隨著現(xiàn)代化進(jìn)程的加快,城市道路交通量激增所導(dǎo)致的擁堵和環(huán)境污染已成為影響人民幸福指數(shù)的重要因素之一。隨著綠色、共享等發(fā)展理念的不斷深入,共享單車出行方式應(yīng)勢而生,其不僅減輕了城市路網(wǎng)壓力和擁堵狀況,而且為人們的出行提供了便捷。但是,由于尚未形成完善的共享單車運營管理系統(tǒng),運營調(diào)度的不合理、不及時造成了諸如亂停亂放、一車難求等現(xiàn)象,使得共享單車在城市道路交通系統(tǒng)中發(fā)揮的作用大打折扣。因此,準(zhǔn)確預(yù)測用戶出行需求量及安排合理的調(diào)度方案對于發(fā)揮共享單車系統(tǒng)的效率和優(yōu)勢作用重大。本文以北京某一區(qū)域300萬條共享單車出行記錄為樣本,對該區(qū)域共享單車進(jìn)行需求預(yù)測分析和需求分配優(yōu)化,并對智能調(diào)度策略進(jìn)行了研究,為共享單車運營管理提供智能解決方案。首先,將單車軌跡數(shù)據(jù)通過Geohash變換獲取位置、距離信息,使用樣本過濾、規(guī)則預(yù)過濾、起點漂移完成出行目的地的構(gòu)建,對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計和挖掘,從特征群和特征類型兩個方面構(gòu)建數(shù)據(jù)集。然后,基于單車在各區(qū)域歷史出行軌跡信息及出行規(guī)律,得到不同區(qū)域間的單車流量,根據(jù)數(shù)據(jù)類型,采用二次k-means算法,實現(xiàn)調(diào)度區(qū)域的劃分,得到與預(yù)測區(qū)域直接相關(guān)的區(qū)域簇。同時,針對不同... 

【文章來源】：北方工業(yè)大學(xué)北京市

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１共享單車出行流量統(tǒng)計??

某一區(qū)域共享單車出行流量不僅和該區(qū)域位置特點有關(guān)，還與其相關(guān)區(qū)域的??單車出行規(guī)律相關(guān)。從路徑信息矩陣中選�。担秱�出行地點描述出行地點間復(fù)雜??的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，如圖３－２所示，由圖可知，出行地點間存在著直接或間接的網(wǎng)絡(luò)關(guān)??系，本文基于各區(qū)域歷史出行軌跡信息，考慮出行地點間直接的相關(guān)關(guān)系，得到??共享單車流量，以及本區(qū)域的單車需求量，提出了二次Ｋ－ｍｅａｎｓ算法，得到與預(yù)??測區(qū)域直接相關(guān)的區(qū)域簇。第一次先按區(qū)域的地理位置進(jìn)行聚類，得到區(qū)域簇??以＃＝１，第二次從得到的ｋ個區(qū)域中按軌跡信息得到與預(yù)測區(qū)域５｜相關(guān)的區(qū)域Ｓｐ??Ｓ２?５?Ｓ３，？?？?？?７?Ｓｐ?〇??圖３－２出行地點間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??本章所用到的部分專業(yè)術(shù)語定義如下：??區(qū)域數(shù)??？Ｖ第ｉ個區(qū)域??與ｉ區(qū)域相關(guān)的ｊ區(qū)域??時刻Ｓｊ區(qū)域的單車出行需求量??時刻ｊ區(qū)域到ｉ區(qū)域的單車量??Ｌｍ：第ｍ條歷史出行軌跡??（１）輸入／輸出數(shù)據(jù)的確定??共享單車的需求量不僅受該區(qū)域位置的影響，也受相關(guān)區(qū)域的影響。大多數(shù)??用戶都遵循就近原則，選擇距離自己最近的地點尋找單車，根據(jù)第二章軌跡數(shù)據(jù)??的預(yù)處理和提取

第三章基于ＬＳＴＭ網(wǎng)絡(luò)模型的共享單車需求預(yù)測??圖３－３簇內(nèi)誤方差??通過上圖可以看出，當(dāng)簇數(shù)量為１０的時候出現(xiàn)了拐點，這說明ｋ�。保皩τ�??聚類算法是一個精確的選擇。在聚類算法計算過程中，將ｋ值設(shè)定為１０。??②輪廓圖定量分析聚類質(zhì)量??輪廓分析（ｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅ?ａｎａｌｙｓｉｓ），使用圖形工具來度量聚類族中樣本的聚集程度，??通過以下三個步驟計算當(dāng)前樣本的輪廓系數(shù)（ｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅ?ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）：??ｓｔｅｐｌ：將樣本ｘ與族內(nèi)的其他點之間的平均距離作為簇內(nèi)的內(nèi)聚度ａ。??ｓｔｅｐ２：將樣本ｘ與最近簇中所有點之間的平均距離看作是與最近簇的分離??度ｂ。??ｓｔｅｐ３：將簇的分離度與簇內(nèi)聚度之差除以二者中比較大的數(shù)得到輪廓系數(shù)，??計算公式如式３－３。??Ａ（ｊ）?＿?ａ⑴??５（｜）＝?ｂ?，?（３－３）??ｍａｘ｛ｂ（１?，ａ?｝??輪廓系數(shù)的取值在－１到１之間。當(dāng)族內(nèi)聚度與分離度相等時，輪廓系數(shù)為０；??當(dāng)ｂ？ａ時

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]新形勢下共享單車現(xiàn)象分析與發(fā)展路徑探索[J]. 鄭雨蕃.  中國集體經(jīng)濟. 2019(07)
[2]協(xié)同治理視角下共享單車治理研究[J]. 欒楚婷.  經(jīng)濟師. 2019(02)
[3]城市共享單車發(fā)展存在的問題及規(guī)制路徑探析——基于多中心治理的視角[J]. 江童.  重慶文理學(xué)院學(xué)報(社會科學(xué)版). 2019(01)
[4]淺析共享單車發(fā)展現(xiàn)狀、問題及對策[J]. 陳浪,江珊,尹鈳雨,胡力源.  現(xiàn)代營銷(下旬刊). 2019(01)
[5]試論“共享單車”的社會風(fēng)險治理[J]. 李文.  行政與法. 2019(01)
[6]共享單車無序停放的規(guī)制現(xiàn)狀探析[J]. 沈宇晨.  現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè). 2019(06)
[7]共享單車停放問題分析及解決方案探究[J]. 金夢婷,張文昊,李路曼,李志斌.  中國集體經(jīng)濟. 2019(04)
[8]基于集成學(xué)習(xí)的共享單車需求量預(yù)測方法研究[J]. 陳赫.  現(xiàn)代商業(yè). 2018(36)
[9]基于共享單車數(shù)據(jù)的居民出行熱點區(qū)域與時空特征分析[J]. 王璐,李斌,徐永龍,馬博超,魏俊博.  河南科學(xué). 2018(12)
[10]基于波動出行需求的共享單車調(diào)度方案研究[J]. 侯海晶,磨少清,杜海興,劉新潮,李琦.  智庫時代. 2018(52)

碩士論文
[1]物流配送中車輛路徑問題的多目標(biāo)優(yōu)化算法研究[D]. 衛(wèi)田.清華大學(xué) 2007



本文編號：3561854