分析自行车共享系统用户目的地选择偏好：芝加哥的Divvy系统外文翻译资料

 2022-07-27 14:19:02

英语原文共 12 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

分析自行车共享系统用户目的地选择偏好：芝加哥的Divvy系统

1.引言

近几年来，作为短途旅程中一个可行的交通工具，公共自行车系统吸引了越来越多的关注。目前，世界上有大约五十万辆公共自行车可供使用，有大约400个城市已经建立或者正计划建立一个公共自行车系统（截止2013年）。公共自行车系统的免费使用者可以不用再去时刻保护他们的自行车，避免了自行车被盗的问题。同时，人们可以在短时间内决定开始一趟旅程，因为在一个单程或者往返旅途中公共自行车系统提供了一个快速可得的替代交通工具。公共自行车系统为年轻一代提供了一个更加健康而且可负担的交通出行方式。这些系统可以通过提高最后一公里的连接性来提高到达公共交通系统的可达性。同时，通过将骑自行车作为日常交通方式这一印象正常化，就可以扩大骑车人口的数量。通过观察近期千禧一代的出行方式显示，年轻的一代还是愿意少开车的。千禧一代更加有环保意识也更倾向于公共交通系统。而且，建立公共自行车系统可以促进更加积极的交通方式，可以增强体力活动水平来获得更加强健的身体。

通过建立公共自行车系统，城市就专注于向诱导自行车模式转变，随之减少交通拥堵和空气污染。通过美国的出行行为数据显示，有充分的证据来支持在市区建立公共自行车系统。根据来源于国际家庭出行调查中心的数据显示，在美国大约37.6%的私家车出行旅程是短于两公里的。数据同时还显示在美国有73.6%的自行车出行也是短于两公里的。即使只有一小部分的私家车旅行可以被公共自行车系统代替，也会给个人，城市还有环境带来好处。一个设计和规划良好的公共自行车系统可以为现有的公共交通基础设施充当一个互补的角色。

当城市现在支持公共自行车系统作为一个更加可持续性的交通出行方式的时候，现在相对却只有很少的调查探讨人们怎样的将这些系统考虑到现存的交通方式选择中。鉴于最近公共自行车系统在主要城市如中国，欧洲和美国的增长，有大量的兴趣因素鼓励个体去使用这些系统。理解个体在采用和使用公共自行车系统中的个体决策过程可以帮助公共自行车系统运营商更有效的计划他们的服务。目前对提升公共自行车系统有效的研究是通过检验人们在旅途中的行为来分析自行车使用者的目的地偏好。具体的说，我们研究的决策过程包括在一个公共自行车系统站点，在人们选择了自行车后来获知目的地。自行车目的地选择的决策过程和传统的机动车的需求模型框架是类似的。在目的地选择模块中，考虑到原点位置的旅行，我们应用一个定量模型来确定在研究地区旅行的目的地。准备努力发展一个和改革自行车领域类似的模型。

研究的目的在于评估人口因素、建筑环境、自行车基础设施和自行车共享系统对出行决定行为的影响。已经有大量的研究探究个体如何选择在交通领域活动的目的地，通过来源于出行行为和地理研究社区的具体兴趣。到达目的地的距离一直是早期个人活动目的地选择研究中的一个重要组成部分。减少旅途距离是可持续机动性范式的核心部分，这在活动追求中扮演者一个关键的角色。在一些研究中，旅行距离替代的方式是为了研究了解出行选择行为。例如，在几个不同城市的研究检查了旅行距离旅游模式，另一组研究调查了不同人口类型的旅行距离，例如老年人或学生。对于步行和骑行的旅途距离也被研究过，通常骑自行车可以接受的旅程是1-5千米。早期的研究也认识到自行车基础设施和设备可以正面影响自行车在城市地区的乘客使用量。

在运输文献中，区位选择过程作为基于旅游需求框架的一部分活动而获得了大量的关注。一些研究人员通过观察活动目的-如购物或者娱乐消遣，来探索个人的目的地选择。其他目的地选择模型的例子包括火车站的分析选择,机场的选择,和度假地点的选择。在这一领域另一个链的研究专注于住宅和工作场所的位置选择。

在我们的分析中，我们为了发展一个新的自行车公共系统而对目的地选择行为做一些较早的拓展性研究。具体来说，我们探讨土地利用和城市形态是如何潜在的从根源上影响决策行为。在一个自行车共享系统中，你将期望它尽可能起到重要的作用。然而，当通往例如餐馆或者上班地的地方存在自行车基础设施时，个人将更可能骑得久一点，特别是在天气情况允许的条件下。一个发达的定量模型大概能让我们理解距离和其他因素之间的权衡。信息的提供应该允许城市的规划者和改革自行车系统的运营者提高他们对于决策者偏好的理解掌握，以便他们更好的调整城市形式来普遍促进公共自行车系统和非机动车的使用。此外，该框架的开发允许我们选择出有高到达率的公共自行车系统布局地点，以此来让公共自行车运营商重新平衡出他们的车辆在城市的最佳选址。

