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摘要：共享单车充斥了我们的生活，随处可见。覆盖面积越广，意味着我们能更容易地找到单车骑行，给上班族、上学族带来的便利也就越大。但是如果共享单车分配不当，很容易形成交通阻塞，因此共享单车的合理规划势在必行。
关键词：共享单车规划；灰色模型；生灭过程；
一、序言
本文通过收集往年郑州市高新区汽车保有量数据，预测出2017年郑州市高新区汽车保有量。以此为基础，通过分析郑州市高新区的人口密度分布预测出不受共享单车影响时2017年高新区主干道交通量。由于在短距离出行方面，部分居民改变了出行方式，选择使用共享单车代替私家车作为主要交通工具，从而影响了主干道交通量。本文基于共享单车投放量变化，分析受到共享单车影响时区域主干道交通量的变化，讨论共享单车对于区域交通状况的影响。
其次本文在收集周边交通状况数据的基础上，以各个地点的共享单车的使用率和闲置率作为评价其投放数量合理性与科学性的标准，并且引入生灭过程，通过其马尔科夫性最终推导出平均闲置时间与平均闲置数量之间的数量关系。最终，本组成员选取了一些具有代表性的地点，计算出这些地点的共享单车的平均闲置数量与平均使用数量，以此评价投放数量的科学性与合理性。
二、郑州市高新区单位行车量计算
交通量即在己知时间间隔内，通过一条车道或道路某一点或断面的车辆总数。它通常是个随机量，随时间和空间而变化，称之为交通量的时空分布特性。速度和密度反映通流从道路上获得的服务质量，交通量可以量度车流的数量和对交通工程设施的需要情况。由于交通量实时变化，无法进行测量，基于数据的不可获取性，本文采用类比的方法，用单位行车量代替交通量进行计算。交通早晚高峰期车主会开车上下班，因此，相对于交通高峰期而言，汽车保有量即汽车出行量。将汽车出行量按照人口密度分配给高新区主干道即可得到主干道单位行车量。
已知郑州市高新区常住人口数量为24.77万人，因此郑州市高新区2017年汽车保有量为6.6582万辆。由于郑州市高新区共享单车大量分布的街道中的出行汽车量几乎全部来源于高新区内住户所拥有汽车，且每天进出高新区车辆数量几乎不发生变化。
高新区内郑州大学也是一个人口密度分布较大的区域，但是由于学生车辆拥有率极少，因此，学生对于汽车交通量的影响可忽略不计。本文根据住宅区住户分布确定出科学大道、长椿路以及雪松路为住户车流量较大的街道。
共享单车在郑州一共投放了39万辆，因此按照人口占比分配给高新区8021辆，那么郑州市高新區共享单车数量与各街道人口密度占比的乘积即为车道附近共享单车数量。
三、单车闲置比例
本文需要讨论单车投放数量的合理性与科学性。共享单车处于闲置和使用两种状态，因此，本文通过收集周边交通数据，使用闲置时长以及使用时长来评价共享单车的投放数量合理性。由于共享单车仅处于闲置状态和使用状态两种，并且单车的状态分布是随机的，因此本文使用马尔科夫性的生灭过程来计算共享单车的闲置以及使用时间。当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态；换句话说，在给定现在状态时，它与过去状态（即该过程的历史路径）是条件独立的，那么此随机过程即具有马尔可夫性质。具有马尔可夫性质的过程通常称之为马尔可夫过程。而生灭过程是每一次状态转移都发生在相邻状态之间的齐次马氏链，生灭过程有离散时间的也有连续时间的，本文使用的是离散时间的马尔科夫生灭过程。
将整个地点的自行车数量看作一个系统，由于其仅在使用和闲置这两种情况间转换，因此本文将其看作一个“生灭过程”由于郑州大学人口密度大，根据密度计算公式，可知其人口密度为每平方公里8750人且单车使用较高；丹尼斯为大型商场，因此，本文选择郑州大学、丹尼斯以及郑州大学地铁口三个区域进行单车数量投放分析。
郑州大学由于单车使用率较高，且学生白天上课需要骑车，因此根据观察共享单车实时数据，其白天单车闲置平均时长基本上为20分钟；丹尼斯作为大型购物中心，由于较多购物者选择开车前往购物，因此丹尼斯附近单车数量较少，一般单车闲置平均时长为40分钟。郑州学地铁站来往人口较多，且出站多使用共享单车，因此，单车闲置时长一般为5分钟。
四、研究推广
随着共享经济的快速发展，共享汽车、共享电动自行车甚至共享雨伞等一系列产品和概念应运而生，未来的共享经济将会在市场占据较大份额，该模型仍可推广用于多种模式的共享经济的规划和评价，具有广泛和长远的实用意义。但是应加入单车损坏、更换机制，考虑到单车损坏和更换所带来的单车的暂时性短缺，补充单车冗余投放量；由于出行者对单车心理期望以及对单车适用类型的不同，单车类型对投放量有较大影响，考虑将不同类型的共享单车用户占有比例进行市场调查，然后结合人口、交通状况分析投放量。
参考文献：
[1]王超.城市公共自行车分区调度模型研究[D].杭州电子科技大学，2016.
[2]温惠英，杨曌照.基于迭代回归法的公共自行车投放量预测研究[J].武汉理工大学学报（交通科学与工程版），2014，38（02）：245-248.[2017-09-02].
