本研究的主要創(chuàng)新是在共享單車失效數(shù)據(jù)缺失的情形下，利用共享單車OD大數(shù)據(jù)，構(gòu)建共享單車可用性分析和排序的分析方法，并應(yīng)用于維修管理優(yōu)化、故障共享單車回收調(diào)度和不可用共享單車識別等。具體的研究內(nèi)容為:（1）基于BSS共享單車健康狀況的角度，解決BSS運營中因共享單車健康狀況導(dǎo)致用戶使用滿意度下降和維修成本高維修效率低的問題。（2）本研究開發(fā)了基于用戶租借車活動鏈、強化學(xué)習(xí) PageRank算法、貝葉斯方法等對共享單車的可用性水平進行排序和識別，將共享單車可用性分析結(jié)論擴展到具有多狀態(tài)的相對可用性水平。（3）圍繞共享單車站點的真實需求問題，建立了共享單車系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)和離散事件仿真的預(yù)測模型，并運用遷移學(xué)習(xí)思想，實現(xiàn)相似站點的隱性需求預(yù)測。（4）共享單車的維修管理一般遵循季節(jié)變化而實施，例如集中在冬季進行維護保養(yǎng)。作為劣化系統(tǒng)，本研究在獲取共享單車可用性變化趨勢基礎(chǔ)上，開發(fā)了一個具有較強柔性的預(yù)防維修優(yōu)化模型，能為運營企業(yè)共享單車預(yù)防維修管理提供準確依據(jù)。