分时租赁自行车绿色使用行为的影响因素研究

我国分时租赁型自行车在绿色出行方面发挥了积极作用,但也产生了用户乱停乱放、随意破坏共享单车的问题。通过统计分析方法检验消费者特征、城市特征对共享单车使用行为数量与使用质量的影响,并对不同出行目的共享单车使用行为进行了比较。研究发现:积极生活方式、城市空气质量对共享单车使用数量有显著正向影响;消费者创新性、积极生活方式、消费者社会规范行为均对共享单车使用质量有显著正向影响;使用共享单车直接前往目的地的高社会规范用户、使用共享单车间接前往目的地的热爱骑行程度高的用户更可能爱惜共享单车。     

共享单车或将开启北斗高精度应用时代

<正>当前,共享单车的品牌不断推出,除了最早的摩拜、ofo,道路上不断出现新的共享单车品牌。共享单车的发展超乎想象,据全图通位置网络有限公司总经理李耀忠介绍,"在不到一年的时间里,共享单车就已经超过了1000万辆。行业预计,两年内共享单车就能达到一亿辆的规模。"在解决了"最后一公里"痛点的同时,大量非规范停放、非规范使用,定位精度差、用户体验差等问题层出不穷,给共享单车的未来发展打上了一个问号。上月初,共享单车品牌ofo小黄车已经与卫星导航系统北斗导航达成了战     

折戟沉沙,共享单车昔日荣光不再

<正>在共享单车风靡的时候,大街小巷整齐地摆放着五颜六色的单车,相关工作人员也在一旁负责摆放。如今的景象却截然不同,损坏严重的单车稀疏地、凌乱地停放在路边。最近,共享汽车倒闭、共享充电宝停运等此类消息频频出现。共享单车市场也不例外,小鸣单车、小蓝单车、酷骑单车接连倒闭,"ofo小黄车押金难退"的话题一度登上热搜榜。共享产品的发展趋势归于冷静,甚至步入了"黯淡期"。曾作为互联网时代下的新风口,共享单车如今真的举步维艰、走向消亡了吗?     

基于DEA的单车共享经济的计量分析

针对单车共享经济,采用数据包络分析方法,建立了共享单车品牌核心竞争力的综合评价模型.基于灰色系统理论,构建出共享单车未来格局预测模型.综合使用Matlab、SPSS和MaxDEA等软件,研究了上海、南京、南通的共享单车投放量及市场饱和度,刻画了ofo、摩拜单车、小蓝单车、小鸣单车、永安行等5大品牌的核心竞争力,得出综合排名,并对共享单车的未来格局做出预测,指出未来共享单车市场将出现ofo、摩拜单车两家独大的局面.     

共享单车面面观

正随着社会和经济的快速发展,人们的交通方式发生改变。近年来,共享单车出现在我国很多城市的大街小巷。共享单车的发展史1965年,荷兰阿姆斯特丹出现一些免费自行车让市民使用,它们被涂成白色,因此又被称为"小白车"。"小白车"无需押金和租金、无固定还车点,很多被偷走或破坏,于是最早的共享单车很快消失了。1995年,丹麦哥本哈根出现了第一批系统化公共自行车 2007年,在法国巴黎,第一家真正意义上的商业化共享单车公司问世。     

基于二氧化碳减排的共享单车发展与环境保护问题研究

为了研究"共享热"下共享单车的发展对环境保护和资源节约是否有显著效果,从共享单车对二氧化碳减排效果考虑,利用现有的资料结合二氧化碳排放计算对比发现,共享单车企业宣传的二氧化碳排放量减排数据论证有效性值得商榷。同时,随着共享单车行业的快速发展,上游和下游产业链带来的一系列环境问题同样值得人们关注。     

儿童骑共享单车,家长您意识到危险了吗?

<正>近日,杭州市一名9岁的孩子使用共享单车ofo出了车祸。出事故的单车是在孩子母亲手机上进行的软件解锁。当时孩子母亲在旁边陪孩子骑车。孩子在骑车过程中,不小心摔倒,导致单车手柄插入孩子脖颈。其实,这已经不是儿童骑共享单车第一次出事了。1月26日,深圳三名12岁左右的孩子在骑ofo的过程中摔伤,导致手臂严重骨折。3月26日,上海一名年仅11岁的男孩因独自骑行某品牌共享单车,在十字路口与大客车发生碰撞,不幸被卷入     