[3]钱佳，汪德根，牛玉.城市居民使用市内公共自行车的满意度影响因素分析——以苏州市为例[J].地理研究，2014，33（02）：358-371.[2017-09-02].
关键词：共享单车规划；灰色模型；生灭过程；
一、序言
本文通过收集往年郑州市高新区汽车保有量数据，预测出2017年郑州市高新区汽车保有量。以此为基础，通过分析郑州市高新区的人口密度分布预测出不受共享单车影响时2017年高新区主干道交通量。由于在短距离出行方面，部分居民改变了出行方式，选择使用共享单车代替私家车作为主要交通工具，从而影响了主干道交通量。本文基于共享单车投放量变化，分析受到共享单车影响时区域主干道交通量的变化，讨论共享单车对于区域交通状况的影响。
其次本文在收集周边交通状况数据的基础上，以各个地点的共享单车的使用率和闲置率作为评价其投放数量合理性与科学性的标准，并且引入生灭过程，通过其马尔科夫性最终推导出平均闲置时间与平均闲置数量之间的数量关系。最终，本组成员选取了一些具有代表性的地点，计算出这些地点的共享单车的平均闲置数量与平均使用数量，以此评价投放数量的科学性与合理性。
二、郑州市高新区单位行车量计算
交通量即在己知时间间隔内，通过一条车道或道路某一点或断面的车辆总数。它通常是个随机量，随时间和空间而变化，称之为交通量的时空分布特性。速度和密度反映通流从道路上获得的服务质量，交通量可以量度车流的数量和对交通工程设施的需要情况。由于交通量实时变化，无法进行测量，基于数据的不可获取性，本文采用类比的方法，用单位行车量代替交通量进行计算。交通早晚高峰期车主会开车上下班，因此，相对于交通高峰期而言，汽车保有量即汽车出行量。将汽车出行量按照人口密度分配给高新区主干道即可得到主干道单位行车量。
已知郑州市高新区常住人口数量为24.77万人，因此郑州市高新区2017年汽车保有量为6.6582万辆。由于郑州市高新区共享单车大量分布的街道中的出行汽车量几乎全部来源于高新区内住户所拥有汽车，且每天进出高新区车辆数量几乎不发生变化。
高新区内郑州大学也是一个人口密度分布较大的区域，但是由于学生车辆拥有率极少，因此，学生对于汽车交通量的影响可忽略不计。本文根据住宅区住户分布确定出科学大道、长椿路以及雪松路为住户车流量较大的街道。
共享单车在郑州一共投放了39万辆，因此按照人口占比分配给高新区8021辆，那么郑州市高新區共享单车数量与各街道人口密度占比的乘积即为车道附近共享单车数量。
三、单车闲置比例
本文需要讨论单车投放数量的合理性与科学性。共享单车处于闲置和使用两种状态，因此，本文通过收集周边交通数据，使用闲置时长以及使用时长来评价共享单车的投放数量合理性。由于共享单车仅处于闲置状态和使用状态两种，并且单车的状态分布是随机的，因此本文使用马尔科夫性的生灭过程来计算共享单车的闲置以及使用时间。当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态；换句话说，在给定现在状态时，它与过去状态（即该过程的历史路径）是条件独立的，那么此随机过程即具有马尔可夫性质。具有马尔可夫性质的过程通常称之为马尔可夫过程。而生灭过程是每一次状态转移都发生在相邻状态之间的齐次马氏链，生灭过程有离散时间的也有连续时间的，本文使用的是离散时间的马尔科夫生灭过程。
将整个地点的自行车数量看作一个系统，由于其仅在使用和闲置这两种情况间转换，因此本文将其看作一个“生灭过程”由于郑州大学人口密度大，根据密度计算公式，可知其人口密度为每平方公里8750人且单车使用较高；丹尼斯为大型商场，因此，本文选择郑州大学、丹尼斯以及郑州大学地铁口三个区域进行单车数量投放分析。
郑州大学由于单车使用率较高，且学生白天上课需要骑车，因此根据观察共享单车实时数据，其白天单车闲置平均时长基本上为20分钟；丹尼斯作为大型购物中心，由于较多购物者选择开车前往购物，因此丹尼斯附近单车数量较少，一般单车闲置平均时长为40分钟。郑州学地铁站来往人口较多，且出站多使用共享单车，因此，单车闲置时长一般为5分钟。
四、研究推广
随着共享经济的快速发展，共享汽车、共享电动自行车甚至共享雨伞等一系列产品和概念应运而生，未来的共享经济将会在市场占据较大份额，该模型仍可推广用于多种模式的共享经济的规划和评价，具有广泛和长远的实用意义。但是应加入单车损坏、更换机制，考虑到单车损坏和更换所带来的单车的暂时性短缺，补充单车冗余投放量；由于出行者对单车心理期望以及对单车适用类型的不同，单车类型对投放量有较大影响，考虑将不同类型的共享单车用户占有比例进行市场调查，然后结合人口、交通状况分析投放量。
参考文献：
[1]王超.城市公共自行车分区调度模型研究[D].杭州电子科技大学，2016.
[2]温惠英，杨曌照.基于迭代回归法的公共自行车投放量预测研究[J].武汉理工大学学报（交通科学与工程版），2014，38（02）：245-248.[2017-09-02].
[3]钱佳，汪德根，牛玉.城市居民使用市内公共自行车的满意度影响因素分析——以苏州市为例[J].地理研究，2014，33（02）：358-371.[2017-09-02].