公共自行车服务系统

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1、大学生数学建模竞赛论文公共自行车服务系统摘要自行车公共服务系统的对居民生活和城市建设有重要作用，统计其规律，对改善 其性能和服务于社会意义深远。本文首先对20天的相关数据预处理，剔除明显无效数据。 例如表中所给的借车车站号为29999的数据。发现自行车车站站点编号并非连续的。总 共有181个站点，站号编号分别是1T07, 109-181, 1000；针对问题一：提取原始数据中还车车站号所在列的数据分析，用excel和matlab 统计还车车站号出现的频数。最终得到20天中每天及累计的借车频次和还车频次然后用 Excel软件对其做排序处理，得出排序的所有站点按累计的借车频次和还车频次（见附 件电

2、子表1）。提取原始数据中20天的每次用车时长数据进行处理，然后用spss绘制出 频率分布图（详见模型求解）。针对问题二：使用Excel软件中的数据透视表功能对其进行处理，得出20天中各天 使用公共自行车的不同借车卡（即借车人）数量（见附件电子表2）。提取20天原始数据 表中借车卡号所在列的数据，由此得出每张借车卡累计借车次数的分布情况（详见电子 表）。针对问题三：统计问题一的借车频次和还车频次。得出在第20天用车频次最高。 利用每个站点的通车次数计算出各站点的平均时间距离；运用dijikstra算法，算出最 短距离和最长距离。对于第二小问我们采用数据透视表统计筛选出借还车次的最高频 次，进行不

3、同类分布；接着用SPSS统计出借还车高峰时段并进行归类。针对问题四，自行车服务点设置可分为五类：公交点、居住点、公共建筑点、休 闲旅游点和高等院校点，由前三问的统计结果得知，城区中心站点设置合理，在借还车 高峰期站点，该站点锁桩数量大于其自行车数量，满足该时段的需求。某些站点用车频 次较低，服务效率不高，有改善空间。针对问题五，考虑不同人群的特点及需求，可优化公共自行车的功能和结构，提供 各种型号的自行车；对各种型号的自行车均衡投放，即时调度；鼓励市民短時骑行、即 用即还；站点地址上网可查，政府参与，帮助、指导和督促运营企业，提升管理水平， 提高服务质量，形成“网络密度均好、规模等级化”的系统

4、服务点网络。关键字：SPSS软件Excel软件MATLAB软件聚类分析dijikstra算法公共自 行车服务系统1. 问题背景公共自行车或“自行车共享”的概念最早起源于欧洲，作为低碳、环保、节能、健康 的新型交通工具，正在中国许多城市迅速推广与普及，为市民提供更加便利的公共交通 服务，在建设低碳城市，提升城市品质，创建资源友好型社会中将会发挥重要作用。2. 问题重述公共自行车作为一种低碳、环保、节能、健康的出行方式，正在全国许多城市迅速 推广与普及。在公共自行车服务系统中，自行车租赁的站点位置及各站点自行车锁桩和 自行车数量的配置，对系统的运行效率与用户的满意度有重要的影响。请你们在搞清楚 公

5、共自行车服务模式和使用规则的基础上，根据附件提供的数据，建立数学模型，讨论 以下问题：1.分别统计各站点20天中每天及累计的借车频次和还车频次,并对所有站点按累计 的借车频次和还车频次分别给出它们的排序。另外，试统计分析每次用车时长的分布情 况。（画图）2试统计20天中各天使用公共自行车的不同借车卡（即借车人）数量，并统计数 据中出现过的每张借车卡累计借车次数的分布情况。3.找出所有已给站点合计使用公共自行车次数最大的一天，并讨论以下问题：（1）请定义两站点之间的距离，（自行车的速度与价格）并找出自行车用车的借还 车站点之间（非零）最短距离与最长距离。对借还车是同一站点且使用时间在1分钟以 上

