Resumen

Este estudio pretende explorar los factores que afectan a las características de la demanda de carsharing en diferentes periodos de tiempo basándose en los datos de transacciones de EVCARD, que es el mayor programa de carsharing unidireccional basado en estaciones de Shanghai, China. La intensidad de uso mensual y el grado de desequilibrio en el uso se utilizan como indicadores de la demanda. Este estudio utiliza tres grupos de variables independientes: atributos de la estación de carsharing, entorno construido (densidad, diversidad, diseño y accesibilidad del destino) e instalaciones de transporte. La regresión de red elástica adaptativa se desarrolla para identificar los factores que influyen en la intensidad de uso del carsharing y el grado de desequilibrio de uso tras la selección de factores mediante el algoritmo de árbol extra-aleatorio. Por último, se propone una distribución de estaciones en función tanto de la intensidad de uso como del grado de desequilibrio. Los principales resultados de este estudio son los siguientes: (1) los diferentes efectos del entorno construido y los factores de transporte causan una demanda dinámica a través de diferentes períodos de tiempo; (2) los factores con efectos positivos y negativos sobre la demanda de carsharing se dividen claramente para orientar la disposición de la estación de carsharing; (3) el espacio de aparcamiento público conduce a más viajes en vehículo personal en comparación con un viaje de carsharing; y (4) como transporte público, la relación del metro y el carsharing es complementaria. Sin embargo, la parada de autobús y el carsharing tienen una relación competitiva. Este estudio proporciona un método de disposición del carsharing basado tanto en la intensidad de uso como en el grado de desequilibrio. Además, se proponen varias políticas relativas al carsharing.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:diferentes periodos de tiempo, intensidad de uso, grado, estudio, carsharing, factores, desequilibrio de uso, regresión elástica neta adaptativa, viaje en vehículo más personal, datos de transacciones evcard
• Keywords:different time periods, usage intensity, degree, study, carsharing, factors, usage imbalance, adaptive elastic net regression, more personal vehicle trip, evcard transaction data