CN108876198B - 一种共享自行车系统交通需求极态溢出t-sirh传播方法 - Google Patents

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CN108876198B CN201810809817.1A CN201810809817A CN108876198B CN 108876198 B CN108876198 B CN 108876198B CN 201810809817 A CN201810809817 A CN 201810809817A CN 108876198 B CN108876198 B CN 108876198B
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Abstract

一种共享自行车系统交通需求极态溢出T‑SIRH传播方法，包括以下步骤：1)BSS交通需求极态溢出传播特性分析：2)建立T‑SIRH传播方法：3)计算λ：4)计算μ：5)计算ν：6)计算ω：7)计算租车难现象在相邻服务点间传播的平均时间T：8)计算h(Tt)。使用本发明的共享自行车系统交通需求极态溢出T‑SIRH传播模型，能模拟BSS极态溢出过程，并能获取不同初始条件下最迟调度时间及阻止BSS极态溢出的参数特征，为制订BSS应急管理预案提供了决策参考。

Description

一种共享自行车系统交通需求极态溢出T-SIRH传播方法
技术领域
本发明涉及一种共享自行车系统交通需求极态溢出T-SIRH传播方法，属于智能交通领域。
背景技术
城市共享自行车系统(BSS，Bicycle Sharing System)分为锁桩式公共自行车和无锁桩式共享单车两种模式。为解决共享单车停车混乱无序问题，在城市道路划定停车区域或者电子围栏成为共享单车模式BSS的服务点，而自助服务租赁站点则是锁桩式公共自行车模式BSS的服务点。近年来自行车需求量规模性的增长给BSS带来了巨大挑战，然而，无论是锁桩式公共自行车系统的租赁站点还是无锁桩式共享单车系统的电子围栏，服务点都有容量的限制，大型活动、节假日和早晚高峰期间交通需求量大、不平衡，直接导致了服务点出现全空或全满的交通需求极端状态(简称：极态)，并已成为BSS发展中的突出问题，而造成区域内服务点发生极态现象的间接原因还有很多，包括交通需求在相邻服务点间的传播造成极态现象沿路网在空间中大面积蔓延等多种因素。
为缓解共享自行车极态问题，有必要结合共享自行车实际，研究适合于BSS的交通需求极态溢出传播方法。
发明内容
本发明要克服现有技术的上述缺点，提出一种共享自行车系统交通需求极态溢出T-SIRH传播方法。
本发明的一种共享自行车系统交通需求极态溢出T-SIRH传播方法，包括以下步骤：
1.BSS交通需求极态溢出传播特性分析；
将BSS运行过程中，某服务点因交通需求大导致服务点出现绝对空满位的状态定义为极态，将随着交通需求的持续增加，极态现象从发生极态现象的服务点(简称“极态服务点”)向区域内其他相邻服务点外延和传导的过程定义为极态溢出。当某服务点率先受容量限制发生极态现象，交通需求通过BSS网络在空间上实现“点线面”的辐射传播。为了准确描述交通需求的传播特性，定义了如下参数：
1)p：层数。以率先发生极态现象的服务点(简称“初始极态服务点”)为中心，圆面半径每增加100m，层数增加1。p＝1表示第一层；
2)s：服务点集合，s＝(s1,s2,...,sp)。sp为第p层服务点集合，
Figure BDA0001738833570000021
n为第p层服务点个数，
Figure BDA0001738833570000022
为第p层第n个服务点。当p＝1，
Figure BDA0001738833570000023
3)
Figure BDA0001738833570000024
Figure BDA0001738833570000025
所有传播方向。当p＝1，n＝1，
Figure BDA0001738833570000026
4)
Figure BDA0001738833570000027
Figure BDA0001738833570000028
沿
Figure BDA0001738833570000029
传播到
Figure BDA00017388335700000210
的交通需求分配比重。
Figure BDA00017388335700000211
为
Figure BDA00017388335700000212
沿i0传播到
Figure BDA00017388335700000213
的交通需求分配比重；
5)
Figure BDA00017388335700000252
Figure BDA00017388335700000251
