基于数据挖掘的共享单车平衡预测研究 ——以太原市摩拜单车为例

发布时间：2021-06-25 02:27

　　共享单车历经两年多的飞速发展,在带给市民便捷服务的同时暴露出了很多运营问题:单车乱停乱放、某些区域某些时刻一车难求、共享单车“百年坟场”等等。针对现有问题,从源头上控制运营,高效合理的单车投放水平能有效降低运营成本、减少新车的无序投放、单车分布不均衡等问题。共享单车各区域平衡预测问题包含2个部分:时间平衡和地理平衡。本文以太原市摩拜单车为例主要根据异常检测和聚类分析,研究发现太原市摩拜单车投放问题,并作预测建模。使用Python网络爬虫获取太原市区的摩拜单车地理位置信息数据,并对数据可视化分析,结合机器学习方法预测太原市摩拜单车区域平衡,为企业的精细化运营、共享单车的投放做好基础。本文研究内容如下:（1）使用Python网络爬虫获取摩拜单车数据集,并结合Python语言中的strip、split函数对数据集提取,存储在MySQL数据库中,结合MySQL数据库特性对数据集去重。（2）结合高德地图API对摩拜单车数据进行可视化操作,分析太原市摩拜单车区域分布热力图、随着时间变化的使用率以及使用量、骑行车辆距离分布。（3）使用数据挖掘中的聚类算法对太原市摩拜单车区域划分。结合摩拜单车区域与附... 

【文章来源】：中北大学山西省

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

高德地图开放平台认证前调用量

中北大学学位论文28图3.7 高德地图开放平台实名认证后调用量3.3.4 爬虫过程界定摩拜单车爬取范围，以经纬度逐步移动 0.001步长，实际距离为经纬度以 100米为方格计算，爬取摩拜单车经纬度数据。本文爬取太原市范围为经纬度[112.397233,38.042581]至经纬度[112.69159,37.728167],划分太原市为方格 100*100的网状型，获取每个方格点附近单车位置数据。设置爬虫范围 确认所需字段 创建表爬虫调用mobike API图3.8 爬虫流程图图 3.9 表示是爬虫程序运行后得到的数据，数据来源于太原市 2018 年 6 月 21 日到2018 年 8 月 27 日的摩拜单车骑行数据，包含太原市 6 个行政区，数据量总共 158 个表。

中北大学学位论文29图3.9 爬虫数据3.4 MySQL数据整理数据预处理是数据挖掘非常重要的一部分。数据挖掘有两个方向，一个是不断改进算法；另一个不断改进数据质量。往往数据预处理是数据挖掘中最耗精力的部分。如上一小节，本文在爬取的太原市区范围内，以 100 * 100划分太原市为众多方格，爬取每个方格点附近单车数量，不可避免的同一个单车位置可能被多个方格点附近爬取。爬虫爬取初始源数据特征如下：①大量的重复项，加大程序的无效运行时间；②储存格式非程序能有效识别，在程序读取中需要进行格式统一化处理；③数据中含有众多异常值，需要剔除，否则影响结果输出；数据预处理已成为实施数据分析系统的关键部分


本文编号：3248304