共享单车的分配与调度
共享单车调度投放方案
共享单车调度投放方案共享单车的兴起极大地改变了人们的出行方式，成为城市代步的重要工具。
对于共享单车企业而言，如何实现单车的优化运营和管理调度成为了一个重要的问题。
本文将介绍一种共享单车调度投放方案，以提高共享单车的利用率和用户体验。
背景共享单车的投放一直存在着供需平衡的问题。
在某些时段、区域，共享单车会出现“一把没有”的情况；而在另一些时段、区域，则会出现车源过剩的问题。
如果不合理的解决共享单车的管理调度问题，将会导致共享单车企业的经济效益下降及用户体验的恶化。
目标本文章的主要目标是建立一个合理的共享单车调度和投放方案，使得共享单车的利用率更高，运营成本更低，用户体验更好。
方案共享单车的调度投放方案分为将共享单车投放到所需区域和再平衡单车两个部分。
将共享单车投放到所需区域该部分主要针对人流需求量较大的区域，将共享单车投放至相应的区域以缓解短时间内的用车压力。
具体步骤如下：1.分析人口密度，公共交通的便利程度、景点分布等多个方面以确定需要投放的区域。
2.根据区域分析，结合共享单车用户的行为数据，确定需投放的数量。
3.在需求量较大的时间段将预先准备好的共享单车投放到需求区域内，以便更好地满足用户的出行需求。
再平衡共享单车该部分是针对人流依然较大，但同时目的地较为分散或人流量较小的区域，通过单车再分配以达到平衡，防止单车堆积或空置。
具体步骤如下：1.分析单车的借还情况，通过数据分析得出单车分布状况。
2.根据单车的分布状况，预测单车再平衡的需要。
3.优化单车调度算法，通过人工调度和物流技术对共享单车进行再分配，避免出现过度拥挤或过度空置的情况。
优点通过实施该共享单车调度投放方案，共享单车企业可以获得以下几个优点：1.提高共享单车的利用率，增加单车的投资回报率。
2.优化共享单车的运营成本，减少单车的维护成本。
3.改善共享单车用户的出行体验，提高用户对共享单车的满意度。
结论共享单车调度投放方案可以有效地缓解共享单车的供需失衡问题，提高共享单车的资源利用率，降低运营成本，改善用户的出行体验，是非常值得推广的方案。
共享单车的分配与调度数学建模
共享单车的分配与调度数学建模
1 引言
随着共享单车热潮的兴起，伴随而来的就是如何合理有效地分配和调度共享单车的问题，而数学建模可以帮助从一定的角度解决这类问题，从而提高单车分配和调度的效率及效果。
本文就以共享单车的分配与调度为例，用数学建模的方法来分析和解决这一问题。
2 主要步骤
2.1 模型建立
共享单车的分配与调度数学建模包括三个方面：单车的分配，单车移动路径的确定，以及每一辆单车的调度时间。
建立模型之前必须要先确定几个变量及其取值范围，建立对应的优化目标函数及约束条件。
2.2 数据采集
数据采集是完成数学建模的基础，主要内容包括共享单车的分布数量，终端节点的位置及频率，以及出行时的峰值等，这些数据可以通过街景、客流量数据等多种方式来获得，从而确定优化模型的参数。
2.3 求解
根据模型和数据，用拟合的方法通过数学模型，求出合适的最优分配路径和调度时间。
3 结论
共享单车的分配与调度数学建模是一个复杂而又重要的领域，其可以有效帮助我们更好地分配和调度共享单车，提高共享单车的效率，
满足社会的需求。
数学建模能够让我们从更全面的角度考虑问题，从而更好地理解和分析共享单车的分配与调度问题，从而获得更有效的结果。
数学建模预测：共享单车的调度与投放
共享单车调度与投放
共享单车是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车单车共享服务，是一种分时租赁模式。
共享单车是一种新型共享经济。
共享单车已经越来越多地引起人们的注意，由于其符合低碳出行理念，政府对这一新鲜事物也处于善意的观察期。
很多共享单车公司的单车都有GPS定位，能够实现动态化地监测车辆数据、骑行分布数据，进而对单车做出全天候供需预测，为车辆投放、调度和运维提供指引。
为了更好的提高共享单车的使用效率和最大程度的满足人们的骑行需求，请根据下面附件给出的数据及结合实际需要，自己收集数据，完成以下问题：（1）根据附件1中共享单车的骑行数据，估计共享单车的时空分布情况。