沿
Figure BDA00017388335700000215
在p和p'两层传播过程中，途中放弃接受服务的交通需求比例。
Figure BDA00017388335700000216
为
Figure BDA00017388335700000217
沿
Figure BDA00017388335700000218
在第1-2层传播过程中，途中放弃接受服务的交通需求比例；
6)
Figure BDA00017388335700000220
自身的交通需求。
Figure BDA00017388335700000221
为
Figure BDA00017388335700000222
自身的交通需求；
7)
Figure BDA00017388335700000223
Figure BDA00017388335700000224
剩余交通需求。
Figure BDA00017388335700000225
为
Figure BDA00017388335700000226
剩余交通需求；
8)
Figure BDA00017388335700000227
Figure BDA00017388335700000228
提供租还服务而满足
Figure BDA00017388335700000229
自身的交需求。
Figure BDA00017388335700000230
为
Figure BDA00017388335700000231
提供租还服务而满足
Figure BDA00017388335700000232
自身的交需求；
9)
Figure BDA00017388335700000233
Figure BDA00017388335700000234
可提供租还服务的总量。
Figure BDA00017388335700000235
为
Figure BDA00017388335700000236
可提供租还服务的总量；
10)
Figure BDA00017388335700000237
Figure BDA00017388335700000238
剩余交通需求传播到
Figure BDA00017388335700000239
时，
Figure BDA00017388335700000240
提供自行车租还服务而满足的交通需求。
Figure BDA00017388335700000241
为
Figure BDA00017388335700000242
剩余交通需求传播到
Figure BDA00017388335700000243
时，
Figure BDA00017388335700000244
提供自行车租还服务而满足的交通需求；
11)
Figure BDA00017388335700000245
Figure BDA00017388335700000246
传播到
Figure BDA00017388335700000247
的交通需求。
Figure BDA00017388335700000248
为从
Figure BDA00017388335700000249
传播到
Figure BDA00017388335700000250
的交通需求。
交通需求从初始极态服务点沿BSS网络传播到周围其他服务点，交通需求传播路径为网状拓扑结构的交通路网，根据实际出行特性，交通需求传播路径如图1所示。
从
Figure BDA0001738833570000031
开始，沿着BSS网络经过第一层服务点进行一次交通需求分配，层数增加1，此时服务点编号为
Figure BDA0001738833570000032
剩余交通需求将沿着第2层服务点继续向前传播，直到下一层服务点，完成又一次交通需求分配，层数继续增加1，依此类推，最终向各方向传播的交通需求都得到了满足。
根据交通需求传播特性，可推算出下一层服务点接收的剩余交通需求，从
Figure BDA0001738833570000033
开始，依次推算不同方向各层服务点的剩余交通需求。
Figure BDA0001738833570000034
Figure BDA0001738833570000035
从式(1)和式(2)可以看出，交通需求从初始极态服务点向各相邻服务点传播过程中，若
Figure BDA0001738833570000036
即
Figure BDA0001738833570000037
服务点极态溢出至
Figure BDA0001738833570000038
服务点，此时
Figure BDA0001738833570000039
服务点也发生极态现象，随着剩余交通需求向各方向继续传播，BSS网络中多个服务点都将发生极态现象。同时，城市交通网路是复杂网络，城市交通具备复杂性。因此，极态现象沿BSS网络向周围服务点溢出过程与传染病在复杂网络上的传播过程相类似。