这个决策过程的研究使用了随机效用最大化的方法，个体在研究地区选择目的地时，会在普遍设置的站点中选择给他们提供最大效用的目的地。在随机效用极大化方法中,终点站效用是受骑自行车个人的属性(例如年龄和性别),行程属性(如一天时间),和目的地属性(如与原点站距离,自行车基础设施的变量,和土地使用和建筑环境属性)这些因素影响的。在传统的行程需求文献中，就有几项位置选择研究是采用随机效用最大化的方法来理解人们的位置或者目的地选择偏好。当前对于共享自行车系统的数据研究就采用了这种方法。

此次大量的额数据分析是采用了芝加哥的部分自行车共享系统从2013年7月到12月的数据。芝加哥的自行车共享系统发起于2013年6月，包括300个站点和3000辆自行车。旅行信息,包括出发地和目的地,旅行时间和持续时间,和用户的类型,通过上网在Divvy Bike这个网站上就可以获取的到。Divvy旅程的数据库将因为时间特性，自行车基础设施，土地使用情况和建筑环境而被不断丰富，从而让我们去验证这些因素对公共自行车系统使用者在选择目的地时的影响。在我们的建模工作中，我们将公共自行车系统使用者和普通用户区分开，将短期客户和长期固定用户区分开。由于这两个骑自行车团体固有的差异，我们在建立模型时为每一个不同类型的骑行者都建立了单独的模型。在我们的研究中使用的随机效用框架需要用到多项逻辑模型的形式。定量框架的开发可以让共享自行车运营商来检验旅程距离、土地使用、建筑环境还有通往交通基础设施的方式对一个使用者在目的地偏好上的影响。预测模型去哦人被用于还未被签署的样本数据，即还未被用来预测的数据。为了说明这个被建议的框架在计划目的方面的适用性，目的站点选择预测项目已经在实施中了。最后，用权重分析的方法来说明重要因素对目的地选择过长的而影响之间的关系。

2.文献综述

1960年代在荷兰对第一个自行车共享系统进行了介绍，然而,也就是在过去的几年里这些系统才受到欢迎的并在世界各地取得了相对的成功。1960年代的第一代公共自行车是免费的而且没有时间限制。由于许多自行车被盗和被损坏，这个项目就失败了。然后，下一代的公共自行车系统就引进了押金系统。不幸的是，这个项目也没有取得成功，因为缺乏时间限制，而且用户的匿名性带来的盗窃问题。增加通往停车点的事务亭和限制自行车租借周期帮助这些系统在全世界取得了巨大的成功。在文献综述中,我们着重研究探索公共自行车系统的最新一代的使用。研究大致基于两个方面:(1)系统的角度和(2)用户的视角。

从系统的角度来看，早期的定量研究是基于实际的自行车用户数据来捕获公共自行车系统用户的决定因素的。在这些研究中，使用通常被分为到达（存放自行车）和离开（移走自行车）。这些研究调查了公共自行车系统的基础设施（例如公共自行车系统的数量和容量）、交通网络基础设施（例如自行车设施的长度，街道和主干道）、土地利用情况和城市形态（例如地铁和公交站，餐馆，商业区以及大学）、气象数据（如温度和湿度）和时间特征（如时刻，星期，月）对公共自行车系统使用情况的影响。几项研究表明，公共自行车系统基础设施（站点的数量和容量）的加大投入使系统的使用量得到提升。土地利用和城市形态的变化，例如更多的工作和更大的人口密度，也导致了公共自行车系统的使用。检验一天之内的高峰时段的使用量的研究强调了时态特征对公共自行车系统使用量的影响，在晚高峰观察高峰时段的使用量。这些研究还表明，公共自行车系统的使用量在工作日比周末的使用量更高，表明公共自行车系统在工作日主要用于通勤的目的。研究还检验了一些在公共自行车系统附近的娱乐地点对使用量的影响（如餐馆，零售商店和大学），证据表明在这些娱乐点附近的公共自行车站点的自行车使用量比其他地方更高。此外，一些研究还调查和确定了一些社会人口在使用伦敦共享自行车系统时的差异。最近，Faghih-Imani an和Eluru 在2014年提出将自选的公共自行车系统基础设施建设在自行车使用量高的地区。在他们的分析中，作者从他的自选假说中发现证据表明在建立使用模型时如果忽略安装决策过程，将很有可能会高估公共自行车系统基础设施的影响，而低估了土地利用，自行车设施和建造环境属性等这些因素的影响。可以肯定的是，即使考虑到自选的偏差，增加公共自行车系统的基础设施建设还是会带来自行车使用量的增加。