6、的借还车情况进行统计。（2）选择借车频次最高和还车频次最高的站点，分别统计分析其借、还车时刻的 分布及用车时长的分布。（3）找出各站点的借车高峰时段和还车高峰时段，在地图上标注或列表给出高峰 时段各站点的借车频次和还车频次，并对具有共同借车高峰时段和还车高峰时段的站点 分别进行归类。4请说明上述统计结果携带了哪些有用的信息，由此对目前公共自行车服务系统站 点设置和锁桩数量的配置做出评价。5.找出公共自行车服务系统的其他运行规律，提出改进建议。已知资料附件1为浙江省温州市鹿城区公共自行车管理中心提供的某20天借车和还车的原 始数据，所给站点的地理位置参见附件2 （详细信息可以参考温州市鹿城区公共

7、自行车 管理中心网站：）。附件1：公共自行车数据（内含20个Excel文件）附件2：公共自行车站点分布图3问题分析首先，先分析题目中所给的数据，发现在这些数据中出现有些无效数据，所以对该 类数据在统计之前视为无效数据，将其剔除，然后再求解所有问题。求解该问题时用 Excel软件对其做数值统计处理,然后处理后的数据用Mat lab软件中的相关函数做对其 进行处理，结合Excel与Matlab软件画图分析，最终对相关的问题做出结论。3.1问题1分析先通过Excel软件对20天的相关数据做简化处理，得出温州市总共有181个站点， 站号编号分别从1-107，109-181，1000；在对处理后的数据用

8、Matlab软件对其作进一 步统计处理，得出各站点20天中每天及累计的借车频次和还车频次（具体结果见电子 表格），然后用Excel软件对其做排序处理，得出排序所有站点的累计的借车频次和还 车频次。同理，对表中的每次用车时长数据进行处理得出结果，并用spss软件画图进 行分析。3.2问题2分析针对问题二，与问题一的处理方法上具有相似之处，因此，我们对附表中的数值用 Excel软件对其进行统计处理，然后使用Excel软件中的数据透视表功能对其进行处理， 得出20天中各天使用公共自行车的不同借车卡（即借车人）数量，在利用Matlab软件 中的函数对其进行处理，画出图形，再进行分析，由此得出每张借车卡

9、累计借车次数的 分布情况（详细描述）。3.3问题3分析对该问题进行讨论后，我们从问题一中的站点统计结果中找出已给站点合计使用公 共自行车次数最大的一天。在此基础上讨论问题（1）:采用数据透视表对第二十天的各 个站点间所用车次数进行汇总，利用两个站点之间的用车频次和用车可以算出两地之间 的平均时间，以平均时间作为两站点之间的时间距离，从而得出各个站点之间的时间距 离值，两站点之间分别为i、j，站点i到站点j之间的通车数量为n，T（k）为第k辆车 到i地的时间。（2）在求两站点之间使用1分钟以上的借车情况，我们首先对第20天的用车时间 进行排序，然后将1分钟和1分钟以下的数据进行剔除，然后在用Ex

10、cel软件使用数据 透视图对数据进行借还车是同一站点的条件筛选，得出借还车是同一站点且使用时间在 1分钟以上的借还车统计结果，再进一步的统计，得出表，并根据表画图图，从而由表 推测在同一站点借还车时间段推出鹿州去的站点分布相对密集度。针对问题三的（3）,我们用Excel表格统计第二十天的各站点的用车数量，接着 用SPSS软件对每一个站点进行归类，得出该站点的所有用车时段和借、还车数，然后 采用Q型聚类，区间采用平方Evcidean得到借车高峰时段和还车高峰时段的站点。3.4问题4分析我们从上述问题统计与结果进行考虑，对统计结果数据中的自行车服务点进行分 析，以及借还车高峰期时刻，自行车人数进行

11、分析，得出相关结论，因此由此对目前公 共自行车服务系统站点设置和锁桩数量的配置做出评价。3.5问题5分析对于解决该问，我们通过查找公共自行车服务系统的其他运行规律，公共自行车服 务的运行规律是从它的自身特性、社会的背景存在的因素下进行考虑，在找出其规律以 后，我们针对不同的运行规律，从而得出解决方案。4模型假设（1）假设问题所给数据真实可靠；（2）假设题目所给的20天数据能够代表浙江省温州市鹿城区公共自行车系统运行以来 的其他天数的情况；（3）假设所给信息足够温州市鹿城区的公共自行车大部分信息；（4）数据中的奇异数据及缺省的值忽略后对总体信息不会有显著的影响；（5）假设数据经过微处理后对原始的

