[發明專利]基于DBScan的多粒度城市公共自行車調度方法及系統

在審

• 申請號: 201810348597.7
• 申請日: 2018-04-18
• 公開（公告）號: CN108664995A
• 公開（公告）日: 2018-10-16
• 發明（設計）人: 胡正華;劉良旭;童春芽;李俊;茅琴嬌
• 申請（專利權）人: 寧波工程學院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q30/06;G06Q50/26
• 代理公司: 武漢華強專利代理事務所(普通合伙) 42237
• 代理人: 溫珊姍

1.基于DBScan的多粒度城市公共自行車站點聚類方法，其特征是，包括：

S110以站點為聚類對象，基于站點數據的空間位置分布，繪制聚類對象的k-dist圖；

所述k-dist圖中，橫坐標表示樣本容量，縱坐標表示具有k個鄰居點的任意聚類對象的最小區域半徑；

S120提取k-dist圖曲線的拐點，拐點對應的縱坐標值即區域半徑，所有拐點對應的區域半徑構成鄰域半徑值集；

S130按照鄰域半徑值從小到大遍歷鄰域半徑值集，對每一個鄰域半徑值，分別采用DBScan法對當前未被聚類的聚類對象進行聚類，從而獲得各不同層級的簇，其中，鄰域半徑值越大，所對應的層級越高。

2.如權利要求1所述的基于DBScan的多粒度城市公共自行車站點聚類方法，其特征是：

所述的繪制聚類對象的k-dist圖，進一步包括：

S111將所有聚類對象逐一作為聚類中心，對各聚類中心逐一執行：計算聚類中心與其k鄰近聚類對象的距離，最大的距離即該聚類中心的最小區域半徑；

執行完畢，獲得所有聚類對象的最小區域半徑；

S112按照最小區域半徑從小到大對對應的聚類對象排序，并繪制k-dist圖。

3.基于DBScan的多粒度城市公共自行車站點聚類系統，其特征是，包括：

k-dist圖繪制模塊，用來以站點為聚類對象，基于站點數據的空間位置分布，繪制聚類對象的k-dist圖；所述k-dist圖中，橫坐標表示樣本容量，縱坐標表示具有k個鄰居點的任意聚類對象的最小區域半徑；

鄰域半徑值集獲取模塊，用來提取k-dist圖曲線的拐點，拐點對應的縱坐標值即區域半徑，所有拐點對應的區域半徑構成鄰域半徑值集；

聚類模塊，用來按照鄰域半徑值從小到大遍歷鄰域半徑值集，對每一個鄰域半徑值，分別采用DBScan法對當前未被聚類的聚類對象進行聚類，從而獲得各不同層級的簇，其中，鄰域半徑值越大，所對應的層級越高。

4.基于DBScan的多粒度城市公共自行車調度方法，其特征是，包括：

S210根據權利要求1的聚類結果，分別獲得各層級對應的所有簇所形成的區域，即各層級的調度單元；

S220按照層級從高到低，利用各層級調度單元所包含各簇中站點間的歷史借車還車數據，依次制定各層級的城市公共自行車車輛調度方案；

S230整合每一層級的城市公共自行車調度方案，形成樹狀的調度策略；

S240根據樹狀的調度策略進行調度。

5.如權利要求4所述的基于DBScan的多粒度城市公共自行車調度方法，其特征是：

所述的制定各層級的城市公共自行車車輛調度方案，包括：

對同一層級的調度單元，將調度單元中各簇所形成的區域作為該層級車輛調度的基本單元；

根據各基本單元所包括站點的歷史借車還車數據，分別獲取預設時段內各基本單元整體的借車還車情況；

根據同一層級調度單元中站點的借車還車情況以及站點總數，制定城市公共自行車在同一層級調度單元之間的調度方案，所述調度方案至少包括城市公共自行車調出和調入的基本單元以及調派自行車的數量。

6.如權利要求5所述的基于DBScan的多粒度城市公共自行車調度方法，其特征是：

所述的預設時段內各基本單元內的借車還車情況采用各基本單元的度d＝(a-b)/n表示，其中，a表示基本單元內所有站點的借車總次數，b表示基本單元內所有站點的還車總次數，n表示基本單元內站點總數。

7.基于DBScan的多粒度城市公共自行車調度系統，其特征是，包括：

調度單元獲取模塊，用來根據聚類結果，分別獲得各層級對應的所有簇所形成的區域，即各層級的調度單元；

層級調度方案制定模塊，用來按照層級從高到低，利用各層級調度單元所包含各簇中站點間的歷史借車還車數據，依次制定各層級的城市公共自行車車輛調度方案；

調度方案整合模塊，用來整合每一層級的城市公共自行車調度方案，形成樹狀的調度策略；

調度模塊，用來根據樹狀的調度策略進行調度。