如从某地点A出发，到达不同地点的分布情况。
可分时间段讨论。
（2）假如根据调查，得到人们的骑行需求估计数据，见附件2。
根据问题1的估计结果，建立数学模型解决如何优化共享单车的调度问题。
（3）根据附件 1的骑行数据和附件2的需求数据，判断各区域所需共享单车的满足程度，给出你的度量指标。
若增加100辆单车，如何进行投放更优。
（4）附件3是某地区投入不同数量共享单车后打车人次的数据。
据此分析研究共享单车的投入对该地区打车市场的影响。
同时请你收集实际数据进行量化研究。
附件1：数据中时间以分钟为单位，从某个0时刻开始计数。
该地区划分为10个区域。
见骑行数据文件。
附件2：各区域需求数据 i行j列数据代表从区域i到区域j需要共享单车的人次
注：所有数据不一定与实际数据相符合。
共享单车分配与调度数学建模
共享单车分配与调度数学建模共享单车在城市交通中的快速发展，给人们的出行带来了很大的便利。
然而，随着共享单车数量的增加，如何合理地分配和调度这些共享单车成为了一个亟待解决的问题。
数学建模可以帮助我们分析和优化共享单车的分配与调度，提高共享单车系统的利用效率和服务质量。
首先，我们需要建立一个数学模型来描述共享单车的分配问题。
考虑到共享单车的数量有限，我们可以将共享单车系统看作是一个有向图。
图中的顶点表示共享单车停放点，边表示两个停放点之间的距离。
我们可以用一个邻接矩阵来表示这个图，其中每个元素表示两个停放点之间的距离。
此外，我们还需要考虑用户的需求量，可以用一个需求矩阵来表示用户对共享单车的需求量，其中每个元素表示用户在某个停放点的需求量。
接下来，我们需要确定共享单车的分配策略。
一个合理的分配策略应该使得每个停放点的供需平衡，并尽可能减少用户等待时间和空闲单车的数量。
我们可以将这个问题看作一个最小费用流问题，其中顶点表示停放点和用户需求点，边表示共享单车的分配和调度，边上的容量表示单车的数量，费用表示用户等待时间和单车空闲时间的成本。
我们可以使用网络流算法来解决这个最小费用流问题，得到最优的共享单车分配方案。
在实际应用中，我们还需要考虑到共享单车的调度问题。
由于用户的需求是动态变化的，我们需要及时地调度单车来满足用户的需求。
我们可以将这个问题看作是一个动态规划问题，其中状态表示每个停放点的单车数量和用户需求量，决策变量表示单车的调度方案。
我们可以使用动态规划算法来解决这个问题，得到最优的共享单车调度方案。
除了分配与调度问题，我们还可以考虑共享单车系统的优化问题。
例如，如何在供需平衡的基础上，进一步优化用户的等待时间和单车的空闲时间。
我们可以将这个问题看作是一个多目标优化问题，其中目标函数包括用户等待时间和单车空闲时间的加权和。
我们可以使用多目标优化算法来解决这个问题，得到最优的共享单车优化方案。
总之，共享单车分配与调度是一个复杂的问题，数学建模可以帮助我们分析和优化共享单车系统，提高系统的利用效率和服务质量。
共享单车工作人员日常巡查调度方案
共享单车工作人员日常巡查调度方案
1、加强车辆投放区域巡查，根据停放区车辆饱和情况及时调度转运车辆，规范车辆摆放，及时处置违停车辆。
在公交站点周边、主干道、人员密集等重点区域，设置专职管理员在上下班高峰期加大巡视和调运力度。
2、建立应急管理机制，制定应对自然灾害（如台风、暴雨）、社会安全事件等突发事件应急预案，加强对重点区域的隐患排查，及时处置突发事件。
在节假日或重大安保活动期间，强化人员、车辆配备，提高车辆投放管理和突发事件处置效能。
3、加强共享单车日常监管。
各区（开发区）城市管理局要加强日常执法监管，及时清理超额投放和乱摆乱放的共享单车。
对乱摆乱放问题严重、线下运营服务不力、经约谈仍不能有效改进的共享单车运营企业，采取限制投放措施。
各区（开发区）公安交警部门要加大执法力度，严管通行秩序，严查无牌车辆，对共享单车用户违反道路交通安全法律法规行为，依法给予警告、罚款等处罚。
4、建立健全考核评价体系。
明确考核方式、考核内容、责任追究、评分标准等内容，对企业运营服务质量进行统一考核评价。
定期发布考核情况报告，并将考核结果与企业车辆投放数量相挂钩，动态调整各企业投放总量。
