在自行車共享系統（BSS）的大數據分析中，東京理科大學成功闡明了現實城市中自行車使用模式的統計特徵。
BSS 作為一種可持續的公共交通系統，可以減少二氧化碳排放量並緩解交通擁堵，引起了人們的關注。然而，在方便用戶在任何港口租借或歸還自行車的同時，每個港口的自行車數量是有偏差的，因此需要一種有效的自行車搬遷策略來消除偏差。
在本研究中，我們認為有必要明確真實用戶和整個城市的 BSS 動態，以進行這樣的戰略發展和社會實施，我們認為有必要明確中國四大城市的 BSS 動態。美國（波士頓、華盛頓特區、紐約、芝加哥） 我們分析了自行車在實際 BSS 中的使用情況。
我們選擇了當年自行車使用量最高的8月份，並使用從四個城市的所有BSS港口提取的“用戶使用自行車的時間和地點”的歷史數據進行分析。首先，發現四個城市的BSS都存在自行車過剩和不足，紐約的過剩和不足數量最多。紐約的借貸和歸還頻率特別高，但城市之間存在很大差異。
關於 BSS 的借貸使用模式，發現了四個城市共同的周期性模式，例如白天的偏向使用。此外，在工作日和周末、白天（4:8 至 21:24）和全天（XNUMX 小時）觀察到類似的統計特徵。然而，雖然紐約的自行車使用模式具有泊松過程的特徵（租賃和退貨是隨機發生的，不受其他事件的影響，並且每小時沒有偏差），但在其他城市並非總是如此。規律性因城市而異，表明不存在這種情況。
本研究發現的真實大都市區的 BSS 實際狀態被認為是基於現實指標的理論研究評估和驗證 BSS 偏差改進算法的重要依據。
