北京市共享单车出行的时空规律与需求预测研究

来源：交通运输系统工程与信息杂志2022年第1期北京时间：

作者：孙启鹏, 曾开邦, 张锴琦, 杨艺琛, 张士行

单位：长安大学，a. 经济与管理学院；b. 陕西高校青年创新团队“未来交通与区域发展创新团队”；c. 长安大学综合运输经济管理中心；d. 陕西高校新型智库“综合运输发展研究中心”；e. 信息工程学院，西安 710054

摘要：基于北京市摩拜单车的工作日骑行数据，利用非负矩阵分解算法(NMF)从时间和空间两个维度深入探究共享单车的出行规律，并构建逆序群体稳定性指标(RPSI)改善 k 值选择过程。利用得到的出行规律，运用MATLAB构建基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型，对共享单车的出行需求进行预测，并分别与BP神经网络预测模型和长短期记忆(LSTM)神经网络预测模型的结果进行对比。研究结果表明，共享单车可分为5种基本的出行模式，每个区域的出行都可以由这5种出行模式的线性组合来表达，其中的系数代表了每一种出行模式的强度和随时间变动情况。依据这5种出行模式的时间特征和空间特征，分别确定其出行含义：通勤出行中居住地到地铁站的出行；通勤出行中地铁站到工作地点的最后一公里连接；居民其他的非通勤出行行为，如休闲娱乐活动等；回程通勤出行中从工作地点到地铁站；回程通勤出行中从地铁站到居住区的最后一公里连接。最后，模型预测结果的对比分析显示，本文构建的基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型不管是在预测精度还是实际操作便捷性上都优于其他两种预测模型。

关键词：城市交通,非负矩阵分解算法,出行模式,需求预测,共享单车

基金资助：中央高校基本科研业务费专项资金