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國立中興大學 應用經濟學系所 張嘉玲所指導 王彤的 台中公共自行車收益的影響因素-以 I-BIKE為例 （2019），提出425車次關鍵因素是什麼，來自於共享經濟、公共自行車、Panel Data、固定效果模型。

而第二篇論文國立東華大學 運籌管理研究所 陳正杰所指導 高譽慈的 郊區公共運輸網路重整與最佳化 （2017），提出因為有 公共運輸路網設計、兩階段K-Means分群法、旅行員銷售問題、基因演算法的重點而找出了 425車次的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了425車次，大家也想知道這些：

台中公共自行車收益的影響因素-以 I-BIKE為例

為了解決425車次的問題，作者王彤 這樣論述：

近年來，為減緩全球暖化及能源短缺問題，世界許多國家積極推動公共自行車系統，並在全球掀起一股風潮，歐洲、美國以及亞洲等各大主要大城市皆積極建置公共自行車系統且成效顯著，2014年台中市政府也正式與捷安特合作建置了公共自行車系統「I-Bike」，由市中心各大路段開始增設站點，之後在全台中29個行政區中有17個行政區共設有共247個站點，超過7000輛公共自行車。 本研究以台中「公共自行車系統I-Bike」做為研究對象，蒐集台中市2017年6月至12月台中市公共自行車旅次資料，以Panel Data的固定效果模型衡量各變數對於自行車收益的整體影響，並以自行車站點周轉率、租借比例、租借時間、行

政區域人口數、租借時段、平假日租借次數、熱門站點租借次數來當成變數，探討各變數對於總收益的影響。 從實證分析得到結論:站點周轉率值對於站點總收益呈現顯著負相關，代表站點若是周轉率值越小則表示站點的周轉率越高，車輛借出的次數大於還車次數越多則所創造的收益也越多，借還車與總收益呈現顯著負相關，因為還車時所產生的租借金額會計算在還車站點，所以該站若是借還車的比例越低則表示該站對於增加收益就少。在年齡人口變數分析結果指出，行政區中上班族年齡人口越多的站點，所會增加收益的也就越多，表示為大多數上班族所通行的時間與距離皆大於學生族群與退休年齡族群，而行政區中學生族群、老年族群比例較高的行政區相對於I

-Bike使用皆為短程與休閒，故對站點收益增加也會較少。在時間變數與時段租借變數部分實證結果分析皆呈現正相關，指出借車時間越長所增加的站點收益也越大，自行車的平均時間越長的行政區所帶來的站點收益也越大，在各時段部分租借部分皆與站點收益呈現顯著正相關，而在假日租借次數方面，也顯示出在假日租借I-Bike次數會與站點的總收益呈顯著正向影響。

郊區公共運輸網路重整與最佳化

為了解決425車次的問題，作者高譽慈 這樣論述：

我國公共運輸系統長年以來多仰賴政府補貼，以東部地區為例，地形狹長、居住人口數偏低且聚落分散，客運業者經營不易且績效不彰，即使是人口相對較為聚集之花蓮市區，多數公路公共運輸路線路網設計單調且多為重複路線，服務頻率亦偏低。有鑑於此區域內站牌分布及路線設計長年未配合需求進行調整，本研究特發展量化模式，希冀能透過檢視花蓮市區周邊之公共運輸路線與站牌分佈，進行站牌分區與路線整合設計，提供更具效率之公共運輸服務路線與更密集之服務班次，逐漸提昇花蓮地區之公共運輸服務水準。研究方法大致分為以下步驟: (1)既有站點重新分群、(2) 根據站點分群結果，以最小化實際距離進行TSP優化，決定路線的繞行順序、(3)

檢查是否需要再次分群(是否超過業者建議之路線長度上限)、(4)分析不同的發車頻率，計算所對應的各項成本、(5)探討不同的延車公里搭車人數(平均載客量)對乘客成本的影響、(6)分析並比較各項方案與政府所提方案之總成本差異。總成本包含業者層面的營運成本、車輛折舊成本與場站設置成本，以及使用者層面的乘客起站等車時間成本、轉車等車時間成本、轉車次數成本與車輛外部成本。本研究透過集群分析之K-means分析法，將公車站點進行初步分群，站點之間距離較靠近者歸被為同一族群，此步驟目的為避免重新設計之路線總距離過長(業者建議花蓮市區單一路線以不超過19.2Km為原則)。針對花蓮市區附近站點數量過多進行第二階

段的K-means分群，將旅行員銷售問題的概念納入路線規劃，最小化路線繞行的行駛總距離。接著以評估總系統成本進行方案之間優缺點之衡量標準，並同時與即將實施之低碳計劃路線進行比較，瞭解該計劃未透過最佳化進行路線規劃，與本研究之路線方案有些差距，低碳計劃路線總距離最長但是涵蓋站點數卻非至多，而本研究方案C包含站點較多且總距離也較少，因此，透過總成本的衡量更可以明顯發現低碳計劃之路線還有許多改善之處，同時得知適切考慮使用者角度之成本之於系統總體成本而言相當重要，偏頗的衡量將忽略乘客之利益。

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