基于统计分析的公共自行车服务系统评价模型研究论文.doc

本论文主要探讨的是基于统计分析的公共自行车服务系统评价模型，通过对市鹿城区公共自行车管理中心提供的数据进行深入研究，以评估和优化自行车服务系统的运营效率和用户满意度。以下是论文涉及的主要知识点： 1. 数据预处理与统计模型构建：论文首先对原始数据进行了清洗和整理，以便后续的分析。通过建立统计模型，如频率与频数的关系、用车时长的分布，以理解自行车的使用模式。 2. SPSS与MATLAB软件应用：论文使用SPSS20.0进行频次统计和排序，例如每天和累计的借车与还车频次，以及对使用时长的分布进行分析。MATLAB用于计算最短路径、距离定义和高峰时段的识别，体现了这两种工具在数据处理和计算中的重要作用。 3. 关联度分析：论文运用关联度分析法评估公共自行车服务系统的性能，这种方法可以揭示不同变量之间的关系强度，比如借车卡数量与使用频次的关联，以及站点间的借还车情况。 4. 系统评价指标：论文提出了包括借车频数、还车频数、可借比例、可还比例和锁桩数目在内的关键评价指标，通过灰色关联分析法和聚类分析，将180个站点分为三个等级，揭示了站点配置的优劣。 5. 公共自行车运行规律：论文指出，公共自行车的使用通常受限于特定时间，如上下班高峰期，且大部分使用时间较短。这些规律有助于优化服务时间和站点布局。 6. 改进建议：基于统计分析的结果，论文给出了改进公共自行车服务系统的策略，可能包括调整站点位置、增加锁桩数量、优化服务时间等，以提高服务效率和用户满意度。 7. 问题分析框架：论文的问题分析框架清晰，包括统计各站点的借车和还车频次、分析不同借车卡使用情况、确定高峰时段、评价系统配置以及提出改进措施，全面地涵盖了公共自行车服务系统的重要方面。 通过这些方法，论文为公共自行车服务系统的管理提供了科学依据，有助于决策者根据实际需求优化资源配置，提升服务质量。同时，这种基于数据分析的研究方法也为其他城市公共交通系统的评估和改进提供了参考。