2.建立T-SIRH传播方法；
将BSS网络中的服务点按照交通需求的大小分为4类：极态服务点，用I表示；受相邻I服务点交通需求影响可能发生极态现象的服务点，用S表示；极态服务点经人工调度转变成短期内不会受相邻I服务点影响而发生极态现象的服务点，用R表示；人工值守服务点，即永远不会发生极态现象的服务点，用H表示。λ为溢出概率，表示当S类服务点与I类服务点相邻时，极态现象从I溢出到S的概率；μ为恢复概率，表示I类服务点经人工调度暂时恢复为正常服务，变为R类服务点的概率；ν为失效概率，表示R类服务点因满足用户下一时段的租还需求后转变为S服务点的概率；ω为生成概率，表示某服务点因租还需求量大且时空不平衡而频繁出现极态现象，为满足用户需求，将该服务点设置为人工值守服务点的概率；T为传播时间，表示极态现象从一个服务点传播到相邻服务点所需时间，租/还车难传播时间各为一个常数值；h(Tt)为增益函数，表示Tt时刻人工值守服务点缓解极态现象的能力。用S(Tt)，I(Tt)，R(Tt)，H(Tt)分别表示Tt时刻处于S态、I态、R态、H态的服务点数量，建立T-SIRH(Time-Susceptible Infected Recovered Hospital)方法：
Figure BDA0001738833570000041
3.计算λ；
λ表示当S类服务点与I类服务点相邻时，S类服务点转变为I类服务点的概率(0≤λ≤1)，其值越大，表示该服务点受相邻服务点租车需求的影响越大。当服务点与I类服务点相邻时，服务点间能否发生极态溢出，取决于某时段租车需求量、某时段起点时刻服务点自行车数量、服务点容量、放弃租借自行车的比例等。
Figure BDA0001738833570000042
式中Cnd为某时段自行车的净租借需求量，
Figure BDA0001738833570000051
其中Cr为某时段自行车的归还需求量，
Figure BDA0001738833570000052
Cn为某时段自行车的租借需求量，
Figure BDA0001738833570000053
其中t和t’为某时段起止时刻，R为归还需求的时变函数，N为租借需求的时变函数；Cp为某时段起点时刻服务点自行车数量；L为某服务点无车可借时放弃租借自行车的用户比例；Cf为某服务点容量；Cs为向某服务点调入自行车的数量。
4.计算μ；
μ表示I类服务点经人工调度恢复为正常服务，变为R类服务点的概率(0≤μ≤1)，其值越大，表示调度方案对解决极态现象的效果越明显。影响其大小的主要因素有某时段净租借需求量、某时段起点时刻服务点自行车数量、调入量、服务点容量。租车需求量处于较大的持续时间越长，服务点恢复正常服务的概率则越小；当自行车管理中心采取调度等相应措施，服务点的恢复能力则增强。
Figure BDA0001738833570000054
5.计算ν；
ν表示R类服务点满足了下一时段净租车需求较大的需求后，从而再次转变为S服务点的概率(0≤ν≤1)。影响其大小的主要因素有某时段起点时刻服务点自行车数量、某时段自行车的净租借需求量、锁桩数量等。下一时段净租车需求越大，R类服务点转变成S类服务点的概率就越大。
Figure BDA0001738833570000055
6.计算ω；
ω表示某服务点因租还车需求量大且时空不平衡而频繁出现租车难现象，为满足用户需求，将该服务点设置为人工值守服务点的概率(0≤ω≤1)。其值越大，表示将普通服务点建设成人工值守服务点的数量越多，对满足用户需求具有积极意义。影响其大小的主要因素有某时段内I类服务点的数量、区域内服务点的总数量等。
Figure BDA0001738833570000061
7.计算租车难现象在相邻服务点间传播的平均时间T；
S(Tt)，I(Tt)，R(Tt)，H(Tt)分别表示Tt时刻S类服务点、I类服务点、R类服务点、H类服务点的数量，是关于时间的函数，在共享自行车租车需求的传播过程中，租车需求传播到相邻服务点是需要时间的，因此：
Figure BDA0001738833570000062
其中：D为相邻服务点之间的平均距离。
Figure BDA0001738833570000063
为人步行的平均速度。T为常数，表示租车难现象在相邻服务点间传播的平均时间。
8.计算h(Tt)；
h(Tt)表示Tt时刻人工值守服务点减缓租车难服务点租车难现象的能力。影响其大小的主要因素有租车难服务点的剩余租车需求量、租车难服务点向相邻人工值守服务点传播的租还需求分配比重、某时刻I类服务点的数量以及区域内服务点的总数量等。
Figure BDA0001738833570000064
因此，可得到共享自行车系统交通需求极态溢出T-SIRH方法：
