[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于聚類(lèi)算法的共享單車(chē)停車(chē)區(qū)布設(shè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010590509.1
• 申請(qǐng)日: 2020-06-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111881939B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-03-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙德;王煒;武麗佳;梁鳴璋;屠雨
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/62
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/62;G08G1/14
• 代理公司: 南京眾聯(lián)專(zhuān)利代理有限公司 32206
• 代理人: 蔣昱

一種基于聚類(lèi)算法的共享單車(chē)停車(chē)區(qū)布設(shè)方法，包括以下步驟：S1、獲取共享單車(chē)歷史位置數(shù)據(jù)；S2、對(duì)共享單車(chē)位置數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換；S3、初始化DBSCAN算法聚類(lèi)參數(shù)并初步聚類(lèi)；S4、采用k均值聚類(lèi)算法劃分過(guò)大類(lèi)；S5、評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算與聚類(lèi)參數(shù)遍歷情況檢驗(yàn)；S6、提出最優(yōu)共享單車(chē)停車(chē)區(qū)位置及容量；S7、判別停車(chē)區(qū)布設(shè)效果的穩(wěn)定性。本發(fā)明方法可以有效緩解共享單車(chē)停車(chē)區(qū)施劃不合理的情況，更有針對(duì)性的布設(shè)停車(chē)區(qū)，一定程度上提高了共享單車(chē)的規(guī)范化管理水平，并且本發(fā)明方法兼顧不同時(shí)段的位置信息、共享單車(chē)停車(chē)區(qū)的服務(wù)半徑等因素進(jìn)行停車(chē)區(qū)施劃，可以統(tǒng)籌全時(shí)段的停車(chē)需求與使用者步行距離。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及城市交通的共享單車(chē)領(lǐng)域，涉及一種基于聚類(lèi)算法的共享單車(chē)停車(chē)區(qū)布設(shè)方法。

背景技術(shù)

作為一種新興的交通方式，共享單車(chē)在全球范圍內(nèi)日益普及。共享單車(chē)系統(tǒng)中的每輛自行車(chē)都配備了全球定位系統(tǒng)(GPS)，通過(guò)掃描二維碼便可以租用。用戶可以把租用的共享單車(chē)停放在自行車(chē)架上或者路邊。這為居民提供了短途旅行的替代模式，并且解決了接駁地鐵站的“最后一公里”問(wèn)題。不過(guò)，這些便捷同樣帶來(lái)很多問(wèn)題，例如過(guò)剩的共享單車(chē)、不合理停靠等等。亂停亂放的共享單車(chē)阻礙了行人和機(jī)動(dòng)車(chē)的行駛空間。這為政府及共享單車(chē)運(yùn)行商帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。

世界各國(guó)政府開(kāi)始規(guī)范共享單車(chē)的停放，并且控制共享單車(chē)的總車(chē)隊(duì)大小。政府強(qiáng)迫運(yùn)營(yíng)商在地鐵站、公交站及住宅區(qū)內(nèi)設(shè)立共享單車(chē)停車(chē)區(qū)。然而，在中國(guó)大多數(shù)城市設(shè)置的停車(chē)區(qū)的效果并不理想，主要是因?yàn)橥＼?chē)區(qū)與真正的停車(chē)需求不匹配。因此，十分有必要采取科學(xué)的辦法，幫助政府相關(guān)單位及運(yùn)營(yíng)商合適的共享單車(chē)停車(chē)區(qū)。

目前，大多數(shù)的共享單車(chē)業(yè)務(wù)使用手機(jī)應(yīng)用租用單車(chē)和支付相關(guān)費(fèi)用。應(yīng)用程序可以為用戶提供附近可用共享單車(chē)的實(shí)時(shí)位置。這些共享單車(chē)的實(shí)時(shí)靜態(tài)位置數(shù)據(jù)恰好可以反映共享單車(chē)的動(dòng)態(tài)停車(chē)需求。因此，本發(fā)明方法將根據(jù)共享單車(chē)的實(shí)時(shí)位置數(shù)據(jù)，提出一種基于聚類(lèi)算法的共享單車(chē)停車(chē)區(qū)布設(shè)方法。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)以上問(wèn)題，本發(fā)明提供一種基于聚類(lèi)算法的共享單車(chē)停車(chē)區(qū)布設(shè)方法，本發(fā)明方法可以有效緩解共享單車(chē)停車(chē)區(qū)施劃不合理的情況，更有針對(duì)性的布設(shè)停車(chē)區(qū)，一定程度上提高了共享單車(chē)的規(guī)范化管理水平，并且本發(fā)明方法兼顧不同時(shí)段的位置信息、共享單車(chē)停車(chē)區(qū)的服務(wù)半徑等因素進(jìn)行停車(chē)區(qū)施劃，可以統(tǒng)籌全時(shí)段的停車(chē)需求與使用者步行距離，為達(dá)此目的，本發(fā)明提供一種基于聚類(lèi)算法的共享單車(chē)停車(chē)區(qū)布設(shè)方法，包括如下步驟：

S1、獲取共享單車(chē)歷史位置數(shù)據(jù)；

所述步驟S1中，每隔T小時(shí)，獲取一次城市區(qū)域內(nèi)所有共享單車(chē)的歷史位置數(shù)據(jù)，累計(jì)采集14天；第一個(gè)7天數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集，第二個(gè)7天數(shù)據(jù)為驗(yàn)證集；共享單車(chē)的歷史位置數(shù)據(jù)包括每輛車(chē)的編號(hào)n、經(jīng)度緯度λ、獲取時(shí)間t；

S2、對(duì)共享單車(chē)位置數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換；

所述步驟S2中的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為聚類(lèi)數(shù)據(jù)，將S1中的經(jīng)度與緯度λ數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為UTM坐標(biāo)數(shù)據(jù)(E，N)，轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)為聚類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)；

S3、初始化DBSCAN算法聚類(lèi)參數(shù)并初步聚類(lèi)；

所述步驟S3具體包括如下步驟：

S31、初始化DBSCAN聚類(lèi)模型的參數(shù)EPS和minPts，EPS和minPts從可選集Z中無(wú)放回的選取；可選集Z由EPS∈{x|0x60,x∈N}與minPts∈{x|0x30,x∈N}的任意兩兩組合構(gòu)成；

S32、針對(duì)步驟S2的聚類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)中坐標(biāo)數(shù)據(jù)(E，N)，采用步驟S31中的參數(shù)值進(jìn)行DBSCAN聚類(lèi)，根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果將每組坐標(biāo)標(biāo)記為一級(jí)類(lèi)編號(hào)或噪聲；

S4、采用k均值聚類(lèi)算法劃分過(guò)大類(lèi)；