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本研究的主要創(chuàng)新是在共享單車失效數據缺失的情形下，利用共享單車OD大數據，構建共享單車可用性分析和排序的分析方法，并應用于維修管理優(yōu)化、故障共享單車回收調度和不可用共享單車識別等。具體的研究內容為:（1）基于BSS共享單車健康狀況的角度，解決BSS運營中因共享單車健康狀況導致用戶使用滿意度下降和維修成本高維修效率低的問題。（2）本研究開發(fā)了基于用戶租借車活動鏈、強化學習 PageRank算法、貝葉斯方法等對共享單車的可用性水平進行排序和識別，將共享單車可用性分析結論擴展到具有多狀態(tài)的相對可用性水平。（3）圍繞共享單車站點的真實需求問題，建立了共享單車系統(tǒng)的深度學習和離散事件仿真的預測模型，并運用遷移學習思想，實現相似站點的隱性需求預測。（4）共享單車的維修管理一般遵循季節(jié)變化而實施，例如集中在冬季進行維護保養(yǎng)。作為劣化系統(tǒng)，本研究在獲取共享單車可用性變化趨勢基礎上，開發(fā)了一個具有較強柔性的預防維修優(yōu)化模型，能為運營企業(yè)共享單車預防維修管理提供準確依據。