12、结果影响并不大；（6）假设只要刷卡一次，就算借车一次。5符号解释与说明tij:站点i到站点j行车的平均时间；n:站点i到站点j的行驶的自行车的数量；t（k）:第k辆自行车的行车时间；V:骑自行车的平均速度；tp:运用dijkstra算法算出的各站点间最短时间。6模型建立与求解首先，先分析题目中所给的数据，我们经过观察附件中的20天的数据，发现在这 些数据中出现了无效数据，所以将该类数据在进行统计之前视为无效数据，将其剔除， 然后再求解所有问题。例如：在电子表格中第五天中，出现了车站号为29999的还车车 站号，换车锁桩号为0,与电子表格中的数据不符合逻辑，因此被视为无效数据，将与 其行相关的数

13、据记录做剔除处理。6.1问题1求解针对问题一，先通过Excel软件对20天的相关数据做处理，找出温州市鹿城去的站 点号总共有181个站点，站号编号分别从1-107, 109-181, 1000；在对处理后的数据用 Matlab软件在这181个站点中的20天的借车频数进行统计，同理，运用此种方法统计 这20天的还车频数，因此最终得出各站点20天中每天及累计的借车频次和还车频次（结 果见电子表格）,然后用Excel软件对所有站点按累计的借车频次和还车频次分别进行排 序。各站点20天内的借车总频数与各站点20天内的还车总频数（见电子表格2）同理，运用此方法对表中的每次用车时长数据进行处理（结果见电子

14、表格），并用spss 软件画出频数分布图，如下图1。用车时间-2334切00(0口24000= 620750132583900图1:频数分布图通过数据与上图分析，我们能够得出：用车时间在一个小时内的人数最多，且一 般用车人数分布于半个小时内，用车时间超过半个小时人数逐渐成快速递减趋势。6.2问题2求解对于问题二，我们运用Excel软件对数据进行处理，采用Excel软件中的数据透视表 去统计每天使用公共自行车的借车人数量，因此可得出每一位借车人的用车次数其结果 如下表1所示：天数123斗5618910借车人数里16S421746196681467717983187091SS81105967044

15、斗153天数11121314151617181920借车人数里150981S1951953419463186771133315414153091919020024表1：每位借车人的用车次数针对问题二的第二小问，我们对附表中的数值用Excel软件对其进行统计处理，然 后使用Excel软件中的数据透视表功能对其进行处理，得出20天中各天使用公共自行车 的不同借车卡（即借车人）数量（下表2只举出第一天到第六天的20张卡号的累计借 车卡次数，详解见电子表格4）借车人的次数第一天第二天第三天第四天第五天第六天计数项:用车时间计数项:用车时隹计数项:用车时计数项:用车时间 计数项:用车时间 计数项:用车时

16、间借车卡SN汇丿借车卡SM氐斥借车卡SM汇总借车卡SN汇总借车卡SM汇总借车卡SM汇总100902?00911r100921r100911100914r100911100921? 00922?01033100962100922r100923100942? 00931?01121101002100941r100951100951? 00941r101131101011100951r100981101033?01001r101171r101036101001? 00991101043?01083r101184r101061101011?01004101051?01093r101211r101082

17、r101082r101032101085101112r101272r101091r101123r101083101092101121?01301?01121r101131r101101101111101132?01312r101171r101172r101121101132101191?01391r101183101184101132101151?01216r101401?01215101192r10117110118斗?01221?01411?01272101201r101181101202?01261r101501?01314101213r101192101212?01273?015321

18、01323101263r101202表2 :第一天到第六天的20张卡号的累计借车卡次数从上述的得出这20天内每张卡的累计数量。利用Excel软件中的函数对其进行处理, 再进行分析，由此得出每张借车卡累计借车次数的分布情况。（具体的见电子表格5）, 为了进一步下面数据的处理，我们利用Excel软件对数据再次进行处理统计，得出使用 卡在几次的统计结果，见下表3 :使用次数32计数36264计数26101计3数2计数308931计数35465计数26109 计 数31计数307133计数31667计数25116 计 数33计数287934计数29661计数2489计数24计数261435计数2887

