共享單車數(shù)據(jù)應(yīng)用研究綜述

吳菲

摘 要：共享單車成為當(dāng)今居民出行不可或缺的交通出行方式，其產(chǎn)生的騎行數(shù)據(jù)較能真實(shí)反映居民的出行行為。本文使用CNKI中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)共享單車數(shù)據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行檢索，并采用VOS Viewer對(duì)檢索文獻(xiàn)進(jìn)行可視化，分析總結(jié)目前學(xué)者利用共享單車數(shù)據(jù)的研究方向和成果，為未來學(xué)者研究提供參考意見。

關(guān)鍵詞：共享單車;數(shù)據(jù)運(yùn)用;文獻(xiàn)分析;VOS Viewer

0 引言

在新時(shí)代的背景下，共享單車的出現(xiàn)為居民出行提供新的選擇，不僅減少了居民對(duì)私家車的依賴，豐富了人們的出行方式，還改變了居民出行的交通結(jié)構(gòu)。一定程度上還緩解了城市的交通壓力，降低了碳排放量，實(shí)現(xiàn)了綠色出行。因此，共享單車已然成為當(dāng)今社會(huì)的重要交通出行方式，并在處理“最后一公里”問題上優(yōu)勢(shì)顯著。除此之外，共享單車產(chǎn)生的訂單數(shù)據(jù)包含較為詳細(xì)的用戶信息和騎行信息，相較于公交的刷卡數(shù)據(jù)而言，更能準(zhǔn)確地反映居民出行特性。目前交通數(shù)據(jù)種類繁多且復(fù)雜，但對(duì)于共享單車數(shù)據(jù)研究仍停留在改善自身運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)及自身建設(shè)上，并未真正意義上實(shí)現(xiàn)充分利用，因此，共享單車數(shù)據(jù)何以運(yùn)用，何以充分利用，成為學(xué)者們研究的目標(biāo)。

1 國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)研究現(xiàn)狀

本研究所使用的數(shù)據(jù)來源于中國(guó)知網(wǎng)CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)經(jīng)過多次嘗試，選定搜索關(guān)鍵詞為“共享單車數(shù)據(jù)”，搜索結(jié)果表明：總庫(kù)284篇，學(xué)術(shù)期刊占158篇，碩士論文占75篇，會(huì)議論文為19篇。目前單車數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)類、交通類研究較為集中，還涉及行政學(xué)類、自動(dòng)化技術(shù)類、金融類、旅游類等領(lǐng)域。

中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)結(jié)果在VOS Viewer中生成關(guān)鍵詞共現(xiàn)關(guān)系圖譜，如圖1所示，共現(xiàn)圖譜中共現(xiàn)次數(shù)最多的關(guān)鍵詞有“需求預(yù)測(cè)”，“大數(shù)據(jù)”，“聚類分析”，“時(shí)空特征”，“數(shù)據(jù)挖掘”，“數(shù)據(jù)融合”，“時(shí)間特征”，“空間特征”，“數(shù)據(jù)分析”，“網(wǎng)絡(luò)爬蟲”。其中，“需求預(yù)測(cè)”，“大數(shù)據(jù)”占比最多，共現(xiàn)性更為明顯。

由關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)表明，共享單車的數(shù)據(jù)在需求預(yù)測(cè)、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用較為廣泛，與研究多元數(shù)據(jù)的融合、聚類分析方法、軌道交通的接駁問題、單車的調(diào)度投放問題、慢行交通基礎(chǔ)設(shè)施布局及共享單車系統(tǒng)管理相關(guān)。

2 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)分析

通過文獻(xiàn)分析法和VOS Viewer的關(guān)鍵詞關(guān)系圖表明，共享單車數(shù)據(jù)運(yùn)用主要分為四大塊，分別為居民出行時(shí)空特性分析、單車的調(diào)配、城市軌道等公共交通的接駁問題以及慢行基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃研究。

2.1 居民出行時(shí)空特性分析

周超等[1]利用摩拜單車的時(shí)空數(shù)據(jù)，研究單車的出行時(shí)空分布規(guī)律，重點(diǎn)研究了早晚高峰的時(shí)刻及出行的時(shí)空分布和區(qū)域間單車流動(dòng)規(guī)律。孫丹輝[2]運(yùn)用分析工具對(duì)單車出行數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，結(jié)合上海市的興趣點(diǎn)進(jìn)行聚類，分析出行規(guī)律，為接駁打下基礎(chǔ)。陳霈琛[3]將空間中單車準(zhǔn)靜止車輛密度和準(zhǔn)活動(dòng)車輛密度作為堆積程度和使用熱度，根據(jù)研究特征，提出共享單車停放的策略應(yīng)與城市規(guī)劃、建設(shè)相協(xié)調(diào)。