建立共享单车企业信用管理制度，将共享单车企业的违法违规行为、服务质量问题、投诉及处理情况等信息纳入企业信用档案，与企业车辆投放数量核定及相应政策支持相挂钩。
最新数学建模预测：共享单车的调度与投放
最新数学建模预测：共享单车的调度与投放共享单车正被越来越多的人所接受和使用，但也由此带来了一个问题：如何进行单车的调度和投放，即如何让单车在城市中更加高效地使用？最新数学建模预测表明，基于数据和算法的优化调度可以更好地满足单车用户的需求，同时也能降低城市道路的拥堵和减少单车运营成本。
具体来说，数学建模预测的单车调度和投放策略可以分为以下几个方面：1. 基于用户需求的优化共享单车的使用需求通常是因人而异的，一些用户可能只需要在特定时间和地点使用单车，而其他一些用户可能需要在多个时间和地点使用。
因此，为了减少单车的大规模集中和过度使用，必须将用户的需求与单车的分布情况进行匹配。
基于数学建模，可以通过对用户数据的分析和建模，了解用户使用单车的时间和地点分布，从而确定单车调度和投放的策略。
2. 基于城市拥堵情况的优化单车调度和投放策略还需要基于城市的道路拥堵情况进行优化。
基于历史出行数据的数学建模，可以预测城市道路的拥堵情况和拥堵的位置，从而使单车调度更加高效。
例如，在道路拥堵较大的区域，应优先调度更多单车以满足用户的需求，同时减少道路拥堵。
3. 基于多因素的调度和投放的优化为了更好地适应城市环境和用户需求，单车调度和投放策略还需要考虑多种因素。
例如，天气、节假日、城市活动等因素会影响单车的使用需求和分布情况，因此需要使用数学建模来预测这些影响，进而调整单车的调度和投放策略。
通过以上几个方面的优化和调整，数学建模可以预测单车调度和投放的最佳策略，从而使单车更加高效地使用。
这不仅可以减少城市拥堵和单车运营成本，同时也可以提高单车使用的舒适度和安全性。
公共自行车定位与调度系统设计
公共自行车定位与调度系统设计公共自行车已成为现代城市中重要的出行方式之一，解决交通拥堵和环境污染问题。
而为了更好地管理和调度公共自行车，开发一个高效的定位与调度系统是至关重要的。
本文将介绍公共自行车定位与调度系统的设计，以解决当前存在的问题并提供更好的用户体验。
第一部分：系统概述和需求分析在设计公共自行车定位与调度系统之前，首先需要进行系统概述和需求分析。
系统概述包括系统功能和目标，并确定系统的基本架构。
需求分析则包括对用户需求的详细调研和分析，以及对现有系统存在的问题进行整理和总结。
第二部分：定位系统设计公共自行车定位系统是系统的核心部分，用于实时获取和显示自行车的位置信息。
在设计定位系统时，需要考虑以下几个方面：1. 地理定位技术：选择合适的地理定位技术，比如GPS、基站定位等，来实现自行车的准确定位。
2. 定位数据管理：设计合适的数据库来存储和管理自行车的定位数据，以便在需要时进行查询和分析。
3. 定位数据传输：选择合适的通信方式和协议，将自行车的定位数据传输到系统的服务器上。
4. 定位数据显示：在系统的用户界面上，实时显示自行车的位置信息，并提供相应的搜索和筛选功能。
第三部分：调度系统设计公共自行车的调度系统用于优化自行车的分布情况，确保每个站点都有足够的自行车可供使用。
在设计调度系统时，需要考虑以下几个方面：1. 调度算法：设计合适的调度算法，根据自行车的数量和用户需求，合理地分配自行车到各个站点。
2. 调度策略：根据不同的时间段和地区的需求，制定不同的调度策略，确保自行车资源的合理利用。
3. 调度数据分析：通过对历史调度数据的分析，提取有意义的信息，并持续改进调度算法和策略。
第四部分：用户界面设计用户界面是公共自行车定位与调度系统的重要组成部分，直接关系到用户的使用体验。
在设计用户界面时，需要注意以下几个方面：1. 界面布局：合理布局各个功能模块，使用户能够直观地了解系统的功能和使用方式。
基于大数据分析的城市共享单车调度与管理
基于大数据分析的城市共享单车调度与管理随着城市快速发展和人们生活水平的提高，共享单车成为一种非常受欢迎的城市交通工具。
然而，随之而来的是共享单车乱停乱放、车辆不平衡等问题，给城市交通管理和秩序带来了一定的挑战。
