【摘 要】
:
共享单车在2016年出现后,在很短时间内实现了大规模的投放和使用。同时共享单车具有优秀的低碳减排属性,缓解了大城市的拥堵现象,提高了出行效率,拥堵时间明显缩短。与此同时,共享单车更能和地铁等公共交通工具配合使用,满足市民公交通勤全流程的衔接,给人们提供了绿色安全便捷出行的新选择。但共享单车的快速增长也带来了负面影响,车辆投放总量严重过剩,同时存在企业现场运维薄弱等问题,各大城市逐步开始共享单车总量
论文部分内容阅读
共享单车在2016年出现后,在很短时间内实现了大规模的投放和使用。同时共享单车具有优秀的低碳减排属性,缓解了大城市的拥堵现象,提高了出行效率,拥堵时间明显缩短。与此同时,共享单车更能和地铁等公共交通工具配合使用,满足市民公交通勤全流程的衔接,给人们提供了绿色安全便捷出行的新选择。但共享单车的快速增长也带来了负面影响,车辆投放总量严重过剩,同时存在企业现场运维薄弱等问题,各大城市逐步开始共享单车总量管控。投放布局是影响共享单车运营效果的重要因素,解决共享单车投放问题是实现共享单车资源合理配置和产业健康发展的重要方向,也是城市建设的必经之路。主要内容包括:第一,分析了共享单车在地铁站点投放的影响因素,从用户属性特征和骑行时空特征、地铁节点类型和其他公交影响因素四个方面呈现,同时对地铁站点进行分类并总结其特点,研究了地铁站点周边建成环境对单车投放能力的影响。分析发现用户潮汐需求是影响地铁节点共享单车需求的重要因素,各个站点的客流特征以及部分站点之间具有的同类客流规律,并能够以此为依据对轨道交通站点进行分类。同时地铁节点对共享单车的承载力,包括投放量的政策因素要求也对共享单车的站点最大、最小投放量有着重要影响,政策因素也决定了整个城市的总投放量,进而限制了参与投放的单车总数。第二,确定了共享单车投放优化模型的目标函数、约束条件和输入参数,建立起以线路最大总投放量,站点最高和最低投放量为约束条件,以企业投放单车总效用最大为目标的整数线性规划模型。最后,基于MATLAB软件测算站点投放量和企业投放单车产生的总效用值,将运用传统算法求解出的站点投放结果与优化算法进行对比,证明模型的易用性和精准性。通过对使用的算法和研究的案例进行总结可以确定,用户潮汐需求是影响地铁节点共享单车需求的重要因素,相较于传统分配方法计算的站点投放量,优化模型的结果更满足实际投放过程中的投放约束和投放条件,效用明显增加,可以实现单车利用效率的提升。
其他文献
转速是监控发电机、电动机、离心机等旋转设备状况的重要参数。实时速度测量在精密加工和故障预警方面起到至关重要的作用,因此在各个行业中,精确而可靠的速度测量是必要的。随着高性能GPU的问世以及图像处理速度的提高,图像处理技术(尤其是在图像捕获,识别和分类领域)实现了巨大的飞跃。本文通过训练监督模型对图像进行分类,有助于解决需使用大量带注释的数据集才能解决的问题;本文还强调了现有技术的局限性,如基于接触
目前,国家大力发展推行装配式建筑。装配式建筑具有节约能源、降低环境污染、减少建筑垃圾等优点,完全符合我国政府报告中提出的实现“碳中和”这一要求,是我国建筑产业转型升级发展的新方向。首先,本文论述了装配式建筑的发展和研究背景,对装配式建筑的发展历程进行介绍,并对国内外装配式建筑的文献进行分析,说明了本文的研究意义以及研究的重要性。之后介绍装配式建筑的基本知识并详细的对比了装配式建筑与传统建筑的不同;
电力市场环境中零售商的目标是向消费者提供所需的电量。基于此,零售商着眼于利润最大化以及批发市场和负荷消耗的不确定性带来的潜在风险因素的最小化。与此同时,用户关注的是电力成本的最小化。这些因素构成了制定零售商和用户两个层面优化策略的必要条件。论文主要研究在市场环境中制定最佳的负荷调节策略和方法,以及优化零售商的利润。所提方法为了解决市场参与者双方的主要目标:对于零售商和用户,最大化自身利润,最小化电
电力零售公司负责向签约消费者提供电力。由零售商提供能源并以固定零售价格向消费者出售能源的常用方法有以下三种:从电力批发市场、与分布式发电机签订合同或远期合同。零售商使用各种策略来减少批发市场和电力负荷的不确定性造成的潜在财务损失和风险。论文包括通过实施远期合同、分布式能源和需求响应计划来调查零售商的战略行为,以便以尽可能低的零售价格增加利润并降低风险。零售商决策问题的结果模型被提出为一个双层优化问
随着人们生活水平的提高,机动车已逐渐成为环境污染的重要来源,能源和环境问题得到全球广泛关注。针对交通行业带来的副作用,电动汽车以其零污染、低能耗的突出优势逐渐成为物流企业进行货物配送的首要运载工具。然而和传统燃油车相比,当前电动物流车在电池容量和续驶里程等方面还存在不足,解决充电难问题是电动物流车规模化运营的关键。电动物流车换电站作为一种新的电量补给设施,和插入式充电方式相比更加方便省时,同时避免
随着世界经济发展,各国人民的生活水平不断提高,市民拥有的私家车也在不断增加,然而,交通事故频繁发生,严重影响了市民的生命财产安全。目前,基于机器学习方法进行交通事故预测的研究,有些忽略了交通事故的时间相关性,有些忽略了交通事故的空间相关性。本文提出一种基于双通道的图神经网络(Bi-Merge Spatial-Temporal Graph Convolution Network,BMSTGCN)模型
为了保护网络免受入侵,入侵检测系统在维护任何组织中任何数据的机密性方面发挥着重要作用。我们通过混淆矩阵实现了本文的主要目标,并通过精确召回和F1 分数共享结果。在本文中,我们讨论并探索了 NIDS的准确性能,它可以使用神经网络算法检测网络中的多种类型的攻击。我们通过与不同类型的攻击进行比较,分析了我们模型的准确性。我们的主要目标是在不依赖于过去的经验和首次尝试的情况下检测不同类型的网络攻击。我们在
无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)是一种分布式传感器网络,是物联网的很重要组成元素之一。主要通过感知周围信息,以逐跳的方式将获得的信息传送到基站(Base Station,BS)。目前大多数WSNs中传感器节点由电池提供能量,对其网络寿命限制极大,导致其推广和应用受到了严重的影响。因此,延长网络寿命一直都是WSNs中重要研究方向。针对这一问题,目前主要采用