共享單車的資源配置優化及合理化建議研究

鄧博 胡燁 任松濤

摘 要：隨著互聯網的迅速發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、商業中心、居民區占地面積。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，再將這三大指標各自細分為小指標：時間分為工作日和節假日；人群分為性別比例、年齡、行業、人口密度和經濟實力；地區分為交通換乘中心、購物中心和居民區。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；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、商業中心、居民區占地面積。

（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。

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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