基于全生命周期的共享产品管理

 共享经济是近年来在中国蓬勃发展的一种新型经济模式,共享单车作为一种成功的产品,一方面极大地方便了都市人群的出行,解决了最后一公里的出行难题,但在另外一方面也带来诸如产能过剩,管理混乱等问题。本文针对共享单车,研究其全生命周期的碳排放量和使用情况,得到1辆单车抵消其能源消耗的最短使用时长。结果表明,北京拥有近350万辆共享单车,在当前每辆单车1天被使用1次,1次行驶里程为2.1 km的情况下,每辆单车至少使用625天,才能实现真正意义上的"零碳排"和"绿色出行";目前北京将承担因共享单车过量投放带来的巨大环境风险。全生命周期碳排放核算成为基于环境角度制定合理的共享经济产品数量管控值的重要手段。     

共享单车低碳出行的实证研究——以合肥市居民为例

以问卷、SPSS等作为调查研究工具,分析了合肥市居民在选用低碳交通工具——共享单车上的使用目的和意愿,运用多元统计学,结合社会人口学特征相关数据,深入研究了其对居民选用共享单车作为低碳出行工具上的使用意图;结果表明:合肥市居民对共享单车作为低碳出行工具的使用意愿较高,并对共享单车的可行性与未来发展持乐观态度,但是他们在共享单车投放数量、城市公共绿道和存在安全隐患方面也表现出担忧;同时,绝大部分居民对共享单车作为低碳出行工具的使用意愿及目的一致度较高;社会人口学特征的多因子交互作用共同影响着居民低碳出行使用共享单车的最终意图;最后,共享单车作为低碳交通的重要补充,在国家低碳城市建设中,应重点关注"公共绿道/慢道系统"在国家低碳城市建设中的开发与规划;"监管与规范"构建良好的使用环境;将居民对共享单车的使用频次、公里数等,纳入碳补偿机制体系,有效提升居民低碳出行的积极性。     

考虑建成环境交互影响的共享单车需求预测

共享单车的发展有利于交通的节能减排绿色发展。建成环境是影响共享单车出行需求的重要因素,然而很少有学者探究考虑其交互作用。为了准确分析建成环境中各影响因素的交互作用以达到精确预测共享单车出行需求的目的,本文使用了深圳市共享单车出行数据、兴趣点数据（point of interest,POI）、路网数据和公交线路数据等多源数据,采用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型预测共享单车出行需求,并与BP(Back Propagation)神经网络模型预测结果进行比较;最后借助SHAP(SHapley Additive explanation)方法解释GBDT模型中各种影响因子对共享单车出行需求产生的影响,并分析各影响因素及其交互作用。实验结果表明：GBDT模型预测结果平均绝对误差为0.683,均方根误差为0.728,较BP神经网络模型预测准确性更高;通过SHAP方法发现自行车道密度、公交站点数等交通属性因素对于共享单车出行需求作用明显,土地利用中土地利用混合度不是简单线性作用且不同POI间存在复杂交互关系。可见通过借助GBDT模型和SHAP方法可以用来共享单车出行需求预测以及影响因素分析,从而为共享单车发展提出改善建议。     

“互联网+共享单车”对大学生健康运动的启示

随着共享单车的不断普及,共享单车受到了很多大学生的青睐,影响着大学生身体素质,给大学生的健康生活方式带来了深刻影响。对共享单车的特点、功能进行研究,分析其对大学生健身意识和健身动机的影响。共享单车的随时随用、便利出行、健身属性以及社交属性给人以新鲜感和创新感,增强了大学生使用共享单车的黏性。启示:打造和建立校园共享单车服务平台;建立骑行社团;高校和共享单车企业合作举行骑行赛事;高校可设"益骑行"体育节。     

共享单车市场衍生加盟乱象

<正>最近北京出台共享单车新政,要求不得乱停放、不得设置车身广告、为承租人购买意外伤害险等。但是,另一个乱象又衍生出来……一些在市场竞争中处在不利地位的共享单车企业转而用夸大宣传的方式招揽加盟商,转嫁金融困境。更有甚者以700%的回报为诱饵招商,让人不得不怀疑其是否在骗取加盟费。     

中国的“共享单车”是一大商业模式创新

<正>红杉资本合伙人Michael Moritz在英国《金融时报》撰文指出,中国的共享单车是全球创新的典范,也是最新向外输出的案例。目前,全球街道上约有12亿石油动力汽车,也有数以亿计的共享单车,Moritz认为如此情景之下,前者的未来发展并无太大想象空间。而在中国日渐风靡的共享单车,则是一大商业模式的创新。     