为了解决这些问题，基于大数据分析的城市共享单车调度与管理成为了一种有效的手段。
基于大数据分析的城市共享单车调度与管理可以通过收集和分析大量的共享单车数据，快速发现和解决各种问题。
下面将从数据的收集和分析、调度优化和管理措施三个方面进行阐述。
首先，数据的收集和分析是基于大数据分析的城市共享单车调度与管理的核心。
通过在共享单车上安装传感器和GPS装置，可以实时获取和监控大量的数据，如车辆的位置、速度、使用频率等。
这些数据可以通过无线通信技术传输到数据中心，进行实时和历史数据的存储和处理。
在数据分析过程中，可以运用数据挖掘和机器学习等技术手段，对车辆的使用情况进行分析和预测，例如根据历史数据判断某个时段的共享单车需求量大，从而在调度时优先安排更多车辆。
其次，调度优化是基于大数据分析的城市共享单车调度与管理的关键环节。
通过数据分析，可以实时了解城市各个区域的共享单车使用情况和车辆分布情况，从而确定调度的优先级和策略。
例如，根据数据发现某个区域的车辆需求量较大，可以调度更多的车辆到该区域，以满足用户的需求；相反，当某个区域的车辆过剩时，可以通过调度将车辆分配到需求量更大的区域，实现资源的合理分配和利用。
此外，可以运用算法和模型来优化调度路径和时间，减少空载率和等待时间，提高共享单车的效率和服务质量。
最后，管理措施是基于大数据分析的城市共享单车调度与管理的重要保障。
通过对数据的监控和分析，可以及时发现共享单车的故障和异常情况，并进行相应的维修和处理。
同时，还可以通过数据分析了解车辆的使用状况和用户的偏好，为运营商提供决策支持，如加大某个区域的投放力度、改进车辆设计等。
此外，对共享单车的管理也可以通过大数据分析来实现，如建立用户信用评级体系、制定规范使用行为的奖惩措施等，促进共享单车的良性发展和安全运营。
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共享单车的分配与调度摘要共享经济给人们的工作和生活带来了极大的便利，共享单车在我国发展迅速，但在许多城市中共享单车的资源配置存在一定的不合理性。
本文对共享单车行业现状，搜集相关数据，给出了一下建议。
针对问题一，我们根据人口、市区面积和通勤市场三种计算单车需求量的模型。
建立于人口数量的计算模型中，考虑了人口年龄、性别和受教育程度等不同人群对单车的不同需求，合理地计算出基于人口的共享单车需求量。
在依据城市市区面积的计算模型中，建立同心圆环的计算模型，依据距离市中心的距离，给予不同圆环区域乘以一定比例系数，进而更合理的估算共享单车需求量。
针对问题二，根据统计学用柱状图或者折线图来统计一下每天、每周、每月、每年的用车情况；然后，用箱形图来统计一下一天中、一周中、一个月甚至一年中某个时间段的用车情况；再用方差和标准差求一下每天、每周、每月、每年的数据离散程度。
最后，可以求一下平均值，根据上面这些数据去决定投放量针对问题三，我们从计算两点的最短路径入手，将最短路径计算出后考虑将早中晚三个时间段内的高峰期取平均值后再最初计算。
我们建立反比例函数关系式; ,再根据归一化条件求得概率系数K,算出每个点以需求量。
针对问题四，缓解共享单车与城市管理的一些矛盾，是值得思考的。
这种乘着互联网快车产生的新模式、新业态，亟需更加开放、包容的治理思维。
一方面要确保企业的正当利益，推动产业持续健康发展，另一方面需要持续在城市治理上攻坚突破，进一步提高城市发展质量。
只有做到上述两方面，才能实现共享单车与城市管理的共赢。
本文针对当今城市普遍存在的共享单车布置问题，通过市场饱和度测算得出不同时空共享单车的需求量，用统计学原理结合实际数据决定不同地区的投放量，然后通过ArcGIS系统，确定分布趋势和停靠密度得出调度方案，给出了量化分析后的相关政策性建议，在实际的运用中具有一定的价值。
关键词：共享单车、市场饱和度测算、统计学、反比例函数1.问题重述一、引言1.背景知识2016年下半年以来，国内共享单车一路高歌猛进，小黄车、小橙车等各类共享单车如雨后春笋般出现在各大城市的街头巷尾。