Figure BDA0001738833570000065
本发明的优点是：使用本发明的共享自行车系统交通需求极态溢出T-SIRH传播模型，能模拟BSS极态溢出过程，并能获取不同初始条件下最迟调度时间及阻止BSS极态溢出的参数特征，为制订BSS应急管理预案提供了决策参考。
附图说明
图1是交通需求传播路径图。
图2是本发明方法的流程图。
图3是极态溢出演变图。
具体实施方式：
下面结合附图进一步说明本发明的技术方案。为了准确描述交通需求的传播特性，定义了如下参数：
1)p：层数。以率先发生极态现象的服务点(简称“初始极态服务点”)为中心，圆面半径每增加100m，层数增加1。p＝1表示第一层；
2)s：服务点集合，s＝(s1,s2,...,sp)。sp为第p层服务点集合，
Figure BDA0001738833570000071
n为第p层服务点个数，
Figure BDA0001738833570000072
为第p层第n个服务点。当p＝1，
Figure BDA0001738833570000073
3)
Figure BDA0001738833570000074
Figure BDA0001738833570000075
所有传播方向。当p＝1，n＝1，
Figure BDA0001738833570000076
4)
Figure BDA0001738833570000077
Figure BDA0001738833570000078
沿
Figure BDA0001738833570000079
传播到
Figure BDA00017388335700000710
的交通需求分配比重。
Figure BDA00017388335700000711
为
Figure BDA00017388335700000712
沿i0传播到
Figure BDA00017388335700000713
的交通需求分配比重；
5)
Figure BDA00017388335700000714
Figure BDA00017388335700000715
沿
Figure BDA00017388335700000716
在p和p'两层传播过程中，途中放弃接受服务的交通需求比例。
Figure BDA00017388335700000717
为
Figure BDA00017388335700000718
沿
Figure BDA00017388335700000719
在第1-2层传播过程中，途中放弃接受服务的交通需求比例；
6)
Figure BDA00017388335700000720
Figure BDA00017388335700000721
自身的交通需求。
Figure BDA00017388335700000722
为
Figure BDA00017388335700000723
自身的交通需求；
7)
Figure BDA00017388335700000724
Figure BDA00017388335700000725
剩余交通需求。
Figure BDA00017388335700000726
为
Figure BDA00017388335700000727
剩余交通需求；
8)
Figure BDA00017388335700000728
Figure BDA00017388335700000729
提供租还服务而满足
Figure BDA00017388335700000730
自身的交需求。
Figure BDA00017388335700000731
为
Figure BDA00017388335700000732
提供租还服务而满足
Figure BDA00017388335700000733
自身的交需求；
9)
Figure BDA00017388335700000737
Figure BDA00017388335700000734
可提供租还服务的总量。
Figure BDA00017388335700000735
为
Figure BDA00017388335700000736
可提供租还服务的总量；
10)
Figure BDA0001738833570000081
Figure BDA0001738833570000082
剩余交通需求传播到
Figure BDA0001738833570000083
时，
Figure BDA0001738833570000084
提供自行车租还服务而满足的交通需求。
Figure BDA0001738833570000085
为
Figure BDA0001738833570000086
剩余交通需求传播到
Figure BDA0001738833570000087
时，
Figure BDA0001738833570000088
