刘诗序，唐颖诺，王智煜，贺朝阳

(1. 福州大学土木工程学院，福建 福州 350108; 2. 国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心福建分中心，福建 福州 350100)

0 引言

近年来，共享单车发展迅速，与其他出行方式相比，共享单车出行利用手机应用扫码解锁，且可以随停随放，使用灵活，具有明显的独特性，已经成为人们日常出行的重要方式，因此，对共享单车出行行为进行研究具有实际意义.

国内外有关出行行为的研究大多采用非集计模型. 例如，文献[1]基于分层Logit模型，研究居民日常出行方式选择行为； 文献[2]利用分层Logit模型对居民短途出行行为进行研究. 基于Logit模型的出行行为研究着重于分析不同因素对出行行为的影响，并且认为各影响因素相互独立，但实际上出行选择往往是多个因素相互作用的结果，因此，有必要对不同因素相互作用下的居民出行行为进行分析和预测. 而贝叶斯网络在分析各因素对出行方式选择的影响的同时，也考虑了各因素之间的相互影响，且近年来在交通领域逐渐受到关注. 如：文献[3]使用贝叶斯估计方法来估计网络的参数，并建立贝叶斯网络模型来反映公共自行车出行选择行为与其他主要因素的交互作用； 文献[4]基于贝叶斯网络模型对出行链进行研究，利用软件编程对模型进行求解，得到出行链的预测模型.

共享单车出现时间短，相关研究相对较少. 文献[5]利用多项Logit模型对北京的共享单车选择影响因素进行分析；……