莊軻

（南京市城市與交通規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院有限責(zé)任公司，江蘇 南京 210008）

基于灰關(guān)聯(lián)的公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址研究

莊軻

（南京市城市與交通規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院有限責(zé)任公司，江蘇 南京 210008）

公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址過(guò)程中涉及的影響因素較多，為了在公共自行車(chē)系統(tǒng)建設(shè)中達(dá)到精細(xì)化設(shè)計(jì)的目的，需要綜合考慮各影響因素，構(gòu)建指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)比選方法，以選出最優(yōu)方案。從使用、運(yùn)營(yíng)和建設(shè)3個(gè)層面出發(fā)，建立包含7項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并給出各項(xiàng)指標(biāo)的具體定義和量化方法。提出基于灰色關(guān)聯(lián)度分析的公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址方案比選方法，即在運(yùn)用功效分析法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理的基礎(chǔ)上，采用熵值法確定各指標(biāo)值權(quán)重，根據(jù)灰關(guān)聯(lián)原理對(duì)備選方案進(jìn)行排序，比選出最優(yōu)方案。最后將該方法應(yīng)用于南京市浦口區(qū)公共自行車(chē)租賃點(diǎn)的規(guī)劃建設(shè)中。研究結(jié)果表明，該方法可以對(duì)站點(diǎn)選址提供有效的決策支持。

公共自行車(chē)；精細(xì)化設(shè)計(jì)；方案比選；評(píng)價(jià)指標(biāo)；灰色關(guān)聯(lián)度

0 引言

公共自行車(chē)可以實(shí)現(xiàn)公共交通的末端接駁，解決“最后一公里”的問(wèn)題，提升公交系統(tǒng)服務(wù)水平，同時(shí)能夠有效服務(wù)于居民的日常中短距離出行。由于其綠色低碳、方便靈活的特點(diǎn)，公共自行車(chē)在國(guó)內(nèi)城市中不斷推廣應(yīng)用。公共自行車(chē)系統(tǒng)的規(guī)劃通常需要包括站點(diǎn)的宏觀布局和微觀選址兩個(gè)階段，現(xiàn)狀對(duì)公共自行車(chē)租賃點(diǎn)的規(guī)劃研究主要側(cè)重于宏觀布局，通過(guò)對(duì)公共自行車(chē)系統(tǒng)的總體規(guī)模、服務(wù)對(duì)象、服務(wù)半徑的分析確定租賃點(diǎn)的總體分布及單點(diǎn)規(guī)模[1-7]，但是在微觀層面對(duì)于租賃點(diǎn)建設(shè)選址的研究相對(duì)缺乏[8]。由于公共自行車(chē)系統(tǒng)的總體布局規(guī)劃通常只能確定站點(diǎn)的大致位置，而公共自行車(chē)租賃點(diǎn)的具體設(shè)置位置通常有人行道設(shè)施帶或廣場(chǎng)空地等多種選擇，相對(duì)較靈活，因此在實(shí)際建設(shè)過(guò)程中，仍然會(huì)遇到在諸多可能性下難以確定站點(diǎn)選址的情況。而現(xiàn)狀對(duì)于公共自行車(chē)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)研究大多面向系統(tǒng)整體的服務(wù)水平、運(yùn)營(yíng)效果等[9-10]，也較難直接指導(dǎo)租賃點(diǎn)的微觀選址。公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址通常需要考慮使用、運(yùn)營(yíng)與建設(shè)3大類(lèi)要素，具體的影響因素較多且較為復(fù)雜。因此有必要對(duì)其站點(diǎn)選址方法展開(kāi)研究，構(gòu)建理論與實(shí)踐相結(jié)合的方案評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和方案比選方法，在公共自行車(chē)系統(tǒng)的建設(shè)過(guò)程中體現(xiàn)城市交通系統(tǒng)精細(xì)化設(shè)計(jì)的理念。

本文在系統(tǒng)分析公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址各類(lèi)影響因素的基礎(chǔ)上，建立了選址方案評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，構(gòu)建了基于熵值-灰關(guān)聯(lián)組合的公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址方案比選方法，在一定程度上可以減小選址過(guò)程中的主觀性、片面性和不確定性，為租賃點(diǎn)建設(shè)提供決策支持。