提供自行车租还服务而满足的交通需求；
11)
Figure BDA0001738833570000089
Figure BDA00017388335700000810
传播到
Figure BDA00017388335700000811
的交通需求。
Figure BDA00017388335700000812
为从
Figure BDA00017388335700000813
传播到
Figure BDA00017388335700000814
的交通需求。
本发明的实施例
(1)T-SIRH模型实施例
以“黄龙体育馆正门北”服务点为实施例，选取了周围50个服务点，验证BSS交通需求极态溢出T-SIRH传播模型。极态溢出演变过程如图3所示，其中绿框红色圆点为极态服务点，红色圆点为正常服务点。极态溢出过程中“黄龙体育馆正门北”附近10个服务点自行车和空位状态如表1所示。
结合图3和表1可以看出，20:11开幕式结束，最近服务点“黄龙体育馆正门北”率先发生极态现象，此时该服务点自行车数量为0，空位数量为21。因净租车需求大、持续时间长，部分交通需求沿BSS网络向周围服务点辐射传播，同时共享自行车管理人员开始采取ρ＝0.5的调度方案，5min后极态溢出至距“黄龙体育馆正门北”最近的3个服务点(“黄龙路曙光路口”、“黄龙路跑马场路口”、“307路黄龙体育中心站”)，“黄龙路曙光路口”和“黄龙路跑马场路口”2个服务点从20:11自行车数量为8迅速减少为0.25min后区域内发生极态的服务点比例达到高峰，附近8个服务点(“黄龙体育馆正门北”、“黄龙恒励大厦”、“黄龙路曙光路口”、“黄龙路跑马场路口”、“307路黄龙体育中心站”、“西溪路149号”、“西溪路杭大路西”、“21路黄龙体育中心站”)同时出现极态现象，“西溪路杭大路西”和“西溪路149号”服务点从20:11自行车数量分别为16和12均迅速减少为0。随着人工调度的介入及租车需求的减缓，70min后区域内所有服务点恢复为正常服务。
表1极态溢出过程中附近服务点自行车和空位状态
Figure BDA00017388335700000815
Figure BDA0001738833570000091
从T-SIRH模型计算结果分析可知，当采取ρ＝0.5的调度方案，区域内极态服务点所占比例约在Tt＝25min时达到峰值，且峰值接近于0.16，然后逐渐减小，约在Tt＝80min时，区域内极态现象基本消散。实施例选取了“黄龙体育馆正门北”周围50个服务点为实施例，在“黄龙体育馆正门北”率先发生极态现象25min后，发生极态的服务点比例达到高峰，且此时附近共有8个服务点同时出现极态现象，与计算得到结果一致。70min后区域内所有服务点均恢复为正常服务，极态现象消散，相比仿真结果虽然产生了12.5％的提前误差，但属可接受范围，且消散时间越短，表明能越快地恢复为正常服务状态，具有积极意义。由此可知，交通需求极态溢出T-SIRH传播模型计算结果与实际基本符合，模型能表现BSS极态溢出过程，为制订BSS应急管理预案提供决策参考。
本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。

Claims (1)

1.一种共享自行车系统交通需求极态溢出T-SIRH传播方法，包括以下步骤
(1)BSS交通需求极态溢出传播特性分析；
将BSS运行过程中，某服务点因交通需求大导致服务点出现绝对空满位的状态定义为极态，将随着交通需求的持续增加，极态现象从极态服务点向区域内其他相邻服务点外延和传导的过程定义为极态溢出；当某服务点率先受容量限制发生极态现象，交通需求通过BSS网络在空间上实现“点线面”的辐射传播；为了准确描述交通需求的传播特性，定义了如下参数：
1)p：层数；以初始极态服务点为中心，圆面半径每增加100m，层数增加1；p＝1表示第一层；
2)s：服务点集合，s＝(s1,s2,...,sp)；sp为第p层服务点集合，
Figure FDA0002493276630000011
n为第p层服务点个数，
Figure FDA0002493276630000012
为第p层第n个服务点；当p＝1，
Figure FDA0002493276630000013
3)
Figure FDA0002493276630000014
所有传播方向；当p＝1，n＝1，
Figure FDA0002493276630000015
4)
Figure FDA0002493276630000016
沿
Figure FDA0002493276630000017
传播到
Figure FDA0002493276630000018
的交通需求分配比重；
Figure FDA0002493276630000019
为
Figure FDA00024932766300000110