2.2 單車調(diào)配

蘇影[4]通過分時(shí)段分析并建立調(diào)配成本的動(dòng)態(tài)調(diào)配模型，采用分支定界法進(jìn)行求解，獲得最優(yōu)解且能解決高峰期后所造成的單車堆積情況，但搜索效率較低，適用范圍較小。馬勇[5]、金含笑采用改進(jìn)遺傳算法，局部搜索效率較傳統(tǒng)方式有很大的提高，但收斂效率慢且尋優(yōu)效果不佳;隨后陳桂英提出了一種基于遺傳模擬退火的調(diào)度方法，解決了遺傳算法的搜索速度慢、效率低、收斂速度緩慢的弊端。趙明明在前者的基礎(chǔ)上，考慮了顧客滿意度及單車的維修、回收問題。但未能解決高峰期后的單車堆積等資源浪費(fèi)問題。

2.3 與公共交通的接駁

隨著共享單車的推行，不僅影響了居民的出行方式選擇，產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)，還與其他交通方式產(chǎn)生合作，接駁換乘在這一點(diǎn)上體現(xiàn)的尤為顯著。

劉巖基于站點(diǎn)周邊單車騎行特性對(duì)軌道站點(diǎn)進(jìn)行分類，選擇NL模型對(duì)城市軌道交通接駁方式選擇機(jī)理進(jìn)行研究。但NL模型不能考慮個(gè)人多次換乘的情況。因此，楊惠婷選擇混合 Logit（ML）模型來解決此類情況。郝俊結(jié)合城市道路網(wǎng)、軌道線網(wǎng)共享單車、POI興趣點(diǎn)等多源數(shù)據(jù)定量界定了軌道交通車站換乘影響區(qū)的時(shí)空范圍。靳爽通過分析共享單車與城市軌道接駁面臨的問題，建立綜合接駁規(guī)劃和公交調(diào)度綜合調(diào)整的雙層規(guī)劃模型進(jìn)行優(yōu)化，但忽略了公交與共享單車接駁的優(yōu)化。

2.4 慢行交通設(shè)施規(guī)劃

程車智提出了分區(qū)分級(jí)設(shè)立騎行空間系統(tǒng)，城市組團(tuán)設(shè)置自行車專用道，提升街巷騎行空間舒適度。但只根據(jù)行政區(qū)域進(jìn)行分級(jí)，并未考慮到各城區(qū)不同的需求。為解決這一問題，陳希希從共享單車社會(huì)行為大數(shù)據(jù)和綠地空間利用潛力分析兩個(gè)方面入手，構(gòu)建了一個(gè)基于實(shí)際使用需求和城區(qū)可建設(shè)空間的自行車綠道選線規(guī)劃體系。胡鵬基于前者理念，提出接駁的慢行交通一體化的理念。構(gòu)建慢行交通專用道路網(wǎng)體系，設(shè)計(jì)慢行通道和交叉口過街新方法。除了在構(gòu)建慢行交通路網(wǎng)體系上的規(guī)劃，還有學(xué)者對(duì)停車區(qū)域、設(shè)施進(jìn)行規(guī)劃。鄧力凡等探索共享單車出行和城市空間要素之間的關(guān)聯(lián)，對(duì)地鐵等多種城市設(shè)施周邊的停車設(shè)施設(shè)置提出了建議。

3 結(jié)語

本文通過VOS viewer和文獻(xiàn)分析法對(duì)共享單車數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行研究。研究發(fā)現(xiàn)，共享單車數(shù)據(jù)應(yīng)用較為單一，應(yīng)用方向仍在單車系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施上，研究主要分為四大板塊，居民出行時(shí)空特性分析、單車調(diào)配、城市公共交通的接駁、慢性基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃。居民出行時(shí)空特性分析主要用于單車的需求預(yù)測(cè);單車的調(diào)配問題是學(xué)者們的重要研究方向，但面臨實(shí)際仍有眾多問題有待解決，如高峰期遺留的堆積問題、損壞單車的維修和回收問題等;與公共交通的接駁方面，是近幾年來眾多學(xué)者研究的方向，主要考慮接駁站點(diǎn)的綜合規(guī)劃和區(qū)域界定問題;而慢行交通設(shè)施規(guī)劃方面分為兩方面研究：慢行交通道路體系和停車區(qū)域規(guī)劃研究。目前單車數(shù)據(jù)的運(yùn)用仍未充分利用起來，除了考慮接駁問題外，暫未發(fā)現(xiàn)與其他運(yùn)輸形式的融合研究。由此可見，未來單車數(shù)據(jù)如何與其他交通方式聯(lián)合運(yùn)用，是學(xué)者們的研究方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]周超，周亞男，李振世，等.基于大數(shù)據(jù)的南京市共享單車時(shí)空特征研究[J].西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2018，43（10）：66-73.

[2]孫丹輝，王波.基于地理信息數(shù)據(jù)的共享單車使用特征研究[J].軟件導(dǎo)刊，2019，18（2）：132-136.

[3]陳霈琛，董欣.多方共治：西安共享單車停放優(yōu)化策略研究——基于摩拜單車網(wǎng)絡(luò)爬蟲數(shù)據(jù)的分析[J].現(xiàn)代城市研究，2019（6）：2-8.

[4]蘇影.基于數(shù)據(jù)分析的共享單車動(dòng)態(tài)調(diào)配優(yōu)化研究[D].北京交通大學(xué)，2019.

[5]馬勇.基于共享單車軌跡數(shù)據(jù)的需求預(yù)測(cè)及智能調(diào)度方法研究[D].北方工業(yè)大學(xué)，2019.