1 租賃點(diǎn)選址方案評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取

1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

本文從使用、運(yùn)營(yíng)、建設(shè)3個(gè)角度建立了租賃點(diǎn)選址方案的3個(gè)準(zhǔn)則層，分別從使用者、運(yùn)營(yíng)者、建設(shè)者的3方利益出發(fā)，基于準(zhǔn)則層，在指標(biāo)層提出7項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)（見(jiàn)圖1），體現(xiàn)出租賃點(diǎn)選址是權(quán)衡多方利益以及進(jìn)行價(jià)值判斷的多目標(biāo)沖突分析過(guò)程。

圖1 公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址方案評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的量化

1.2.1 使用特征

（1）使用者平均到達(dá)時(shí)間B1

該指標(biāo)是指周邊居民小區(qū)、公共建筑等單位的使用者到達(dá)租賃點(diǎn)的平均時(shí)間，服務(wù)單位的數(shù)量為h，平均到達(dá)時(shí)間由各單位在單位時(shí)間內(nèi)對(duì)公共自行車(chē)的預(yù)計(jì)使用頻數(shù)q、到租賃點(diǎn)的步行距離L以及使用者平均步行速度v決定。B1的計(jì)算公式如下：

B1為逆向指標(biāo)，值越小，表明租賃點(diǎn)對(duì)周邊單位的服務(wù)水平越高。

（2）租賃點(diǎn)對(duì)建筑物的影響B(tài)2

由于租賃點(diǎn)通常需要配置亭棚設(shè)施，考慮到布設(shè)于人行道的租賃點(diǎn)對(duì)道路沿線商鋪等單位的潛在遮擋影響，將租賃點(diǎn)對(duì)沿線建筑單位的投影長(zhǎng)度U和租賃點(diǎn)到建筑退線距離T的比值B2作為影響因素。B2的計(jì)算公式如下：

B2為逆向指標(biāo)，值越小，表明租賃點(diǎn)對(duì)相鄰建筑單位的影響越小。

1.2.2 運(yùn)營(yíng)特征

（1）用地規(guī)模適應(yīng)性B3

考慮到單個(gè)租賃點(diǎn)的規(guī)模需要根據(jù)實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行調(diào)整，在初期建設(shè)時(shí)應(yīng)當(dāng)在滿足站點(diǎn)規(guī)劃規(guī)模的同時(shí)預(yù)留擴(kuò)容用地，另外還應(yīng)當(dāng)保證足夠的儲(chǔ)車(chē)區(qū)用地，方便運(yùn)營(yíng)者在單個(gè)站點(diǎn)內(nèi)實(shí)施快速調(diào)配，以應(yīng)對(duì)公共自行車(chē)使用的潮汐現(xiàn)象。B3的計(jì)算公式如下：

式（3）中：O為選址處可用地規(guī)模；O′為站點(diǎn)規(guī)劃占地規(guī)模需求；O″為站點(diǎn)儲(chǔ)車(chē)區(qū)占地規(guī)模需求。B3為正向指標(biāo)，值越大，表明租賃點(diǎn)的可調(diào)整空間越大。

（2）廣告效益B4

通過(guò)租賃點(diǎn)車(chē)棚燈箱設(shè)置戶外廣告是公共自行車(chē)系統(tǒng)產(chǎn)生運(yùn)營(yíng)收益的重要手段，而租賃點(diǎn)的位置是戶外廣告價(jià)值的決定性因素。廣告價(jià)值通常由廣告環(huán)境、受眾價(jià)值、可見(jiàn)機(jī)會(huì)、媒體特質(zhì)和投資成本5個(gè)影響因素決定[11]，最后由廣告相關(guān)企業(yè)評(píng)估相應(yīng)的廣告投放價(jià)值。B4為正向指標(biāo)，值越大，表明租賃點(diǎn)廣告價(jià)值越高。

1.2.3 建設(shè)特征

（1）土建工程費(fèi)用B5

不同選址條件下的租賃點(diǎn)的土建工程費(fèi)用存在差異，相應(yīng)方案下的土建工程費(fèi)用通常包含站點(diǎn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)費(fèi)用E、可能產(chǎn)生的綠化遷移費(fèi)用E′以及街道家具遷移費(fèi)用E″。B5的計(jì)算公式如下：

