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城市公共自行车是一种绿色环保的出行方式，同时可以配合公共交通的发展，解决“最后一公里”的问题，近年来在许多城市得到大力推广。共享单车，即互联网租赁自行车，是传统公共自行车的改良形式，结合了自行车出行与移动互联网技术，摆脱了停车桩的束缚，实现了“随借随停、随借随锁”。然而，目前共享单车的理论研究较为缺乏，本文旨在对共享单车系统的出行特征、需求规律和用户满意度等进行分析，把握系统运营现状以及未来的发展态势。
首先，本研究选取了上海中心城区的15个代表性的地点进行问卷调查，调查内容包括个人基本信息、共享单车使用现状、与轨道交通的接驳情况、用户使用意向和对系统满意度评估。同时，对车载GPS数据进行清洗和预处理。结合这两种数据来源，分析了上海市共享单车的使用群体属性、出行特征以及车辆借还特征。
其次，以美国顾客满意度评价体系(American Customer Satisfaction Index， ACSI)为基本框架，同时考虑了共享单车系统的特点，建立了共享单车骑行者评价模型，涉及49个具体测量指标，包括骑行者满意度、骑行者抱怨、骑行者忠诚度、感知质量、社会经济属性和共享单车的使用现状6个方面。利用部分最小二乘(Partial Least Square, PLS)估计方法的结构方程模型分别建立通勤者和非通勤者的满意度评价模型，通过重要性-表现程度分析法(Importance-performance Analysis，IPA)判断现状存在的主要问题，并提出相应的管理建议。
然后，为了预测共享单车短时租借需求，选取典型的城市区域，根据用地类型、行政区划、社区分布和主要道路，将研究区域划分为86个交通小区。利用K-means聚类方法以借车密度、还车密度、借车系数和还车系数4个聚类指标为依据将交通小区分为4类。分别用BP和LSTM神经网络对这四类区域分别以30min、20min和15min为时间步长预测未来一天6:00-21:00的租借车辆分布。
最后，为了分析共享单车与其他出行方式之间的互动关系，考虑出行者属性变量、出行特性变量、环境变量、惯性变量、交叉项五个类型的自变量，在相关性筛选的基础上，分别建立通勤者和非通勤者的二元logistic回归模型。比较了私人自行车、私家车、助动车、公交、地铁、步行和出租车7种交通方式向共享单车转移的可能性。
首先，本研究选取了上海中心城区的15个代表性的地点进行问卷调查，调查内容包括个人基本信息、共享单车使用现状、与轨道交通的接驳情况、用户使用意向和对系统满意度评估。同时，对车载GPS数据进行清洗和预处理。结合这两种数据来源，分析了上海市共享单车的使用群体属性、出行特征以及车辆借还特征。
其次，以美国顾客满意度评价体系(American Customer Satisfaction Index， ACSI)为基本框架，同时考虑了共享单车系统的特点，建立了共享单车骑行者评价模型，涉及49个具体测量指标，包括骑行者满意度、骑行者抱怨、骑行者忠诚度、感知质量、社会经济属性和共享单车的使用现状6个方面。利用部分最小二乘(Partial Least Square, PLS)估计方法的结构方程模型分别建立通勤者和非通勤者的满意度评价模型，通过重要性-表现程度分析法(Importance-performance Analysis，IPA)判断现状存在的主要问题，并提出相应的管理建议。
然后，为了预测共享单车短时租借需求，选取典型的城市区域，根据用地类型、行政区划、社区分布和主要道路，将研究区域划分为86个交通小区。利用K-means聚类方法以借车密度、还车密度、借车系数和还车系数4个聚类指标为依据将交通小区分为4类。分别用BP和LSTM神经网络对这四类区域分别以30min、20min和15min为时间步长预测未来一天6:00-21:00的租借车辆分布。
最后，为了分析共享单车与其他出行方式之间的互动关系，考虑出行者属性变量、出行特性变量、环境变量、惯性变量、交叉项五个类型的自变量，在相关性筛选的基础上，分别建立通勤者和非通勤者的二元logistic回归模型。比较了私人自行车、私家车、助动车、公交、地铁、步行和出租车7种交通方式向共享单车转移的可能性。