前言
随着国民经济水平的不断提高，机动车交通发展迅速，导致环境质量不断恶化，能源消耗过多，噪声污染加剧等问题。针对这些问题，国家提出了“优先发展公共交通”的战略，引导居民选择“公共自行车 公共交通[1]”的出行模式。城市公共自行车(PBS—Public Bicycle System)[2]作为一种绿色、便捷的新型出行方式在世界范围内得到了飞速发展，广泛应用于各大城市。公共自行车的出现满足了市民短途出行的需求，解决城市公共交通“最后一公里[3]”的问题，具有价格低廉、使用方便、灵活便捷等诸多优点。但是在日常的使用过程中，经常会出现公共自行车站点的“空桩”或“满桩”现象。在高峰借还车时间和空间段，“无车可借、无处可还[4]”逐渐成为一大难题。城市公共自行车服务点借还不平衡导致了城市自行车系统使用效率低和停放混乱的问题，明显降低了公共自行车的使用满意度和使用效率，严重制约了PBS的发展。合理的公共自行车系统，有利于丰富城市公共交通方式，完善整个城市的公共交通体系。因此，通过研究公共自行车的借还规律[5]，包括其影响因素，进行需求预测[6]，对站点进行合理布局及车辆调度，从而优化公共自行车系统，提高城市交通效益[7]；同时有利于城市交通低碳化、绿色化的发展，提升整个城市公共交通的吸引力和竞争力。
国内外研究现状
1.基于BP神经网络的研究
目前国内外关于公共自行车系统的调度研究主要集中于对调度路径的优化，普遍缺乏对站点调度需求量的研究。陈昕昀，蒋永康，李牧原等[8]通过对站点历史借还车数据与运行特性进行归纳分析，利用BP神经网络模型对单站点借（还）车频次随时间分布的规律进行预测，预测值和真实值平均相差约3辆车，曲线拟合良好，证明模型可实践性较高。在此基础上，按照调度时间窗内站点饱和度动态平衡的原则确定单站点最佳调度需求量。对浙江温州鹿城区街心公园站点的实例分析表明，实行按需调度能使早晚高峰单站点“无位可还”的时间缩短约0.5h以上，从而有效提升站点服务质量和满意度。
周敏[9]通过对苏州高新区六类公共自行车站点历史借还数据进行周期相似性分析，选择工作日的数据作为样本数据。根据该样本针对性的仿真预测，仿真模型选用由差分进化算法优化后的BP神经网络模型，对比传统形式的模型，优化后的模型精度更高。接着在对借还需求量进行小波分析的基础上，提出了基于小波分析与DE-BP神经网络的公共自行车站点借还需求量预测方法。与传统预测方法相比,采用该方式取得的结果精度相对更高。
2.基于大数据处理的研究
公共自行车服务系统由管理中心、站点、发卡处、调度中心、通讯网络和互联网业务平台共同组成，其中站点又包括公共自行车、锁车器和站点控制器.其运营原理是利用通讯网络信号，通过站点控制器将站点运营信息上传到管理中心服务器，管理人员利用互联网调取服务器中的站点信息，从而实现管理中心对全城各个站点的整体管控。研究公共自行车的借还车规律，为公共自行车系统提供规划分析的决策支持，充分发挥公共自行车的综合优势，对改善居民的出行状况、缓解城市交通拥挤、促进城市交通可持续发展具有重要意义。Zhao Y[10]等基于大数据分析了公共自行车的租赁问题。宣子岳，朱家明，张素洁等[11]通过对浙江省温州市鹿城区公共自行车的使用数据进行分析，使用数据透视表、GIS分析法等方法，基于公共自行车服务模式和使用规则，运用SPSS、EXCEL软件，对公共自行车服务系统从各个站点运行规律、借车人借车规律和高峰日的具体运行规律三个方面进行研究，并通过分析结果对目前公共自行车服务系统进行了评价，同时给出了提高公共自行车服务系统效率的建议。
3.基于自适应粒子群小波网络的研究
首先，基于公共自行车租赁系统的借还特性，并考虑工作日与周末出行需求的差异性。其次，使用关联租赁点的出行信息、租赁点的周转率以及本租赁点历史出行信息和时间作为影响因子。杜明洋，程琳，李雪峰[12]通过分别利用小波神经网络、粒子群优化的小波神经网络、自适应粒子群优化的小波神经网络对公共自行车的借、还需求进行模型的构建。最后，利用美国纽约市公共自行车系统的出行数据进行实例分析，结果表明：自适应粒子群优化的小波神经网络相比于简单的小波神经网络平均相对误差下降26. 45% ，均方误差减少36. 31% ，相比于粒子群优化的小波神经网络平均相对误差下降15. 81% ，均方误差减少25. 01% ；自适应粒子群优化的小波神经网络能够使模型跳出局部最优，具有较强的可靠性，对于工作日和周末出行需求预测的平均相对误差分别为11. 05% 和 12. 27% ；关联租赁点、周转特性影响因素的考虑能有效提高预测精度，其中自适应粒子群优化的小波神经网络预测精度的提升率最高，达到4%左右。研究成果可为城市公共自行车管理部门及相关企业的政策制定及调度优化提供支持。
4.基于Flexsim的网络优化策略仿真研究
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