B5為逆向指標(biāo)，值越小，表明租賃點(diǎn)的土建工程費(fèi)用投入越低。

（2）電力接入費(fèi)用B6

租賃點(diǎn)通過(guò)電力維持運(yùn)作，電力接入通常有利用路燈電源、周邊建筑用電或其他市政用電等措施。不同選址條件下采用的電力接入措施產(chǎn)生的施工費(fèi)用及站點(diǎn)運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生的電費(fèi)存在差異，因此將租賃點(diǎn)電力接入費(fèi)用B6作為站點(diǎn)建設(shè)費(fèi)用的影響因素之一。B6為逆向指標(biāo)，值越小，表明租賃點(diǎn)的電力接入費(fèi)用投入越低。

（3）網(wǎng)絡(luò)接入費(fèi)用B7

單個(gè)租賃點(diǎn)需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接控制中心以構(gòu)建公共自行車(chē)系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)接入通常有有線網(wǎng)絡(luò)和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)兩種。不同選址條件下對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模式及各網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商對(duì)站點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)接入的費(fèi)用存在差異，因此將租賃點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)接入費(fèi)用B7作為站點(diǎn)建設(shè)費(fèi)用的影響因素之一。B7為逆向指標(biāo)，值越小，表明租賃點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)接入費(fèi)用投入越低。

2 基于灰關(guān)聯(lián)的多方案評(píng)價(jià)方法

2.1 灰關(guān)聯(lián)模型

灰色系統(tǒng)理論是由我國(guó)的鄧聚龍教授于1982年創(chuàng)立的。在系統(tǒng)模型不明確、行為信息不完全、運(yùn)行機(jī)制不清楚的情況下，灰色系統(tǒng)理論可以有效解決系統(tǒng)的建模、預(yù)測(cè)、決策和控制等問(wèn)題，在科研、經(jīng)濟(jì)、軍事、生態(tài)等眾多領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用。作為灰色系統(tǒng)理論的主要內(nèi)容之一，灰色關(guān)聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)分析、預(yù)測(cè)和決策的基礎(chǔ)[12]。

灰色關(guān)聯(lián)度評(píng)價(jià)方法是在灰色系統(tǒng)理論的關(guān)聯(lián)分析方法改進(jìn)的基礎(chǔ)上提出的一種綜合評(píng)價(jià)方法。該方法的核心思想是通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度來(lái)體現(xiàn)各類(lèi)因素之間關(guān)系的強(qiáng)弱，在方案比選中，通常是通過(guò)計(jì)算備選方案與理想方案的灰色關(guān)聯(lián)度，并對(duì)之進(jìn)行排序來(lái)確定備選方案的優(yōu)劣。采用灰色關(guān)聯(lián)分析的方法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，可以對(duì)已掌握的量化信息充分利用，從而減少潛在的誤差。

設(shè)參考序列為X0=(X01,X02,…,X0n)，比較序列為Xi=(Xi1,Xi2,…,Xin)，則參考序列和比較序列的關(guān)聯(lián)度系數(shù)εij定義為：Xi與X0的灰色關(guān)聯(lián)度ri為：

式（5）～式（7）中：ρ為分辨系數(shù)，通常情況下在（0,0.5）內(nèi)取值；wj為第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

通過(guò)計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度ri確定序列Xi與參考序列X0的相關(guān)程度，并將全部m個(gè)序列的灰色關(guān)聯(lián)度自大而小排序得到關(guān)聯(lián)序集，從而描述各序列與參考序列關(guān)聯(lián)度情況。

2.2 熵值法確定權(quán)重系數(shù)

2.2.1 熵值法

熵值法是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)自身的信息特征做出的權(quán)重判斷，可以有效反映指標(biāo)信息熵值的效用價(jià)值[13]。

由于信息熵與信息量互補(bǔ)，因此熵值法對(duì)于產(chǎn)生了結(jié)果、但結(jié)果不確定的度量可以通過(guò)信息熵的表述來(lái)消除信息的不確定性，運(yùn)用于公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址方案的比選，可以在確定了若干個(gè)備選方案之后，通過(guò)對(duì)各備選方案評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息熵計(jì)算，來(lái)確定各類(lèi)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。熵值法是基于實(shí)驗(yàn)結(jié)果的指標(biāo)權(quán)重確定方法，因此只適用于相對(duì)評(píng)價(jià)，即多個(gè)方案的比選，而不適用于絕對(duì)評(píng)價(jià)。

信息熵計(jì)算方法可表示為：

式（8）中：pi為比較序列的特征比重；k為大于0的常數(shù)。

根據(jù)上述信息熵的概念，對(duì)于給定的j（第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)），其評(píng)價(jià)指標(biāo)值Bij的差異越大，表明該項(xiàng)指標(biāo)對(duì)方案的比較作用越大，即該項(xiàng)指標(biāo)包含和傳輸?shù)男畔⒃蕉?，相?yīng)的，該項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重也越大。