19、1计数2495计数25计数243036计数26868计数23102 计 数26计数214838计数25163计数20108 计 数27计数207037计数21669计数19112 计 数28计数190839计数18766计数1888计数19计数179041计数17277计数1690计数10计数165540计数17072计数1593计数11计数152442计数16085计数1496计数12计数140643计数14274计数1198计数13计数132744计数14175计数1099计数14计数123345计数12080计数1015计数110547计数11370计数16计数103046计数10873

20、计数17计数95349计数9378计数18计数88748计数9082计数19计数87750计数8176计数20计数80452计数7081计数22计数73553计数6787计数21计数73051计数6691计数23计数65356计数5679计数24计数65357计数5583计数26计数58154计数5186计数25计数55955计数48103 计106 计107 计110 计114 计118 计120 计130 计131 计132 计135 计140 计100 计156 计6.3问题3求解对于问题上，通过问题一的统计结果（即表4）,我们得知第20天公共自行车使用 次数最大，由此讨论以下问题：天数

21、123斗5618910借车人数里16S421746196681467717983187091SS811059670444153天数11121314151617181920借车人数里1509S1S1951953419463186771133315414153091919020024表4： 20天内每天借车人数累计通过对历年数据的分析，我们由此定义两站点之间的距离为：首先求取站点i到j的平均时间St ep2:跟据求得的平均时间得到各站点间的时间矩阵表T； Step3:运用dijkstra算法算出的各站点间最短时间tp； Step4:计算各站点间的最 短路程 si：s1= tp*v在求两站点之间使用

22、1分钟以上的借车情况，我们首先对第20天的用车时间进行 排序，然后将1分钟和1分钟以下的数据进行剔除，然后在用Excel软件使用数据透视 图对数据进行借还车是同一站点的条件筛选，得出借还车是同一站点且使用时间在1分 钟以上的借还车统计结果（见表5）。借用中西医结合站名次数三桥下5学院大厦7医院9九山公园12市政府东0温八医5白鹿洲公园8都市花苑10鹿城路旅集散中心12测试点1新城大道体检中心5粗糠桥8丽都大厦10马鞍池南12会展中心1东南剧院6大世界超市8鹿城区审批中心10南浦医院12望江路广化桥路口1惠民路与航标路口6府东家园公交站8南塘一组团10上陡门住宅公交站12妇女儿童中心2科技馆6公

23、交上徒门始发站8区地税局10双龙路王子花苑12勤奋路市财政局2黎明街道卫生中心6海悦名邸酒 店8十四中学10温四中12汤家桥北路新田路2瓯江路鹿城广场6巨一花苑8市电力局10物华天宝12公共自行车中心3人力资源社保局6群艺大楼8汤家桥北云中花园10银都花苑12市政府西3市审批中心6鹿城区公安局9信河嘉会里路口10银泰百货12杨府山公园停车场3吴桥路加油站6妙果寺9鱼鳞浃10裕达大厦农业银行12滨江街道办事处4西城菜场6南郊派出所9浙江工贸学院10百里小学13粗糠桥公交站4杨府山南大门6牛山北路文杰酒业9繁华公寓11滨江美景园13马鞍池西路89号4质量监督局6上村小区9工人文化宫11大士门石坦小

24、学13上田菜场4公交集团7时代海景9南浦桥11国际贸易中心13汤家桥路英豪花园4公园路去茶 去7松台广场9温州大厦11宏源路数码大厦13喜来登酒店4黄龙商贸城北7体育中心南9新南亚大酒店11江滨路车站大道13学院东路丰源路口4江滨路府东路口7温州十九中9星河广场11火车站对面 5鹿城法院 7雪山路-勤奋路口9云锦大厦金迅达大厦 5拉菲度假酒店5温州大剧院!温州建国医院对面 7迎潮大厦安澜轮渡码头鹿城实验中绣山中学 7远东大酒店浙南农贸市场对面9大自然家园9海港大厦1212表5：同一站点且使用时间在1分钟以上的借还车统计结果统计图2：各时间段的的统计次数直方图通过上表的统计结果，我们再进一步的统

