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互联网租赁自行车作为融合移动互联网和租赁自行车的新型服务模式，凭借其无桩停放、APP寻车和移动支付的特点，在短时间内得到了迅速发展。互联网租赁自行车的出现和发展使得城市非机动车交通变得更加复杂。目前我国城市非机动车道中运行的非机动车有以下四种类型：传统自行车、助动车、互联网租赁自行车和互联网租赁电动车。这四类车辆混合运行形成的混合非机动车交通流对城市非机动车交通设施的规划建设、运行管理提出了更高的要求。然而，目前还未开展针对包含四种类型车辆在内的混合非机动车交通特性的研究。因此，深入研究当前状态下混合非机动车的交通流特性，探究非机动车交通设施的评价方法对非机动车交通流理论和非机动车交通设施改善有着重要的意义。
研究选取了上海市道路条件较为典型的9个非机动车行驶路段作为调查地点，对路段非机动车交通流进行了视频观测。基于实测数据，论文深入分析了四种类型非机动车的尺寸特征，骑行者性别特征、年龄特征和车辆载物状态特征。此外，论文从交通结构特性、非机动车运行速度特性、非机动车交通流三参数的关系三个方面研究了混合非机动车交通流特性，并结合文献中的数据对互联网租赁自行车出现前后的混合非机动车交通特性进行了对比。
其次，研究从非机动车使用者路段超车行为的角度出发，对非机动车交通设施服务水平进行了量化与模型构建，并对量化后的设施服务水平进行分级。论文选择非机动车超车次率作为评价指标，利用逐步回归法构建了非机动车超车次率影响因素模型，探究了涵盖骑行者基本特征、混合非机动车交通流特征、非机动车设施特征的15个影响因素与非机动车超车次率之间的关系。通过模糊聚类方法对非机动车道服务水平进行等级划分，构建了非机动车道服务水平分级标准。
最后，研究基于SP调查数据，对互联网租赁自行车出现后城市居民的交通方式转移意向进行了分析，并利用马尔科夫链预测了2020年和2025年城市交通中小汽车、公共交通、自行车、助动车及其他交通方式的分担率。为了互联网租赁自行车与城市非机动车交通的良性发展，论文还对传统自行车与助动车的总量发展态势以及互联网租赁自行车的需求进行了研究。
研究选取了上海市道路条件较为典型的9个非机动车行驶路段作为调查地点，对路段非机动车交通流进行了视频观测。基于实测数据，论文深入分析了四种类型非机动车的尺寸特征，骑行者性别特征、年龄特征和车辆载物状态特征。此外，论文从交通结构特性、非机动车运行速度特性、非机动车交通流三参数的关系三个方面研究了混合非机动车交通流特性，并结合文献中的数据对互联网租赁自行车出现前后的混合非机动车交通特性进行了对比。
其次，研究从非机动车使用者路段超车行为的角度出发，对非机动车交通设施服务水平进行了量化与模型构建，并对量化后的设施服务水平进行分级。论文选择非机动车超车次率作为评价指标，利用逐步回归法构建了非机动车超车次率影响因素模型，探究了涵盖骑行者基本特征、混合非机动车交通流特征、非机动车设施特征的15个影响因素与非机动车超车次率之间的关系。通过模糊聚类方法对非机动车道服务水平进行等级划分，构建了非机动车道服务水平分级标准。
最后，研究基于SP调查数据，对互联网租赁自行车出现后城市居民的交通方式转移意向进行了分析，并利用马尔科夫链预测了2020年和2025年城市交通中小汽车、公共交通、自行车、助动车及其他交通方式的分担率。为了互联网租赁自行车与城市非机动车交通的良性发展，论文还对传统自行车与助动车的总量发展态势以及互联网租赁自行车的需求进行了研究。