2.2.2 指標(biāo)規(guī)范化處理

采用功效評(píng)分法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行規(guī)范化處理。功效評(píng)分法是一種根據(jù)功效系數(shù)評(píng)定各項(xiàng)指標(biāo)計(jì)分值的簡(jiǎn)單方法：di=di(xi),i=1,2,3,…,m。

根據(jù)正向和逆向指標(biāo)的屬性情況，采用以下的線性表達(dá)式。

（1）正向指標(biāo)：

（2）逆向指標(biāo)：

2.2.3 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

Step1 計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下，第i個(gè)方案的特征比重Pij：

Step2 計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值：

式（12）中：k=1/lnn，ej＞0。

Step3 計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的差異性系數(shù)gj。對(duì)于給定的j，Bij的差異越小，則ej越大；Bij全等時(shí)，Pij=1/n，ej=emax=1，此時(shí)，系統(tǒng)的該項(xiàng)信息完全無(wú)序，指標(biāo)Bj對(duì)于方案間的比較毫無(wú)意義；Bij差異越大，則ej越小，指標(biāo)對(duì)于方案的比較作用越大。因此，定義差異性系數(shù)gj=1-ej，gj越大，該項(xiàng)指標(biāo)的作用愈大。

Step4 確定權(quán)重系數(shù)wj：

wj為歸一化的評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。對(duì)于多層結(jié)構(gòu)的評(píng)價(jià)系統(tǒng)，根據(jù)熵的可加性，可利用下層結(jié)構(gòu)的指標(biāo)差異性系數(shù)gj，按比例確定相應(yīng)上層結(jié)構(gòu)的權(quán)重值wj。

2.3 公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址中灰關(guān)聯(lián)模型的應(yīng)用

Step1 構(gòu)建方案評(píng)價(jià)值決策矩陣D：

Step2 對(duì)決策矩陣D進(jìn)行規(guī)范化處理，得到規(guī)范化決策矩陣Dn：

式中：B為效益型指標(biāo)，即正向指標(biāo)；C為成本型指標(biāo)，即逆向指標(biāo)。

Step3 計(jì)算絕對(duì)差值矩陣Δ，由b0j=maxbij得到理想方案b0=(b01,b02,…,b0n)，根據(jù)式（6）得到：

Step4 計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣ε，根據(jù)式（5）得到：

Step5 根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算各方案與理想方案的灰色關(guān)聯(lián)度，根據(jù)式（7）得到關(guān)聯(lián)系數(shù)向量R，對(duì)備選方案進(jìn)行排序，ri越大則表明該備選方案越優(yōu)。

3 浦口區(qū)公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址方案比選

南京市浦口區(qū)公共自行車(chē)租賃點(diǎn)布局規(guī)劃在總體規(guī)劃層面于老城核心區(qū)的珠泉市場(chǎng)附近規(guī)劃有租賃點(diǎn)1處，并且明確了其服務(wù)功能主要面向珠泉市場(chǎng)、浦珠花園小區(qū)和珠泉花園小區(qū)的使用者，兼顧服務(wù)鼎業(yè)花苑、締景名苑、同心村。根據(jù)實(shí)地勘測(cè)，在總體布局規(guī)劃確定的站點(diǎn)規(guī)劃選址范圍內(nèi)共有3個(gè)具有可行性的備選方案，分別為珠泉市場(chǎng)入口、浦珠花園小區(qū)南門(mén)和珠泉花園小區(qū)東門(mén)（見(jiàn)圖2）。在該站點(diǎn)的選址過(guò)程中，采用基于灰關(guān)聯(lián)的公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址方法對(duì)3個(gè)備選方案進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，通過(guò)比選得出最優(yōu)方案。

圖2 珠泉市場(chǎng)公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址備選方案示意圖

在總體規(guī)劃階段，根據(jù)需求調(diào)查和態(tài)勢(shì)分析可得到各服務(wù)單位對(duì)該租賃點(diǎn)的預(yù)計(jì)使用頻數(shù)，根據(jù)3個(gè)備選方案的預(yù)計(jì)使用頻數(shù)和到達(dá)距離（見(jiàn)表1），由式（1）分別計(jì)算使用者平均到達(dá)時(shí)間指標(biāo)，其中，根據(jù)浦口區(qū)居民步行速度的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，平均步行速度v按1.1m/s計(jì)，得到3個(gè)備選方案的平均到達(dá)時(shí)間分別為115.72s、135.23s、149.24s。