25、计，得出下一列结果，如下表6所示:时间段05610111516202025263030以上次数255549221496表6：各时间段的的统计次数由上表6与上图2,我们可知，在同一站点借还且时间为6-10,11-15分钟段的人数 最多，能反映一个情况，即一样人借车的在本站借说跑的距离并不是很远，所以可以推 测出，鹿州去的站点分布相对密集度较高。对于问题二，我们选择借车频次最高和还车频次最高的站点，分别统计分析其借、还车时刻的分布及用车时长的分布。解题思路：针对该问题，首先对第二十天的借车车站号进行排序，运用Excel软件中的数据透视图功能对其筛选，得出下下列汇总后从而 得出每一个站点在该天借车的

26、次数，如下表所示（由于篇幅比较大，所以这里选取排列 在前10名排序的结果（即表7）,具体表见电子表格）：借出车站汇总归还车站汇总总计42242总计42242街心公园821五马美食林786五马美食林766街心公园785医学院653医学院672体育中心西644体育中心西642开太百货613开太百货640国光大厦548国光大厦555阳光花苑537阳光花苑543马鞍池吴桥路口524马鞍池吴桥路口509县前头520县前头505小南门立交桥489时代广场503公园路新华书店487洪殿奥康485表7：前十借车频次和还车频次的站点统计由上表7可知，借车频次最高的站点是街心花园，还车频次最高的站点五马美食林。

27、根据所得的两个站点，对两个站点的借车时刻、还车时刻、用车时长用Excel中分别进 行条件筛选统计，由于数据量过于大，为统计方便，我们将时间段以两个小时为一层次, 借车时长分钟段为10分钟一时段进行划分，得出如下表8结果：时间段-五2美食林借车次数门五2美食林还车次数口6： 01-8：妙67.52S： 01-10： 0010411110： 01-12： 0092心95)12： 01-14： 0093心咖14： 01-16： 001019裁16: 01-18: 0018517618： 01-20： 00妙9820： 01-22: 004252】表8：频率最高的借车站点五马美食林时长次数统计五马美食

28、林还车次数200150次数10050五马美食林还车次数06： 01-10： 01- 14： 01- 18： 01-8： 00 12： 00 16： 00 20： 00时间段图3：频率最高的借车站点五马美食林时长次数统计由上表8与上图画出图并进行分析，统计得出下表9的分钟时段，得出分钟段为:分钟段1-910-1920-2930-3940-4950以上五马美食林借车时长302258104451215表9：五马美食林分钟段时长分布五马美食林借车次数时间段五马美食林借车次数图4：五马美食林借车次数统计同理，可求出街心花园的借车频次最高和还车频次最高的站点，分别统计分析其借、 还车时刻的分布及用车时长的

29、分布，如下表10所示：时间街心花园借次数还次数分钟段次数68372609294810129124101930010121351342029881214133129303952141612212440491916181841895059718206374606922022182570791表10：街心花园其借、还车时刻的分布及用车时长的分布用车时长350300250隸200赵150100500294300绘图区I8852iy n7I12l次数时间段15010050O1098765432109876OO1X1X1X1X1X1X 1X1X1X1X、$&$ g 吃令钟段图5：街心花园用车时长分钟段统计

30、图针对问题3.3,我们用Excel表格统计第二十天的各站点的用车数量，接着用SPSS软件对每一 个站点进行归类，得出该站点的所有用车时段和借、还车数，然后采用Q型聚类，区间采用平方 Evcidean得到借车高峰时段和还车高峰时段的站点。各个站点的借车时段如下图所示：200各个站点的还车时段:500OO1XOO4OO3OO26 5 4 3 2 1 列列列列列列根据以上数据可知：1)、各站点的借车高峰时段和还车高峰时段均为17:00 18:00时间段, (2 )高峰时段各站点的借车频次和还车频次列表详见电子表格(3) 共同借车高峰时段站点归类：城区、公园、商贸大厦、学校(4) 共同还车高峰时段站点

31、归类：广场、商贸城、公园。6.1问题4求解根据上述一二问的统计结果，我们做出了各站点总用车频次高低对比图，如下图所示:从图中我们可以看出，对于那些用车频次较低的站点，说明该站点服务效率不高，可能存在重 大缺陷。应视为重点整改对象。6.1问题5求解在查找相关资料及分析后，我们找出如下公共自行车服务系统的其他运行规律，并 提出改进建议。(1) 优化公共自行车的功能和结构。在对第三问的数据处理中对借还车是同一站 点且使用时间在1分钟以上的借还车情况进行统计，在这个条件中，将一分钟的情况进 行了剔除，由此可见，造成使用时长在一分钟以内的原因中有很大的可能性是自行车本 身出现了问题，而导致市民在取车后发

