地铁站共享单车需求量预测研究——以南京仙林中心站为例开题报告

1. 研究目的与意义

随着社会经济的发展，城市化进程加快，城市机动车化水平逐渐提高，同时也带来了交通拥挤、污染严重等问题。共享单车作为新兴的公共交通工具，为人们的出行提供了便利，缓解了拥堵的交通，也解决了“最后一公里”的问题，已经成为了城市交通系统中不可或缺的一环。

然而，共享单车迅猛发展的同时，各种问题和瓶颈也接踵而至。一方面，共享单车具有随走随停的特点，使得乱停乱放的现象层出不穷，占用了大量的公共交通空间。另一方面，由于城市人口具有较大的流动性，特别是高峰期，导致共享单车分布不均，常常出现借车难的现象，用户体验不佳。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：

将以南京仙林中心地铁站为具体案例，分析该站摩拜单车的发展现状和存在的问题，搜集该站日常借还车的数据，对摩拜单车的需求量进行科学地预测，利用所学的专业知识构建模型进行求解，以达到投放量与需求量相匹配的目的，提高共享单车调度的科学性和准确性。

拟解决的关键问题：

3. 国内外研究现状

国外研究现状：

campbell a a,cherry c r（2016）观测了大量的共享单车的数据信息，采用了最小二乘法（ordinary least square,ols）线性模型、二分类和多分类logit模型等对单车需求量进行预测。

jiang x m,adeli h(2015)对比分析了不同的需求预测方法，发现机器学习模型在提升预测精度上更有优势，机器学习中，小波神经网络具有收敛速度快、学习能力预测精度高等特性。

4. 计划与进度安排

1、2022.11.5—2022.11.20：结合自己所学的专业知识和个人兴趣，并与指导老师充分讨论，完成论文选题工作。

2、2022.11.21—2022.12.25：查找选题相关文献，仔细研读，拟定论文写作思路，完成开题报告。

3、2022.12.26—2022.3.19：完成毕业论文初稿和期中检查工作。

5. 参考文献

[1]李天骋.基于机器学习方法的共享单车需求分析[j].现代商贸工业,2020,41(25):40-41.

[2]焦志伦,金红,刘秉镰,等.大数据驱动下的共享单车短期需求预测:基于机器学习模型的比较分析[j].商业经济与管理.2018(8):16-25．

[3]曹旦旦,范书瑞,张艳,夏克文.基于长短期记忆神经网络模型的共享单车短时需求量预测[j].科学技术与工程,2020,20(20):8344-8349.