表1 備選方案使用頻數(shù)及到達(dá)距離

根據(jù)備選方案的使用、運(yùn)營(yíng)和建設(shè)特征，進(jìn)一步計(jì)算租賃點(diǎn)對(duì)建筑物的影響系數(shù)B2、用地規(guī)模適應(yīng)性B3、廣告效益B4、土建工程費(fèi)用B5、電力接入費(fèi)用B6、網(wǎng)絡(luò)接入費(fèi)用B7共6個(gè)指標(biāo)，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 備選方案評(píng)價(jià)指標(biāo)

由表2可以構(gòu)建決策矩陣D：

由決策矩陣D構(gòu)建規(guī)范化決策矩陣Dn：

進(jìn)一步構(gòu)建絕對(duì)差值矩陣Δ：

計(jì)算得到關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣ε：

利用熵值法確定指標(biāo)權(quán)重系數(shù)W：

由式（7）計(jì)算得到備選方案的帶權(quán)關(guān)聯(lián)系數(shù)向量R：

由帶權(quán)灰關(guān)聯(lián)系數(shù)向量R可以得出3個(gè)備選方案的優(yōu)劣順序：方案1＞方案2＞方案3。因此，方案1為最優(yōu)方案，即推薦在珠泉市場(chǎng)入口位置建設(shè)公共自行車(chē)租賃點(diǎn)。浦口區(qū)公共自行車(chē)系統(tǒng)珠泉市場(chǎng)租賃點(diǎn)的選址采納上述結(jié)論，按推薦方案進(jìn)行建設(shè)。

4 結(jié)語(yǔ)

本文剖析了公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址中需要考慮的使用、運(yùn)營(yíng)和建設(shè)3大特征，列舉了7項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)及其定義，建立了適用于公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址方案評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系；結(jié)合實(shí)際，確定了各項(xiàng)指標(biāo)的量化方法，并通過(guò)熵值法確定權(quán)重；構(gòu)建了基于灰色關(guān)聯(lián)度分析的公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址方案比選方法。本文提出的選址方案比選方法降低了選址評(píng)價(jià)過(guò)程中的不確定性，加強(qiáng)了對(duì)選址工作的決策支持，通過(guò)全面考慮各類(lèi)影響因素將精細(xì)化設(shè)計(jì)的理念運(yùn)用于公共自行車(chē)系統(tǒng)建設(shè)。該方法在浦口區(qū)公共自行車(chē)租賃點(diǎn)選址工作中的運(yùn)用取得了較為合理有效的效果，證明了該方法具有一定的應(yīng)用價(jià)值。該方法為公共自行車(chē)租賃點(diǎn)微觀選址階段的研究拓展了思路，為今后公共自行車(chē)系統(tǒng)的精細(xì)化設(shè)計(jì)提供了參考。

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Location Selection of Public Bicycle Rental Station Based on Grey Correlation

ZHUANG Ke
(Nanjing Institute of City&Transport Planning Co.,Ltd.,Nanjing 210008,China)

In location selection of public bicycle rental station,various factors need taking into consid?eration.To fulfill the purpose of detailed design and obtain an optimized plan,an index system was built and the evaluation method was put forward based on the comprehensive consideration of various factors. The evaluation index system was built by introducing seven indexes,covering three aspects which were the usage,the operation and the construction.Detailed definitions and quantitation methods for each in?dex were put forward.The selection method of location plan of public bicycle rental station based on Grey Correlation Analysis was introduced.The quantitative indexes were normalized using efficacy anal?ysis method and their weights were calculated using entropy method.Then,the candidate locations were ranked on the basis of Grey Correlation Principle,and the optimized plan could be determined.Finally, this method was applied in the planning of public bicycle rental station in Pukou District of Nanjing.The results show that the method could effectively support the decision-making of location selection of pub?lic bicycle rental station.

public bicycle;detailed design;plan selection;evaluation index;grey correlation

U491.225

：A

：2095-9931（2015）05-0031-06

10.16503/j.cnki.2095-9931.2015.05.005

2015-01-30

莊軻（1987—），男，江蘇鎮(zhèn)江人，工程師，碩士，研究方向?yàn)榻煌ㄒ?guī)劃、交通設(shè)計(jì)。E-mail:zhuangke@nictp.com。