共享单车响应了时下绿色出行、慢生活的号召，以时髦的外观和无固定停车点迅速吸引了用户的眼球，丰富了市民的出行方式，给最后一公里出行问题带来便利。
与此同时，共享单车数量的迅速扩张、车辆的无序停放给城市管理带来了挑战和难题。
2.问题产生（一）共享单车游离在城市管理办法之外。
（二）车辆乱停乱放，影响市容环境。
（三）存在交通安全隐患。
3.研究意义对共享单车行业现状多角度的分析，并给出了利用理化指标评价企业竞争力的方法，为企业了解、提高市场竞争力提供了现实依据，在实际应用中有较大的参考价值。
二．要解决的具体问题（1）建立合理的指标，分析不同时空共享单车资源的需求量。
（2）给出不同地区共享单车的分配方法，使得共享单车的数量能够趋于合理性。
（3）依据以上问题的研究成果，尝试建立适当的数学模型，设计出共享单车的调度方案。
（4）如果你是某家共享单车公司的主要负责人，请你设计出一套合理的经营方案，并论证其合理性。
2、模型假设1.忽略天气、节假日等原因使得地区的自行车需求量与共享单车供应量发生重大改变的情况。
2.假设 20 岁以下和 60 岁以上的人群暂时没有单车需求。
3.假设每座地铁站的单车需求量是相同的。
4.忽略除“硬件”、“软件”、“布局”之外其他因素对共享单车核心竞争力评价的影响。
5.假设出行者均以出行成本最小的原则来选择出行方式。
3.模型符号说明P共享单车需求量P i不同类别人口数量∗单车市场渗透率i i不同城市区域面积ρ单车投放密度Υ比例系数D地铁站数量G公交车站数量λ修正比例��地铁站每站单车需求量��据通勤市场计算的单车量��公交站每站单车需求量�模糊评价指标�模糊评价因素集�模糊评价评语集�评判向量�综合竞争力指标b i不同评价类别综合指数x(0) i 用户量原始序列x(1)i用户量预测数据t单车骑行时间Z单车骑行费用f出行频率S骑行距离V骑行速度n用户好友数量4.模型建立与求解4.1问题一的模型建立与求解4.1.1共享单车的市场分析共享单车的出现极大的方便了人们的出行，有效地解决了最后 1 公里的问题。
2017 年 4 月 12 日《2017 年共享单车与城市发展白皮书》发布（以下简称《白皮书》）1，这是全国首部全面展现共享单车通过交通创新模式，促进城市健康发展的研究报告。
研究发现，创新型的智能共享单车在进入城市不到一年的时间里，成为小汽车、公交、地铁外的第四大出行方式，小汽车的出行次数减少了 55%，黑摩的的出行次数减少了 53%，实现了“自行车王国”的人性化复兴。
智能共享单车代表着和谐的生活方式，代表着“互联网+”与实体经济的完美结合，不仅带回了自行车川流不息的生活气息，还促进市民积极参与城市共建，推动了城市文明、低碳、智慧、健康的发展。
共享单车在方便人们出行的同时，也因不合理停放也给城市公共空间的管理带来了极大的困难，大量的单车不仅挤满了街道两旁的人行横道，甚至占据了机动车道，严重影响了社会公共秩序。
因此，合理的分析共享单车的市场需求和城市承载量的关系，对于城市的管理和运营公司有效投放单车都具有重要意义。
由于各个城市的经济发展、人口、建成区面积以及地形等因素的影响，共享单车的发展也不均衡，在此，我们仅选择上海市为例进行分析。
市场需求受影响因素较多，因此采用多角度综合分析，从单车数量与城市人口、建成区面积以及公共交通三方面计算单车需求量。
图4-1单车需求量分析视角4.1.2基于人口数量的计算模型建立最简单的计算模型如下：M p=P×L (4-1) 如果以2.5%的渗透率来计算，上海市的单车需求量为60万辆，但是这样选择的渗透率不一定合理，不同年龄段人的需求也不一样。
为此，我们考虑人口年龄以及受教育程度，建立计算模型为：M p=(P m×L m+P w×L W)×0.5+(P Z×L Z+P g×L g)×0.5 (4-2）其中，Mp 是单车数量，Pm是20~25岁男性人口的数量，Lm是20~59岁男性人口对共享单车的需求比例，P是20~59岁女性人口的数量，L是20~59岁性人口对共享单车的需求比例，Pz 是20~59岁受教育程度为大学专科及以上的人口数量，Lz是20~59岁受教育程度为大学专科及以上的人口对共享单车的需求比例，Pg是20~59岁受教育程度为高中及以下的人口数量，Lg是20~59岁受教育程度为高中及以下的人口对共享单车的需求比例。
