文档介绍：同济大学2016年数学建模竞赛A题单车共享经济共享单车市场分析综合评价模型摘要本文通过搜集共享单车市场的相关数据,主要研究了“互联网+”时代下共享单车行业和市场分析的综合评价问题,建立了行业市场饱和度测算模型,企业核心竞争力评价、预测模型和学生出行方式预测模型,利用MATLAB和EXCEL软件实现了对共享单车行业现状多角度的分析,并给出了利用理化指标评价企业竞争力的方法,为企业了解、提高市场竞争力提供了现实依据,在实际应用中有较大的参考价值。问题一中,我们从上海市共享单车的实际出发,提出了分别基于人口、市区面积和通勤市场三种计算单车需求量的模型。建立于人口数量的计算模型中,考虑了人口年龄、性别和受教育程度等不同人群对单车的不同需求,合理地计算出了基于人口的共享单车需求量。在依据城市市区面积的计算模型中,建立同心圆环的计算模型,依据距离市中心的距离,给予不同圆环区域乘以一定比例系数,进而更合理的估算共享单车需求量。此外,我们还考虑了基于通勤市场的计算模型,基于市区的地铁站以及公交站的数量来计算上海市共享单车的需求量。最后,取三种模型计算结果的平均值作为上海市单车需求量,分析出虽然市场并没有饱和,但是整体需求增长会趋缓,增强单车的管理能力,提升服务质量才是共享单车企业的重要议题。问题二中,我们选取了硬件、软件、产业布局三类评价指标,建立了共享单车品牌核心竞争力模糊综合评价模型,得出摩拜、ofo的综合竞争力对比,然后利用2016年10、11、12月、2017年1月两品牌的用户数量,建立灰色预测模型,预测了半年时间内,摩拜、ofo两者用户数量的演变情况,推测出,得益于良好的城市扩张和海外布局,ofo的用户数量将在下半年超越摩拜,然而在今后较长时间内,中国共享单车市场格局还是两家独大的局面。问题三中,我们选取同济大学四平校区及周边作为研究范围,从共享单车的车辆配置、App使用情况、收费标准和覆盖范围四个方面对现有较流行的四种共享单车进行比较分析,认为ofo和Mobikelite是综合评价较好的两家,小鸣单车在投放量和覆盖范围上的不足以及享骑电单车针对长距离出行的特征限制了其在校周边的发展。此外,为了研究自行购买自行车的必要性,通过调研各类共享单车收费情况和市场自行车价格,比较了两者的平均使用费用,认为对于出行频率高、4公里以内的短距离出行行为,自行购买自行车并在使用四年后转售的方式比使用共享单车费用低68%,但共享单车很大程度上缓解了出行频率低、出行目的多元的出行难问题。关键词:共享单车;市场饱和度测算;模糊综合评价;灰色预测;学生出行方式。一、“最后一公里”问题一直是困扰人们交通出行方式的难点,不仅增加了人们的出行时间成本和经济成本,还带来了一定社会隐患,例如黑的、黑摩市场的滋生对市民人身安全和公共交通的管理都造成影响。随着“互联网+”经济的兴起,ofo、摩拜等完全市场化的共享单车很有可能解决“最后一公里”问题,不仅有利于推行绿色环保出行,而且摆脱了传统市政公共自行车受停车桩的限制,深受市民欢迎。,市场饱和度如何。市场饱和度为产品销量与产品需求量的比值,因此要分析共享单车的市场饱和度如何,就必须先估算市场的单车需求量,然后根据市场上已经投放的单车数量,才能给出合理的评价。在计算市场需求量方面,我们摈弃传统的以人口数量和渗透率的简单计算方法,充分考虑人口数量、性别和受教育程度等因素,并考虑依据市区面积和通勤市场的计算模型,以求更加合理的计算出市场的单车需求量。、软件、投放量等因素分析市场上几大共享单车品牌并进行市场格局方面的相关预测。由于共享单车市场2016年才快速发展起来,品牌很多,且均处于急速竞争扩张阶段,各个公司的相关业绩报告等信息很难获得。为此我们选取市场份额较大且信息相对完备的摩拜、ofo进行分析评价。将评价指标分为硬件、软件、布局三大类,再对这三方面进行细化,建立模糊综合评价模型,力求全面表现品牌的核心竞争力。在市场格局预测方面,新兴市场变化性极大,因此我们只能选择可视化、同时又具有代表性的各品牌“用户数量”进行相关预测。我们找到了4个月的“用户数量”数据,由于样本比较少,因此选择“灰色预测方法”只预测半年,然后对市场格局进行分析。,我们决定选取同济大学四平校区及周边地区作为采样点,从车辆配置、App使用情况、收费标准和覆盖范围四方面调研统计共享单车基本情况,再综合评价各自的优缺点。考虑不同出行里程和出行频率组合下的出行方案,以出行成本最低为决定标准,比较平均使用时间下使用共享单车的最