離路段的自行車道通行能力;

    d2—有機(jī)非隔離路段的機(jī)動(dòng)車道數(shù)量;

    wbe2—半幅道路有機(jī)非隔離路段的自行車道有效寬度;

    用下式(3)表示有機(jī)非隔離路段與無(wú)機(jī)非隔離路段最大交通效率的差值:

    (3)

    當(dāng)R1=0時(shí),對(duì)應(yīng)臨界道路寬度w'。當(dāng)?shù)缆穼挾却笥趙'時(shí),R1>0,即有機(jī)非物理隔離路段的最大交通效率高;同理,當(dāng)?shù)缆穼挾刃∮趙'時(shí),R1<0,即無(wú)機(jī)非物理隔離路段的最大交通效率。

    可以看出,相比較于步行、公交車,自行車具有明確的使用范圍。在地勢(shì)平坦的城市,自行車的出行距離通常在2-7km出行時(shí)間通常在15-30分鐘,一般不超過(guò)40分鐘。假設(shè)最長(zhǎng)出行時(shí)間按50分鐘,自行車車速按10km/h計(jì)算,最大出行距離為8km,但即使在5km范圍內(nèi),自行車的出行比例都很低。實(shí)施運(yùn)營(yíng)共享系統(tǒng)的城市,自行車在短距離出行范圍內(nèi)出行比例高于未實(shí)施運(yùn)營(yíng)共享系統(tǒng)的城市。共享單車在市域內(nèi)景區(qū)及休閑商務(wù)區(qū)內(nèi)部將很好解決區(qū)域內(nèi)部短距出行問(wèn)題。

    二、飽和度分析

    隨著共享單車的興起與發(fā)展,鄭州共享單車的投放總量已超過(guò)39萬(wàn)輛,目前共享單車投放量取預(yù)估值為B。

    由于共享單車使用用戶的不自覺性,會(huì)導(dǎo)致共享單車被破壞和被盜竊,那么這類單車就不能作為有效的供給,所以必須對(duì)其進(jìn)行修正,乘以一個(gè)調(diào)節(jié)因子a,用來(lái)彌補(bǔ)最初時(shí)間的基數(shù)較小問(wèn)題。調(diào)節(jié)因子的具體取值設(shè)定為1.02,因此最終得到修正的共享單車投放量為:

    B'=B×Pl×a (4)

    根據(jù)一些相關(guān)資料顯示,鄭州高新區(qū)共享單車用戶規(guī)模不斷增大,但通過(guò)分析,必須保持和市場(chǎng)投放量的時(shí)間一致,因此必須剔除“僵尸戶”,借助某些數(shù)據(jù),修正共享單車用戶量熟悉模型為:

    (5)

    其中:

    BD'表示修正之后共享單車用戶量;

    vi表示某品牌的共享單車MAU數(shù);

    mi表示某品牌的市場(chǎng)份額數(shù);

    Ci表示同時(shí)注冊(cè)某APP和其APP的概率數(shù);

    b表示調(diào)整因子(其他未考慮因素導(dǎo)致的重復(fù)計(jì)算)。

    查找相關(guān)資料可知,同時(shí)注冊(cè)兩個(gè)APP的概率為23.13%,調(diào)整因子假設(shè)為98%。根據(jù)摩拜單車和ofo官方公布的數(shù)據(jù),摩拜單車每輛車的使用人數(shù)為12.74,ofo每輛車的使用人數(shù)為6.55人,其他品牌的平均為7 人,因此根據(jù)加權(quán)算術(shù)平均數(shù)的公式:

    (6)

    市場(chǎng)上每輛共享單車的平均使用人數(shù)為x,市場(chǎng)上的共享單車市場(chǎng)飽和度系數(shù)為:

    (7)

    所以,飽和度系數(shù)大于1說(shuō)明市場(chǎng)上的共享單車投放量已經(jīng)超過(guò)了共享單車的有效用戶量,出現(xiàn)了飽和狀態(tài)。

    四、多項(xiàng)式Logit模型建立

    在該模型中出行者對(duì)于各種交通方式的選擇概率在[0,1]之間,且各種交通方式的總合為1。根據(jù)隨機(jī)效用理論,在出行方式有很多種的情況下,出行者會(huì)權(quán)衡各種出行方式帶來(lái)的方便與否,來(lái)選擇最適合的出行方式。假設(shè)現(xiàn)有An種出行方式可供第n個(gè)出行者選擇,選擇其中第i種出行方式的效用函數(shù)為:

    (8)

    其中:

    Vin—表示第n個(gè)出行者選擇第i種出行方式,可以通過(guò)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)以及計(jì)算得出的固定項(xiàng),具有一定的規(guī)律性,可根據(jù)特征變量求出。

    εin—表示第n個(gè)出行者選擇第i種出行方式,不可以通過(guò)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的計(jì)算得出的部分,是隨機(jī)變量,無(wú)法得出其確切的數(shù)值。

    在確定各種交通出行方式的效用函數(shù)時(shí),由于考慮的影響因素的不同,一般有多種函數(shù)表達(dá)方式,本文為了后期計(jì)算的方便程度,因此認(rèn)為Vin與特征向量Xink之間的變化是呈線性關(guān)系,

    (9)

    其中:

    Xink為出行者n選擇第i種出行方式的第k個(gè)變量值;

    θk為未知參數(shù)。

    五、結(jié)果分析

    自行車的出行特征是可以滿足一般的短途出行,而且對(duì)于路況要求較低,可以在崎嶇的小路和比較狹窄的道路中自由騎行,這一點(diǎn)是其它公共交通很難辦到的。根據(jù)這些特點(diǎn),可以在道路狹窄的老城區(qū)以及內(nèi)部出行較為頻繁的行政商務(wù)區(qū)配備一定數(shù)量共享單車租賃點(diǎn),可以滿足其區(qū)域內(nèi)部的短途出行需求。而且最好安排自行車專用道和自行車交通出臺(tái)相關(guān)的法律,從法律上維護(hù)騎行者的權(quán)利與提升自行車出行安全保障。

    參考文獻(xiàn):

    [1]馮天軍.公共自行車交通系統(tǒng)效果分析[D].吉林大學(xué),2016.

    [2]劉彬.基于模糊綜合評(píng)價(jià)法的公共自行車滿意度評(píng)價(jià)研究[D].長(zhǎng)安大學(xué),2016.

    [3]溫有棟,黃婷.BP算法建模在共享單車出行博弈中的運(yùn)用[J]. 科技廣場(chǎng),2017,(04):25-29.[2017-09-02].DOI:10.13838/j.cnki.kjgc.2017.04.005

    [4]楊曌照.基于軌道交通換乘的公共自行車租賃點(diǎn)選址與需求研究[D].華南理工大學(xué),2014.

    作者簡(jiǎn)介:李鑫鑫(1997.10.30-)女,漢族,河南省許昌市,身份證號(hào):411023199710303026,本科生,研究方向:水文與水資源工程

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