韓晶 廖明浩 劉婷婷
【摘 要】本文基于自回歸求和算法分析共享單車在調(diào)度和分配方面存在的不合理情況,重點(diǎn)在于分析單車的使用特征及人們的出行選擇。
【關(guān)鍵詞】自回歸求和;共享單車;調(diào)度分配
共享經(jīng)濟(jì)給人們的工作和生活帶來了前所未有的便利,極大提升消費(fèi)體驗(yàn)和資源使用率。但目前,我國城市共享單車資源配置還存在一定的不合理性,故本文在此建立合理的指標(biāo),分析不同時(shí)空共享單車資源的需求量。
一、前言
本文基于時(shí)間特征和空間特征兩方面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析不同時(shí)空共享單車資源的需求量的改變并建立合理的指標(biāo):對于時(shí)間特征,搜集到的數(shù)據(jù)按每60分鐘劃分為24個(gè)時(shí)間段,統(tǒng)計(jì)出每個(gè)時(shí)間段內(nèi)的租車數(shù)量,繪制圖表觀察需求量與時(shí)間序列的相關(guān)性;對于空間特征,將預(yù)處理過的坐標(biāo)數(shù)據(jù)導(dǎo)入地圖,通過ArcGIS分析平臺(tái)對地理信息進(jìn)行分析處理。
二、模型建立及求解
研究數(shù)據(jù)來源于2017年摩拜杯算法挑戰(zhàn)賽中提供的共享單車用戶使用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)樣本涵蓋北京市48.55萬輛摩拜單車和34.96萬摩拜單車用戶在2017年5月10日至5月16日內(nèi)的使用情況,具體包含用戶編號(hào)、單車編號(hào)、單車類型、單車使用起始時(shí)間、騎行起點(diǎn)和騎行終點(diǎn)等。
按以下步驟建模求解:
步驟一:我們從時(shí)間上班高峰和空間人流密度兩個(gè)角度考慮建立共享單車資源的需求量指標(biāo)。
步驟二:建立時(shí)間序列模型對共享單車資源的需求量進(jìn)行時(shí)間特征分析。
步驟三:利用ArcGIS分析平臺(tái)將數(shù)據(jù)預(yù)處理后的位置坐標(biāo)導(dǎo)入地圖,繪制出需求量熱力圖和聚類分析圖,分析其空間特征。
步驟四:不同時(shí)刻同一區(qū)域或同一區(qū)域不同時(shí)刻,分析需求量,得到合理的共享單車需求量定量指標(biāo)。
移動(dòng)平均法的定義:觀測序列為,移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù):,最終確定一次移動(dòng)平均值、二次移動(dòng)平均值以及最近N段序列之的平均值計(jì)算公式。
1.時(shí)間特征分析
在處理完數(shù)據(jù)之后,我們使用了一次簡單移動(dòng)平均法預(yù)測為了更直觀的看出時(shí)間分布與共享單車需求量的關(guān)系,我們?nèi)?,?0分鐘為一個(gè)時(shí)間分段,統(tǒng)計(jì)出每個(gè)時(shí)間段內(nèi)共享單車的訂單數(shù)。
曲線擬合結(jié)果如下圖1,圖2:
由以上結(jié)果可以看出,工作日內(nèi){7:00-8:00},{8:00-9:00},{12:00-13:00},{17:00-18:00},{18:00-19:00}這5個(gè)時(shí)間段為共享單車用車高峰,根據(jù)人們的出行規(guī)律,8:00-9:00通常為人們上學(xué)或上班的出行早高峰時(shí)間,因此對共享單車的需求量較大;12:00-13:00為午餐時(shí)間,18:00-19:00為人們放學(xué)或下班的出行晚高峰時(shí)間。而非工作日8:00-22:00時(shí)間段內(nèi)共享單車的需求量變化不大,浮動(dòng)頻率較小,所以共享單車資源的需求量和人們的出行規(guī)律密切相關(guān)。
2.空間特征分析
初步選取了工作日早高峰出行時(shí)間段8:00-9:00,將該時(shí)間段內(nèi)所有訂單起始坐標(biāo)位置導(dǎo)入地圖進(jìn)行觀察。
根據(jù)高德地圖測算,今年一、二季度,北京、上海5公里內(nèi)的駕車導(dǎo)航比例有所降低,反映出私家車短距離出行數(shù)量在減少,這部分短距離出行正是自行車騎行的適宜范圍,與共享單車呈正關(guān)聯(lián)。
因此,假設(shè)影響共享單車資源的需求量的空間指標(biāo)為交通樞紐位置分布(如公交車站,地鐵站)和人口流量密度。
通過ArcGIS分析平臺(tái),繪制出共享單車訂單密度熱力圖,同時(shí)添加北京市地鐵站坐標(biāo)圖層,為了更加直觀的觀察結(jié)果,將兩個(gè)圖層疊加如下圖:
由圖可知,共享單車的訂單熱力圖高亮部分和代表地鐵站點(diǎn)的黑色圓點(diǎn)有明顯重合分布,說明北京市區(qū)共享單車的投放點(diǎn)或需求量較大的點(diǎn)與交通樞紐站點(diǎn)聯(lián)系密切。
此外,根據(jù)用途類型可將城市劃分為住宅區(qū),學(xué)校,商圈,公交樞紐站等,通過對數(shù)據(jù)計(jì)算統(tǒng)計(jì)得到以各地鐵站點(diǎn)為輻射中心的輻射圈。
隨著合理距離范圍內(nèi)輻射半徑的增加可看出,地鐵周圍的單車總數(shù)訂單占比大幅增長。當(dāng)輻射半徑為1500米時(shí),相較于城市其他功能用途區(qū)域如學(xué)校,商圈等,地鐵站的共享單車的訂單數(shù)占比達(dá)到了62%,極大程度地說明了共享單車資源的空間特征指標(biāo)與地鐵站位置坐標(biāo)緊密相關(guān)。
同時(shí),我們通過需求量表分析得出在兩個(gè)相鄰區(qū)域之間的共享單車的需求量較大,分析原因可能是兩個(gè)區(qū)域的中心距離很小,使用共享單車的便捷程度大于其他交通工具。但是如果在其他兩個(gè)區(qū)域之間進(jìn)行行駛時(shí),由于兩個(gè)區(qū)域的中心距離過大從而導(dǎo)致人們更偏向于選擇其他交通工具(如公共汽車和私家車),從而導(dǎo)致共享單車的使用量較小。共享單車在一定程度上減緩了地鐵周邊和城市的擁堵狀況。故地鐵站點(diǎn)的位置分布是評估共享單車資源的需求量的一個(gè)重要指標(biāo)。
三、結(jié)論
從時(shí)間特征和空間特征兩方面進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和研究:對于時(shí)間特征,我們建立自回歸求和移動(dòng)平均模型,將搜集到的數(shù)據(jù)按每60分鐘劃分為24個(gè)時(shí)間段,統(tǒng)計(jì)出每個(gè)時(shí)間段內(nèi)的租車數(shù)量,繪制圖表觀察需求量與時(shí)間序列的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)存在早、午、晚用車高峰;對于空間特征,將預(yù)處理過的坐標(biāo)數(shù)據(jù)導(dǎo)入地圖,通過分析平臺(tái)對地理信息進(jìn)行分析處理,利用聚類分析對訂單起始坐標(biāo)聚類得到以地鐵站點(diǎn)為中心的共享單車租賃中心,得到地鐵樞紐位置是影響單車資源需求量的重要指標(biāo)之一,共享單車占比總數(shù)的62%。
【參考文獻(xiàn)】
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