共享單車對於城市的影響模型
摘要:共享單車在美國的發展速度很快,建立模型對其給城市造成的影響進行分析是非常關鍵的,有利於相關部門採取措施對其進行管控。該文建立主成分分析模型,選取了道路負荷、人均交通成本、公共交通覆蓋率、人均gdp、每千美元的能源消耗量、co2排放量、顆粒汙染程度、人均能源使用量、人口密度等指標來對共享單車對於城市的影響進行評價。由主成分的係數得出,人均gdp、每千美元的能源消耗量、人均單車數量對其的影響相對較大一些。關鍵詞:共享單車主成分分析影響模型中圖分類號:g64文獻標識碼:a文章編號:1672-3791(2019)03(b)-0213-021問題分析該文建立主成分分析模型,選取了道路負荷、人均交通成本、公共交通覆蓋率、人均gdp、每千美元的能源消耗量、co2排放量、顆粒汙染程度、人均能源使用量、人口密度、人口增長、人均單車數量等指標來對於共享單車對於城市的影響進行評價。2模型的建立與求解2.1主成分分析法的步驟(1)對原始資料進行標準化處理。假設進行主成分分析的指標變數有m個:1,2,...,m,共有n個評價物件,第i個評價物件的第j個指標的取值為ij。將各指標值ij轉換成標準化指標ij,則:(2)計算相關係數矩陣r。相關係數矩陣:(3)計算特徵值和特徵向量。計算相關係數矩陣r的特徵值λ1≥λ2≥…≥λm≥0,及對應的特徵向量u1,u2,...,um,其中uj=(u1j,u2j,...,unj)t,由特徵向量組成m個新的指標變數:(4)選擇p(p≤m)個主成分,計算綜合評價值。計算特徵值λj(j=1,1,...,m)的資訊貢獻率和累積貢獻率。稱為yi主成分的資訊貢獻率;稱為主成分y1,y2,...,yp的累積貢獻率,當p=0.85,0.90,0.95接近於1時,則選擇前p個指標變數y1,y2,...,yp作為p個主成分,代替原來m個指標變數,從而可對p個主成分進行綜合分析。z為影響指數,表示影響狀況的綜合評價值,即:2.2模型的求解以2016年的資料為例,我們選取5個主成分即令p=5。利用matlab軟體對11個評價指標進行主成分分析,相關係數矩陣的前幾個特徵根及其貢獻率。從表1可以看出,前4個特徵根的累計貢獻率就達到85%以上,主成分分析效果很好。下面我們選取,5個主成分(累計貢獻率就達到92%)進行綜合評價。從主成分的係數可以看出第一主成分主要反映了人均gdp、人口密度、公共交通覆蓋率、人均交通成本的資訊;第二主成分主要反映了人均gdp、每千美元的能源消耗量、co2排放量、人口增長、人口密度;第三主成分主要反映了人均gdp、每千美元的能源消耗量、人均單車數量、人均交通成本;第四主成分主要反映了道路負荷、每千美元的能源消耗量、顆粒汙染程度、co2排放量;第五主成分主要反映了人均能源使用量和顆粒汙染程度。綜上可以看出人均gdp、每千美元的能源消耗量、人均單車數量的影響相對較大一些。把各節點的原始11個指標的標準化資料代入5個主成分的表示式,就可以得到各地區的5個主成分值。即:分別以5個主成分的貢獻率為權重,構建主成分綜合評價模型,其主成分權重分別為0.4747、0.2000、0.1152、0.0670、0.0635。3模型評價與推廣對節點選取,如果允許,可以選取全球二百多的國家作為節點,這樣資料比較完整而且考慮很全面。對因素的選取同樣也可以多選一些,爭取共享單車指數能包含所有方面的影響。該模型不僅可以用於生態模型的評價和預測,還可以用於人際關係的分析和天體物理方面的分析。參考文獻[1]張英.共治才能更好共享[n].陝西日報,2018-12-01(7).[2]流年.十字路口上的共享單車[j].網際網路週刊,2018(22):20-21.①作者簡介:劉雲帆(1998—),男,漢族,山東濱州人,本科在讀,研究方向:電力系統。轉載註明來源:
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