男性 女性0 ~ 9 1 0 ~ 1 9 2 0 ~ 2 9 3 0 ~ 3 9 4 0 ~ 4 9 5 0 ~ 5 9 6 0 ~ 6 9 70 以上图 4-2 上海市第六次普查人口的性别年龄如图 4-2 是上海市第六次普查人口的性别年龄构成2，从图中我们可以计算出，20~59 岁的男性人口数量为 856.22 万，20~59 岁的女性人口数量为 788.33 万，根据《白皮书》，男性骑行的数量要明显高于女性，我们设置男性的需求比 例为 8%，女性的需求比例为 4%，大体符合目前的市场调研数据。
图 4-3 是上海市第六次人口普查受教育程度人口的年龄组成，从图中可以计 算得出，20~59 岁受教育程度在大学专科及以上的人口数量为 437.54 万，20~59 岁受教育程度在高中及以下的人口数量为 1207.01 万，对于受教育程度不同的人 群，单车的需求比例也是不同的，参考《白皮书》数据，受教育程度较高的人群 对于单车的需求比例更高，我们设置 20~59 岁受教育程度在大学专科及以上的人 群的单车需求比例为 8%，20~59 岁受教育程度在高中及以下的人群的单车需求 比例为 4%，基本符合目前的市场数据分析。
.93 36- 9岁70岁以上100.0080.00 10-14岁未上过学65-69岁60.0040.00 15-19岁小学60-64岁55-59岁50-54岁45-49岁20.000.0040-44岁20-24岁25-29岁30-34岁35-39岁初中高中大学专科大学本科研究生将上述数据带入模型公式（4-2）计算，考虑到人口数量、性别和受教育程度的影响，得到上海市单车的整体需求量为91.6万。
4.1.3 基于城区面积的计算模型在分析共享打车的市场需求中，基于城市建成区的面积是一项很重要的计算方式。
最简单的模型就是面积乘以单车密度。
M s=S×ῤ上海市区域总面积为 6340 平方公里，其中城区面积 1563 平方公里，假设单车密度为 1000 辆每平方公里，则需要单车数量为 156.3 万辆。
图4-4 上海市城市区域图考虑城区的差异性，单车的密度也将发生变化。
图4-5是上海市某日凌晨所有摩拜单车的位置图。
从图中可以看出在市中心（外滩）共享单车的密度很大，离市中心越远，单车的密度越小，甚至有些地区的单车密度几乎为零。
所以设置简单的计算公式（4-4）是不合理的。
考虑到距离市中心越远，单车的密度越小，我们设置了一个同心圆的计算模型（图4-6所示），不同的圆环，单车的密度设置不同的值，使计算结果更加准确。
（4-5）其中，Ms 是依据城区面积计算的单车数量，Si是不同区域的面积，ῤi是城区单车密度，r是比例系数。
图4-5 上海市某日凌晨摩拜单车位置图图4-6 同心圆模型上海市城区面积为1563平方公里，近似为一个半径为22千米的圆，如图4-6所示，共分为四个圆环区域，半径分别为4千米、9千米、15千米和22千米，如图4-6所示。
单车的密度设置为2000辆每平方公里，比例系数从里到外一次为1、4/9、4/15、4/22。
将所有数据带入公式（4-5）进行计算，得到单车数量为81.9 万辆。
4.1.4 基于通勤市场的计算模型公交站和轨道交通站口都是共享单车市场需求最为强劲的地区，基于通勤市场进行计算共享单车的市场需求也是一个合理方法。
如图4-6 是摩拜单车停放位置与上海市地铁站的位置示意图，若以地铁站为中心，以1千米为半径画圆，60%以上的单车都位于此区域内。
根据《白皮书》分析数据，高达90%的用户会把共享单车搭配公交和地铁使用。
因此，我们依据通勤市场，建立以下模型。
（4-7）其中，��是根据通勤市场计算的单车数量，��是每座地铁站需要的单车数量，��是每座公交站需要的单车数量。
考虑到并非所有的单车都中在地铁站和公交站附近区域，在计算中加一个改正比例，这个比例设置为20%。
目前，截止2015年12月，上海市区共有地铁站366座，公交站13941座，考虑到地铁站人流量较大，出站口较多，每座地铁站需要单车数量设置为400辆，每座公交站周围所需单车数量设置为40辆。