沿i0传播到
Figure FDA00024932766300000111
的交通需求分配比重；
5)
Figure FDA00024932766300000112
沿
Figure FDA00024932766300000113
在p和p'两层传播过程中，途中放弃接受服务的交通需求比例；
Figure FDA00024932766300000114
为
Figure FDA00024932766300000115
沿
Figure FDA00024932766300000116
在第1-2层传播过程中，途中放弃接受服务的交通需求比例；
6)
Figure FDA00024932766300000117
自身的交通需求；
Figure FDA00024932766300000118
为
Figure FDA00024932766300000119
自身的交通需求；
7)
Figure FDA00024932766300000120
剩余交通需求；
Figure FDA00024932766300000121
为
Figure FDA00024932766300000122
剩余交通需求；
8)
Figure FDA00024932766300000123
提供租还服务而满足
Figure FDA00024932766300000124
自身的交需求；
Figure FDA00024932766300000125
为
Figure FDA00024932766300000126
提供租还服务而满足
Figure FDA00024932766300000127
自身的交需求；
9)
Figure FDA00024932766300000128
可提供租还服务的总量；
Figure FDA00024932766300000129
为
Figure FDA00024932766300000130
可提供租还服务的总量；
10)
Figure FDA00024932766300000131
剩余交通需求传播到
Figure FDA00024932766300000132
时，
Figure FDA00024932766300000133
提供自行车租还服务而满足的交通需求；
Figure FDA0002493276630000021
为
Figure FDA0002493276630000022
剩余交通需求传播到
Figure FDA0002493276630000023
时，
Figure FDA0002493276630000024
提供自行车租还服务而满足的交通需求；
11)
Figure FDA0002493276630000025
传播到
Figure FDA0002493276630000026
的交通需求；
Figure FDA0002493276630000027
为从
Figure FDA0002493276630000028
传播到
Figure FDA0002493276630000029
的交通需求；
交通需求从初始极态服务点沿BSS网络传播到周围其他服务点，交通需求传播路径为网状拓扑结构的交通路网，根据实际出行特性拟订交通需求传播路径；
从
Figure FDA00024932766300000210
开始，沿着BSS网络经过第一层服务点进行一次交通需求分配，层数增加1，此时服务点编号为
Figure FDA00024932766300000211
剩余交通需求将沿着第2层服务点继续向前传播，直到下一层服务点，完成又一次交通需求分配，层数继续增加1，依此类推，最终向各方向传播的交通需求都得到了满足；
根据交通需求传播特性，可推算出下一层服务点接收的剩余交通需求，从
Figure FDA00024932766300000212
开始，依次推算不同方向各层服务点的剩余交通需求；
Figure FDA00024932766300000213
Figure FDA00024932766300000214
从式(1)和式(2)可以看出，交通需求从初始极态服务点向各相邻服务点传播过程中，若
Figure FDA00024932766300000215
即
Figure FDA00024932766300000216
服务点极态溢出至
Figure FDA00024932766300000217
服务点，此时
Figure FDA00024932766300000218
服务点也发生极态现象，随着剩余交通需求向各方向继续传播，BSS网络中多个服务点都将发生极态现象；同时，城市交通网路是复杂网络，城市交通具备复杂性；因此，极态现象沿BSS网络向周围服务点溢出过程与传染病在复杂网络上的传播过程相类似；
(2)建立T-SIRH传播方法；
