基于共享单车轨迹数据的需求预测及智能调度方法研究

发布时间：2022-01-01 06:59

　　随着现代化进程的加快,城市道路交通量激增所导致的拥堵和环境污染已成为影响人民幸福指数的重要因素之一。随着绿色、共享等发展理念的不断深入,共享单车出行方式应势而生,其不仅减轻了城市路网压力和拥堵状况,而且为人们的出行提供了便捷。但是,由于尚未形成完善的共享单车运营管理系统,运营调度的不合理、不及时造成了诸如乱停乱放、一车难求等现象,使得共享单车在城市道路交通系统中发挥的作用大打折扣。因此,准确预测用户出行需求量及安排合理的调度方案对于发挥共享单车系统的效率和优势作用重大。本文以北京某一区域300万条共享单车出行记录为样本,对该区域共享单车进行需求预测分析和需求分配优化,并对智能调度策略进行了研究,为共享单车运营管理提供智能解决方案。首先,将单车轨迹数据通过Geohash变换获取位置、距离信息,使用样本过滤、规则预过滤、起点漂移完成出行目的地的构建,对数据进行统计和挖掘,从特征群和特征类型两个方面构建数据集。然后,基于单车在各区域历史出行轨迹信息及出行规律,得到不同区域间的单车流量,根据数据类型,采用二次k-means算法,实现调度区域的划分,得到与预测区域直接相关的区域簇。同时,针对不同... 

【文章来源】：北方工业大学北京市

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１共享单车出行流量统计??

某一区域共享单车出行流量不仅和该区域位置特点有关，还与其相关区域的??单车出行规律相关。从路径信息矩阵中选取５６个出行地点描述出行地点间复杂??的网络关系，如图３－２所示，由图可知，出行地点间存在着直接或间接的网络关??系，本文基于各区域历史出行轨迹信息，考虑出行地点间直接的相关关系，得到??共享单车流量，以及本区域的单车需求量，提出了二次Ｋ－ｍｅａｎｓ算法，得到与预??测区域直接相关的区域簇。第一次先按区域的地理位置进行聚类，得到区域簇??以＃＝１，第二次从得到的ｋ个区域中按轨迹信息得到与预测区域５｜相关的区域Ｓｐ??Ｓ２?５?Ｓ３，？?？?？?７?Ｓｐ?〇??图３－２出行地点间的网络结构??本章所用到的部分专业术语定义如下：??区域数??？Ｖ第ｉ个区域??与ｉ区域相关的ｊ区域??时刻Ｓｊ区域的单车出行需求量??时刻ｊ区域到ｉ区域的单车量??Ｌｍ：第ｍ条历史出行轨迹??（１）输入／输出数据的确定??共享单车的需求量不仅受该区域位置的影响，也受相关区域的影响。大多数??用户都遵循就近原则，选择距离自己最近的地点寻找单车，根据第二章轨迹数据??的预处理和提取

第三章基于ＬＳＴＭ网络模型的共享单车需求预测??图３－３簇内误方差??通过上图可以看出，当簇数量为１０的时候出现了拐点，这说明ｋ取１０对于??聚类算法是一个精确的选择。在聚类算法计算过程中，将ｋ值设定为１０。??②轮廓图定量分析聚类质量??轮廓分析（ｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅ?ａｎａｌｙｓｉｓ），使用图形工具来度量聚类族中样本的聚集程度，??通过以下三个步骤计算当前样本的轮廓系数（ｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅ?ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）：??ｓｔｅｐｌ：将样本ｘ与族内的其他点之间的平均距离作为簇内的内聚度ａ。??ｓｔｅｐ２：将样本ｘ与最近簇中所有点之间的平均距离看作是与最近簇的分离??度ｂ。??ｓｔｅｐ３：将簇的分离度与簇内聚度之差除以二者中比较大的数得到轮廓系数，??计算公式如式３－３。??Ａ（ｊ）?＿?ａ⑴??５（｜）＝?ｂ?，?（３－３）??ｍａｘ｛ｂ（１?，ａ?｝??轮廓系数的取值在－１到１之间。当族内聚度与分离度相等时，轮廓系数为０；??当ｂ？ａ时

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3561854