共享單車的資源配置優(yōu)化及合理化建議研究

鄧博 胡燁 任松濤

摘 要：隨著互聯(lián)網的迅速發(fā)展和低碳生活的倡導，共享單車橫空出世，隨著共享單車的數量增多，其資源配置也出現了問題。采用層次分析法確定指標，以此對復雜的指標進行篩選，確定權重較大的為時間、年齡比例、經濟實力、人口密度、商業(yè)中心、居民區(qū)占地面積。再將各定性指標定量分析，運用BP神經網絡模型，得到在容許范圍內的非線性函數，代入具體的各指標數據，便可以得出不同時空下共享單車的需求量。

關鍵詞：層次分析法；BP神經網絡模型；共享單車資源配置

一、研究背景

共享經濟給人們的工作和生活帶來了前所未有的便利，極大地提升了消費體驗和資源的使用效率。隨著共享經濟的到來，共享單車在我國發(fā)展迅速，在很大程度上方便了人們的出行，共享單車目前已經成為居民出行的重要交通工具之一。目前，我國城市共享單車資源配置還存在一定的不合理性 ，因此根據此現象，我們應該建立合適的共享單車時空配置方案模型以適用社會的需要。

二、不同時空下共享單車的需求模型建立

（1）建立層次結構模型

根據大數據統(tǒng)計所采用的指標，我們將其分為主要的三大準則：時間，人群和地區(qū)，再將這三大指標各自細分為小指標：時間分為工作日和節(jié)假日；人群分為性別比例、年齡、行業(yè)、人口密度和經濟實力；地區(qū)分為交通換乘中心、購物中心和居民區(qū)。根據層次分析法，將目標層定為“共享單車需求量評估指標”；準則層定為時間、人群和地區(qū)；方案層定為以上三大指標劃分出來的小指標，所建立的層次結構模型如圖（圖1）

（2）層次總排序及一致性檢驗

將最低層中的各小指標進行排序權重，從中進行方案選擇，即要進行層次總排序及一致性檢驗。

第二層包含三個指標，它們的層次總排序分別為0.4766、0.2710、0.2523，第三層包含十個指標，它們關于層次單排序權重分別為0.1360、0.1344、0.1269、0.1179、0.1163、0.1022、0.1073、0.0672、0.0559、0.0420，現求第三層中各指標關于

總目標的權重，即求第三層各指標的層次總排序權重 ，計算按所示方式進行，即 ，其中i=10，m=3。最后結果認為總排序結果具有較滿意的一致性并接受該分析結果。

（3）確定最終指標

經層次分析法發(fā)得到所占權重較大的指標有時間、年齡比例、經濟實力、人口密度、商業(yè)中心、居民區(qū)占地面積。

（4）模型建立

本次模型選用MATLAB中的神經網絡工具箱進行網絡訓練，預測模型的具體實現步驟如下，激勵函數分別為tansig和logsig函數，網絡訓練函數為traingdx，網絡性能函數為mse，隱層神經元數初設為6。設定網絡參數。網絡迭代次數epochs為5000次，期望誤差goal為1，學習速率lr為0.01。對六個因素進行數值帶入并訓練，可得到預測不同時空共享單車的需求量。

參考文獻

[1]曹淼：《共享單車離自由出行還有多遠？》2017-02-23 17：14，來源：人民網

[2]李婷婷.城市共享單車租賃點選址規(guī)劃研究[D].北京：北京交通大學.2010

[3]李黎輝，陳華，孫小麗.武漢市共享單車租賃點布局規(guī)劃[J].城市交通.2009，7（4）：39-44

[4]呂新杰.共享單車是否還有未來？[J].通信世界，2019（02）

[5]娟子.回歸理性！ 共享單車探路下半場[J].運輸經理世界. 2018（06）

[6]本刊特約評論員.共享單車為什么隨地亂扔[J].前線. 2019（01）

[4]高榮偉. 共享單車，何去何從[J].產權導刊. 2018（12）

[5]杜欣雅. 共享單車企業(yè)倒閉的思考[J].企業(yè)科技與發(fā)展. 2019（01）

[6]徐蕓.共享單車的起源與發(fā)展[J].智庫時代. 2018（46）

[7]李騰，石嬌，練斌. 法制環(huán)境下共享單車商業(yè)模式可持續(xù)發(fā)展的路徑探究[J].法制博覽. 2018（36）

[8]況雪，毛慧. 城市共享單車適用性淺析[J].交通運輸部管理干部學院學報. 2018（04）

[9]加強共享單車管理 實現共享共治共贏[J].前進論壇. 2018（12）

[10]張楠欣.共享單車調查報告[J].科教文匯（中旬刊）.2018（12）

作者簡介：鄧博，男，漢族，籍貫：四川廣安，學歷：大學本科，單位：成都理工大學，研究方向：地質工程