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摘 要
Abstract
目 录
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 我国共享单车的发展与现状分析
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.4 研究内容及技术路线
第二章 无桩式共享单车出行特征及影响因素分析
2.1 无桩式共享单车的简介
2.1.1 无桩式共享单车的界定
2.1.2 无桩式共享单车的功能定位
2.1.3 无桩式共享单车与有桩公共自行车的异同
2.1.4 无桩式共享单车存在的问题
2.2 无桩式共享单车的使用特性及影响因素分析
2.2.1 无桩式共享单车时间出行特征及影响因素分析
2.2.2 无桩式共享单车空间出行特征及影响因素分析
2.2.3 无桩式共享单车外部因素对出行的影响因素
2.2.4 无桩式共享单车用户出行特征及影响因素分析
2.3 本章小结
第三章 无桩式共享单车站点借还需求预测
3.1 预测方法概述
3.2 BP神经网络原理
3.2.1 BP神经网络结构
3.2.2 BP神经网络算法
3.3 基于BP神经网络的无桩式共享单车借还需求预测方法
3.3.1 输入层和输出层的设计
3.3.2 数据来源和样本的预处理
3.3.3 样本的划分
3.3.4 参数的选取和设置
3.4 实例预测
3.4.1 数据样本分析
3.4.2 BP神经网络训练
3.4.3 预测结果及分析
3.5 本章小结
第四章 无桩式共享单车调度路径优化模型建立
4.1 无桩式共享单车调度问题分析
4.1.1 无桩式共享单车调度问题描述
4.1.2 无桩式共享单车调度形式
4.1.3 无桩式共享单车调度的主要内容
4.1.4 无桩式共享单车调度问题分类
4.2 基于不同时段的无桩式共享单车调度路径优化模型构建
4.2.1 模型描述
4.2.2 模型假设
4.2.3 模型建立
4.3 模型验证
4.3.1 测试数据设计
4.3.2 实验结果
4.4 本章小结
第五章 无桩式共享单车调度路径优化模型求解算法设计
5.1 模型求解算法概述
5.1.1 精确算法
5.1.2 启发式算法
5.2 混合遗传算法原理及设计思路
5.2.1 遗传算法原理和操作流程
5.2.2 模拟退火算法原理和操作流程
5.2.3 混合遗传算法设计思路
5.3 算法流程
5.3.1编码与解码
5.3.2 产生初始种群
5.3.3 适应度函数
5.3.4 遗传算子和模拟退火Metropolis准则结合方式
5.3.5 算法终止规则
5.4 本章小结
第六章 算例分析
6.1 算例概况
6.2 算例运行环境与参数设置
6.3 算例求解
6.3.1 小规模算例求解
6.3.2 中小规模算例求解
6.3.3 大规模算例求解
6.4 算例运行结果分析
6.4.1 平峰时段与高峰时段结果分析
6.4.2 考虑站点重要度与不考虑站点重要度结果分析
6.5 本章小结
结论与展望
结论
展望
参考文献
附录A
攻读学位期间取得的研究成果
致 谢
