(安徽财经大学金融学院,安徽 蚌埠 233030)

0 引 言

2016年，共享单车席卷中国大陆，当所有的人把关注点放在摩拜和ofo上时，哈罗单车“跳出”刷新了人们对共享单车的认知。2018年1月22日，哈罗单车签署新一轮融资协议，金额超过10亿美元，这是迄今为止在共享单车行业中的最大一笔融资。截止2018年1月20日，哈罗单车已进入180多个城市，注册用户达到8800万。

哈罗单车发展速度之快，这就意味着某些硬性设施无法满足其发展速度[1]。如坏车现象、城市中某些地区“人多于车”，而有些地区“车多于人”现象、设备锁故障、来自其他品牌共享单车内部“补贴”抢占市场份额的威胁等问题。因此，运用Floyd算法及时间序列模型分别从空间和时间上对哈罗单车的分布进行调整，预测出不同时间段哈罗单车调度的方向及数量，对哈罗单车今后做大做强具有十分重要的现实意义。

1 数据来源及模型假设

文中数据均来自于蚌埠市哈罗单车各区域数量实地考察。为了便于处理和解决问题，提出以下几条假设：⑴假设私家自行车的数量满足不了城市人口的需求；⑵假设每个租赁点调度需求量为负，有多余的自行车可以提供调度车则为正数；⑶假设两个停车场就在某两个租赁点上，则选取的两个租赁点必须是由自行车盈余的点，并且调度车出发后，车上装载的自行车数量就是租赁点的调度量。由于每个租赁点的自行车最大分配量小于调度车的最大装载量，所以总是能将英语量全部装在调度车上；……