32、现自行车不能够使用，因此，需优化公共自行车 的功能和结构，既能减少材料损耗，减少公共自行车维护的投入，同时又能更好地满足 城市公共自行车的“公共性”服务需求，提高公共自行车的品质。(2) 均衡投放，即时调度。根据每个站点自行车的使用频率不同，避免部分站点的 自行车短缺或堆积现象发生，将通过调度专用车进行合理调度。由于某些站点是市民的 使用自行车的高峰期，因此，可以在使用公共自行车需求量大的地方增加自行车的数量。(3) 提供各种型号的自行车。为了提高自行车的使用效率，我们可以在每个站点 提供轻便型、载重型、带小孩型三种车型，以提高不同人群的自行车使用满意度。(4) 社区、校园、商圈、景点和公交对

33、接处需设置多站点、增加自行车数量。一 般情况站点数量是该城市公交车站点的二分之一，自行车数量是出租车的两倍左右，设 置在社区、校园、商圈、景点和公交对接处。(5) 鼓勵市民短時騎行、即用即还。为了提高公共自行车有效使用率，可根据时 间，减少免费利用时间，提高周转率，从而提高使用效率。(6) 站点地址上网可查，政府参与。如果要拓充网点需要交通部门支持。此外， 骑车行道路、环境境並不乐观，占道、抢道时有发生，为市民出行提供绿色出行服务。(7) 要帮助、指导、督促运营企业，提升管理水平，提高服务质量。(8) 加强与社会停车场、中学等的结合布置，提高中年、青少年人群的使用水平。 调查发现，在适用人口中

34、，青年人和中老年人是系统用户的主要组成部分。系统对中 年人、青少年的吸引力不足。通过提高使用便利度的方式，服务点的布 设可以引导使 用，加强服务点与社会停车场、学校等的紧密结合布置，扩展目前 仅有的五种类型的 自行车点，引导这两个年龄层次人群公共自行车用户的产生，实现用车人群的扩展。(9) 形成“网络密度均好、规模等级化”的系统服务点网络。该做法将有利于系统 的高效运行。针对目前出现的“规模标准化、网络密度差异大”布置方式影响系统网络 的便利使用。同时，标准化规模的布设模式，不能够迎合使用量差异的需求。容易出现 出行需求量大的区域，车辆供应不足，出行量 需求小的区域，车辆空置，这种布设方 式不

35、利于设施资源的高效利用。因此，系统服务网点应采用形成“网络密度均好、规模 等级化”的布设方式，形成满足布 设间距的服务点网络，并对使用需求量规模区分对待， 才能在保证系统正常运行的情况下，对设施资源的有效利用。7. 模型评价与推广1、模型的评价优点（1）本文基于SPSS软件，充分将理论分析与实际操作相结合，检验符合实际情况， 具有一定的的合理性。（2）本文建立的模型使用Q型聚类已及区间采用平方Eucidean，具有一定的合理 性，适用于相关与公共自行车的问题解决。（3）计算简便，结果简单明确，分析具有调理性易于决策者了解和掌握。（4）模型的计算采用专业的数学软件，可信度较高缺点（1）数据量过大

36、的情况下还是存在一定的局限性，处理速度并非很快。（2）整个过程的比较，判断依据有限，结果有点粗糙，不适于高精度需求。（3）问题三中最短距离的计算，只给出了具体的计算方法。而没有给出具体的结果。2、模型的推广该模型能够其他的相关于其他的公共事业中运用，具有比较好的广泛利用性。模 型中运用到的Q型聚类及区间采用平方Eucidean是在做决策、项目管理等多复杂因素 问题中运用到，这种方法可以使问题清楚明朗。8. 参考文献1杜强，贾丽艳，SPSS统计分析从入门到精通M,北京：人民邮电出版社，2011 (9)： 331-335。2徐秋艳，SPSS统计分析方法及应用M，北京：中国水利水电出版社，2011：