将BSS网络中的服务点按照交通需求的大小分为4类：极态服务点，用I表示；受相邻I服务点交通需求影响可能发生极态现象的服务点，用S表示；极态服务点经人工调度转变成短期内不会受相邻I服务点影响而发生极态现象的服务点，用R表示；人工值守服务点，即永远不会发生极态现象的服务点，用H表示；λ为溢出概率，表示当S类服务点与I类服务点相邻时，极态现象从I溢出到S的概率；μ为恢复概率，表示I类服务点经人工调度暂时恢复为正常服务，变为R类服务点的概率；ν为失效概率，表示R类服务点因满足用户下一时段的租还需求后转变为S服务点的概率；ω为生成概率，表示某服务点因租还需求量大且时空不平衡而频繁出现极态现象，为满足用户需求，将该服务点设置为人工值守服务点的概率；T为传播时间，表示极态现象从一个服务点传播到相邻服务点所需时间，租/还车难传播时间各为一个常数值；h(Tt)为增益函数，表示Tt时刻人工值守服务点缓解极态现象的能力；用S(Tt)，I(Tt)，R(Tt)，H(Tt)分别表示Tt时刻处于S态、I态、R态、H态的服务点数量，建立T-SIRH方法：
Figure FDA0002493276630000031
(3)计算λ；
λ表示当S类服务点与I类服务点相邻时，S类服务点转变为I类服务点的概率，0≤λ≤1，其值越大，表示该服务点受相邻服务点租车需求的影响越大；当服务点与I类服务点相邻时，服务点间能否发生极态溢出，取决于某时段租车需求量、某时段起点时刻服务点自行车数量、服务点容量、放弃租借自行车的比例；
Figure FDA0002493276630000041
式中Cnd为某时段自行车的净租借需求量，
Figure FDA0002493276630000042
其中Cr为某时段自行车的归还需求量，
Figure FDA0002493276630000043
Cn为某时段自行车的租借需求量，
Figure FDA0002493276630000044
其中t和t’为某时段起止时刻，M为归还需求的时变函数，N为租借需求的时变函数；Cp为某时段起点时刻服务点自行车数量；L为某服务点无车可借时放弃租借自行车的用户比例；Cf为某服务点容量；Cs为向某服务点调入自行车的数量；
(4)计算μ；
μ表示I类服务点经人工调度恢复为正常服务，变为R类服务点的概率，0≤μ≤1，其值越大，表示调度方案对解决极态现象的效果越明显；影响其大小的主要因素有某时段净租借需求量、某时段起点时刻服务点自行车数量、调入量、服务点容量；租车需求量处于较大的持续时间越长，服务点恢复正常服务的概率则越小；当自行车管理中心采取调度相应措施，服务点的恢复能力则增强；
Figure FDA0002493276630000045
(5)计算ν；
ν表示R类服务点满足了下一时段净租车需求较大的需求后，从而再次转变为S服务点的概率，0≤ν≤1；影响其大小的主要因素有某时段起点时刻服务点自行车数量、某时段自行车的净租借需求量、锁桩数量；下一时段净租车需求越大，R类服务点转变成S类服务点的概率就越大；
Figure FDA0002493276630000051
其中，Cp为某时段起点时刻服务点自行车数量；Cnd为某时段自行车的净租借需求量；Cl为某服务点锁桩数量；
(6)计算ω；
ω表示某服务点因租还车需求量大且时空不平衡而频繁出现租车难现象，为满足用户需求，将该服务点设置为人工值守服务点的概率，0≤ω≤1；其值越大，表示将普通服务点建设成人工值守服务点的数量越多，对满足用户需求具有积极意义；影响其大小的主要因素有某时段内I类服务点的数量、区域内服务点的总数量；
Figure FDA0002493276630000052
(7)计算租车难现象在相邻服务点间传播的平均时间T；
S(Tt)，I(Tt)，R(Tt)，H(Tt)分别表示Tt时刻S类服务点、I类服务点、R类服务点、H类服务点的数量，是关于时间的函数，在共享自行车租车需求的传播过程中，租车需求传播到相邻服务点是需要时间的，因此：
Figure FDA0002493276630000053
其中：D为相邻服务点之间的平均距离；
Figure FDA0002493276630000054
为人步行的平均速度；T为常数，表示租车难现象在相邻服务点间传播的平均时间；
(8)计算h(Tt)；
h(Tt)表示Tt时刻人工值守服务点减缓租车难服务点租车难现象的能力；影响其大小的主要因素有租车难服务点的剩余租车需求量、租车难服务点向相邻人工值守服务点传播的租还需求分配比重、某时刻I类服务点的数量以及区域内服务点的总数量；
Figure FDA0002493276630000061
因此，可得到共享自行车系统交通需求极态溢出T-SIRH方法：
Figure FDA0002493276630000062
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