第二组的研究集中于用户角度对文献的贡献，通过研究用户对公共自行车系统的反应行为。通过调查数据来检查蒙特利尔的公共自行车系统， Bachand-Marleau 和 Fuller发现了公共自行车的方便之处，并力求公共自行车站点靠近家的地点，并大大鼓励个人使用这个系统。Lathia分析了将伦敦公共自行车系统向普通用户开放对自行车系统使用量的影响，他们的研究表明，允许普通用户使用公共自行车系统将导致公共自行车在周末的使用量增加，一定数量的站点的整体使用量也会提高。Fishman调查了全世界五个城市的公共自行车系统的数据，获取了客流量和模型替换数据，并且验证了如果因为公共自行车系统的使用而减少了车辆的行驶公里数，将会被机动车队伍的再分配和项目运营者的利益而抵消。他们强调了鼓励人们由汽车转向公共自行车来减少机动车行驶公里数的重要性。巴克研究了常规的骑自行车的人之间的差异性，通过研究在获胜高顿特区的公共自行车年度用户和短期用户而得出结论，城市公共自行车的实现可以鼓励新的社会阶层循环从而提高整个骑自行车模式的流行。肖恩和莱文特选择了明尼苏达州的公共自行车系统的调查数据来建模，以此来了解人们如何使用公共自行车，并理解了工人和非工人在这方面的偏好差异。

2.1当前研究背景

综上所述我们可以明显看出，有关公共自行车的研究文献还处于起步阶段，还有几个方面的研究有待探索。在我们的研究中,我们关注的是基于用户的决策过程,重点关注目的站的选择行为。具体来说，我们采用了来自芝加哥的公共自行车系统的目的地选择数据，来检验影响个人目的地选择行为的影响因素。分析过程认为，在其中一个站点选择自行车的个人根据一系列属性（包括个人的年龄和性别，一天中的时间段）以及目的地属性（例如距原点的距离）进行目的地站选择车站，兴趣点，自行车基础设施，土地利用和建筑环境变量。虽然目的地选择模式在运输文献中很普遍，但我们认为我们的研究是首次尝试适应自行车共享系统目的地选择行为。虽然Schoner和Levinson（2014b）研究了原始站点的选择，但他们的分析是基于调查数据而不是透露的使用数据。此外，在使用系统范围的数据时，我们需要考虑更大的目标选择集。总之，目前的研究通过以下方式为共享自行车系统文献做出了贡献。首先，我们开发一个模型来量化各种属性对自行车共享系统目的地选择的影响。第二，使用估计模型，我们生成效用概况作为距离和各种其他属性的函数，使我们能够在视觉上代表个人在决策过程中的权衡。最后，开发出的模型用于产生从原始站到各个目的地的旅行的概率函数 - 这是用于了解全系统使用模式的非常有用的表示。

3.数据

3.1 数据来源

芝加哥的Divvy系统属于最新一代的自行车共享系统，它们受益于最近技术进步，如太阳能坞站。 Divvy站的位置如图1所示。 1. 芝加哥是美国人口第三大城市，每年都有数百万游客。 芝加哥市中心区是美国第二大商业商业区。根据NHTS（2009），自行车旅行占芝加哥总旅行量的1.7％，而私人车辆的旅行则为80.6％。 约44.8％的行程小于2英里; 在小于2英里的旅行中，私家车份额下降至66.3％，而自行车模式的份额则上升至2.9％。 统计数字清楚地表明了将一些城市核心旅行从私家车转为共享骑自行车的空间。

我们研究中使用的数据来自于Divvy Bikes（2013），数据集包含超过75万次旅行。 旅行相关信息包括起点和目的地车站，出发的开始和结束时间，用户类型（用户是年度会员的系统用户还是具有24小时通行证的客户），以及旅行会员的年龄和性别 。 此外，数据集具有每个Divvy系统站的坐标以及站的容量。 土地使用和城市形态属性（如道路网和自行车路线）来自芝加哥城（2013）数据门户，而社会人口特征则由美国最新的美国人口调查局（美国人口普查局，2010年）收集 。

3.2样品形成

样本形成练习涉及一系列步骤。首先，删除信息丢失或不一致的行程。其次，考虑到Divvy系统只有前30分钟是免费的，并且鼓励用户使用自行车共享系统进行短途旅行，长达90分钟以上（超过所有行程的1.8％）的行程被删除。超过90分钟的行程不是典型的自行车共享乘客，也可能是在将自行车返回车站时放错的结果。同时，同一起源和目的地的旅行也被淘汰。对于具有相同起点和目的地的旅行，可能是自行车运转不正常，并且用户将其返回原点站。此外，适应有意的相同原点和目的地行程将需要额外的旅行目的信息，这超出了本工作的范围。因此，我们将重点放在目标向外确定的旅行。此外，我们期望有年度会员的用户的行为与日常经过使用的客户的行为不同。因此，我们分开了会员和日常客户的旅行;所有旅行中约有53％是由会员作出的。为了获得模型估计的合理样本量，随机抽取6000名会员和6000名日常顾客，并采用此样本量来维持合理的数据处理和模型估计相关的计算工作。

芝加哥的Divvy系统在全市有300个站点。 从每个起点，个人可以选择其他299个返还自行车的车站。 然而，考虑到通用选择所有站点将导致实质的计算负担。 因此，为了我们的建模工作的目的，我们采用抽样选择集。 具体来说，对于每个目的地选择记录，我们从普遍选

全文共13675字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[144330]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

原文和译文剩余内容已隐藏，您需要先支付 30元 才能查看原文和译文全部内容！立即支付

以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。

您可能感兴趣的文章