37、 200-212。3司守奎，数学建模算法与程序M，北京：清华大学出版社，2007(5)： 11-26。4张文彤，SPSS统计分析基础教程(第二版)M,北京：高校出版社,2011:327-336。5蔡建琼，于惠芳等，SPSS统计分析实例精选M，北京：清华大学出版社， 2006:292-307。6王志高，孔喆，谢建华,尹立娥欧洲第三代公共自行车系统案例及启示J.城市交 通，2009,7(4):7-12。7韩慧敏，张宇，乔伟.里昂公共自行车系统J.城市交通，2009,7(4):13-20。8潘海啸，汤諹，麦贤敏,牟玉江公共自行车交通发展模式比较J.城市交通， 2010,8(6):40-43。9龚迪嘉

38、，朱忠东.城市公共自行车交通系统实施机制J.城市交通，2008,6(6):27-3210耿雪，田凯，张宇，黎晴.巴黎公共自行车租赁点规划设计J.城市交通，2009，7(4)，21-29.附录1:借车聚类表Agglomeration ScheduleStageCluster CombinedCoefficientsStage Cluster FirstAppearsNext StageCluster 1Cluster 2Cluster 1Cluster 2129128.0000064214127.00000104389126.0000032443125.00000585121124.000008

39、6110123.0000018753122.0000095826121.0000547944120.00000791092119.000002911113117.00000151213116.000009413112115.00000161465114.00000771573113.000011221661112.0000137817102111.00000781856110.000063619105109.00000222052107.000005421104106.00000772273105.0001519312390103.00000312441100.0000088258598.00

40、00036269495.0000027276694.00002649288893.0000033296092.00001075304891.0000056317390.000222380326889.0000346332088.00002842341087.0000085353086.00000111365685.000182551377084.0000047385882.0000083397481.0000046406380.0000051417879.0000042422078.000334162433377.0000062445476.000007345575.0000093466874

41、.000323982472670.00083760482269.0000066496667.00027074503664.0000090515663.000364085524762.0000082534055.0000060543552.000020113554651.0000087561148.00003068573945.0000087581743.000046559642.0000090602640.000475376613137.0000063622033.000424391631231.0000618664329.0000170651723.0005809266222.0000486

42、967721.00000100681119.0005609669218.000660847039.00064092718154.000007572839625.0000073735483216.500447297745966225.00004910175860257.0007129967626118289.0006001057765104289.0001421997861102289.00016171027944101289.00090107807399289.0003109981197289.00000103824768289.0005246102833458289.000038106842

43、57289.000690110851056289.000345195861249289.00063098873946289.0005755104882541289.000024100892738289.0000012590636289.000595010391420289.0000629492317289.000706510193516289.0004509894413397.3759112114951053481.66785711296811609.4007568106975471643.75073011698512842.9179386107996573867.00077801051007

44、25867.0006788109101359920.500927411010247611156.0008278112103161300.500819011410414391878.50028711110526652113.31376991161068342140.55696831151075442504.667987911710828502601.000001181097242832.2001000117110232994.4008410111511114303660.6671043512111210473958.4249510211911335724624.00054011811414519

45、2.36710394120115286831.60211010612011626547224.56010597119117578140.167107109123118283510259.500108113121119102617510.8821121161221201235803.400114115124121142840797.1671111181231221010854554.938119012412351494554.60711712112612411095014.2501201221261252732234812.50089012712615398413.338124123127127

46、1271717890.8831261250附录2：还车聚类表Agglomeration ScheduleStageClusterClusterCombinedFirstAppearsStageCluster 1Cluster 2CoefficientsCluster 1Cluster 2Next Stage11031740007221281710005831341700001241611680003051181660003968116500058714316400082813116200010791081550001910124154000161114414900035121051340034

47、213761330003414771270003315951260006216841240010441711011200070186109000301991108009382063940004421278800041221680000462357200055245367000472523900051268717910010727163178100702810017710052294416910090306161118481311571591005132791521001173377146114049347614511307935130144101112936591411009137813810

48、0803891137119010039261181055040151161008941271141210534270105101287436598100694463841201668451783100684616781220106473053102410948184610012149771202330665026362390675121572.5253112452551002.502876532728341078544117540085555153423013656991324009257341294009758811284627759711174001016029107400122618697400966275954015986310684001196440474001206521384009566771064.54909967426