共享经济"突围"路在何方

<正>"ofo小黄车退押金难""摩拜单车改名"……中国共享单车行业的最新动向似乎为共享经济发展蒙上一层阴影。但专家认为,共享经济产业并非一时风潮,其前景可期。借助5G、人工智能、自动驾驶等新技术,共享经济仍具发展潜力,未来有望创造出更多共享需求和机会。     

角落

想卖房，便在公共广告牌贴广告。我踮起脚尖将一纸信息贴在了广告牌最高处。 次日晚，行至广告牌处，抬头望去大惊：我贴的广告被别人的小广告盖住了。忙回家打开电脑，又输出一份再度贴上。     

共享单车的“共享商标”之争

<正>也就不到一年的时间,以摩拜、ofo为代表的共享单车火了。短距的人们可以骑着单车上下班,长距的人们可以骑着单车到公交车站、地铁站换乘,下了班又可以骑着单车回家,非常好地解决了最后一公里的出行问题,深受上班族的欢迎。目前杭州满大街都可以看到骑着共享单车上下班的人群,共享单车正成为一种时尚改变我们的生活方式。最初的共享单车还多是显眼的黄色,可能是为了引人注目,如同商家要把商品摆在醒目的位置一样,而如今共享单车的     

面向智慧城市的共享单车出行时空间特征研究——以广州天河中心区为例

 信息通信技术的快速发展和广泛使用推动了智慧城市的发展,变革了市民的生产和生活方式。如何基于智慧技术,精准识别社会需求,实现供需的匹配,是智慧城市研究的新内容。近年来出现的共享单车作为一种便捷、高效、绿色的新型出行方式,普及度较高,但相关研究成果较少。以天河中央商务区（CBD）为研究范围,基于对研究范围内的共享单车在工作日和休息日的分布和使用情况的分析,重点探究天河北、天河路、珠江新城等商业金融区的单车流动强度和出行的时空间特征。研究发现,在时间分布方面,共享单车在工作日的出行具有早高峰特征;而在休息日,共享单车全天的出行较为平均,高峰使用时段集中在午间和下午,拥有更高的使用效率。在空间分布方面,工作日共享单车的出行集中在广园快速路沿线的交通枢纽和教育科研功能区;而在休息日,单车则散布在外围的地区,出行轨迹主要分布在中部的天河路商圈和南部的珠江新城商圈。同时,单车在商业金融区整体呈现低流动、低使用的特征,而共享单车出行密度较高的区域流动强度依然较低,建议进一步通过构建智能反馈系统对单车的分布情况、流动性和用户出行的情况进行实时监控,为科学、合理的单车调配提供参考,并为共享单车的调配布局提出优化策略。     

共享单车:多头入局,成长期“大战”一触即发

<正>"共享单车"与曾经的"共享汽车"的状况何其相似。那共享单车能否复制Uber、滴滴的成功,从而掀起一场"短途出行"革命呢?我们拭目以待。从2016年4月开始,上海街头橙红色的炫酷单车迅速走红,吸引了大量拥趸。这款名为摩拜单车的自行车作为现今最火热单词"共享"的代表,可谓风光一时无两。用户只需下载一个APP,就可以实时定位身边的单车,扫码开锁,骑上就走,用完     

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

共享单车具有很强的流动性和高随机性,为了更加准确地预测某区域内每小时的单车使用数量,通过爬取纽约市Citi Bike共享单车的天气特征数据信息,并分析时间因子、气象因子等对单车需求量的影响;采用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型预测共享单车的短期需求量,并与传统的循环神经网络(recurrent neural network,RNN)和BP(back-propagation)神经网络模型预测结果进行比较。实验结果表明:影响单车需求量的主要因素包括温度、节假日、季节以及早晚高峰时间段等因素;与传统BP神经网络算法和循环神经网络RNN算法相比,LSTM鲁棒性高,泛化能力强,且预测结果曲线与真实结果曲线相吻合;预测精度高(精确度为0.860)均方根误差最小(为0.090),误差小。可见LSTM模型可以用来对共享单车的短时需求量进行预测。     

基于灰色预测的城市共享单车发展优化问题预测

该文建立灰度GM(1,1)模型对于共享单车对于城市的影响进行量化计算与预测,得到2000—2019年的城市评分,以此来确定共享单车所带来的影响。可以发现,共享单车给城市的评分影响是较大的,在2016年共享单车兴起之后,其评分从1.083上升到2018年的1.106,涨幅较大,这也说明了共享单车给城市发展带来的巨大影响。最后,对于该文所建立模型进行优缺点分析与推广。