一种共享单车特征分析及需求点精准识别方法技术

本发明专利技术公开了一种共享单车特征分析及需求点精准识别方法，基于获取的行政区划边界数据及高德地图AMap_Adcode_citycode城市编码表，确定所需兴趣点POI数据；利用Pandas对POI数据进行快速预处理，去除冗余和错误数据；利用Pandas结合KDTree算法对POI数据中的交通设施服务类点数据初步识别其衔接范围内的需求点；针对共享单车轨迹数据对骑行距离、骑行次数、间隔时长、TOB业务分析及对应的核密度计算处理；根据特征分析结果，清洗离群数据；通过ArcGis基于Ripley's K函数进一步确定需求点的集聚特征；通过SDSEA算法精细区分需求点重心，减少离群数据干扰，优化调度方案。本发明专利技术通过提取POI数据，实现共享单车特征分析及需求点精准识别，为解决共享单车投放与需求不匹配问题提供了一种有效的方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能交通数据分析领域，具体涉及一种共享单车特征分析及需求点精准识别方法。

技术介绍

1、城市出行的“最后一公里”解决方案，往往借助自行车共享系统完成，早期的定点公共自行车，再到如今停放限制放宽的共享单车，给市民的出行带来了方便。但随着共享单车系统在城市内扩张，地区之间单车供需不平衡的情况也开始显现。仅通过城市交通数据后台，借助人力分析调整地区自行车供给、从服务端调控交通工具等粗放优化方式，难以应对市民灵活多变的出行需求以及频繁更新的实时地区共享单车需求程度，

2、目前，已有的共享单车调度策略，多数基于行政区和地图软件中的城市编码获取poi数据进行需求分析和单车分配工作。在这一过程中，因不同市民骑行习惯、单车个体异常情况等因素，会出现扰乱正常需求分析的异常、冗余数据，缺乏进一步的数据筛选处理，最终获取的共享单车调度策略，也会因此缺少准确性与参考性，给市民生活和交通运转带来不便。

技术实现思路

1、专利技术目的：针对
技术介绍
中提出的问题，本专利技术提供了一种共享单车特征分析及需求点精准识本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种共享单车特征分析及需求点精准识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种共享单车特征分析及需求点精准识别方法，其特征在于，基于获取的行政区划边界数据，利用ArcGIS专业软件对其进行包括重复点剔除、异常点筛选以及坐标纠偏操作。

3.根据权利要求1所述的一种共享单车特征分析及需求点精准识别方法，其特征在于，依托包括高德API、目标城市编码，通过Python爬虫爬取至少两年的POI数据。

4.根据权利要求1所述的一种共享单车特征分析及需求点精准识别方法，其特征在于,所述步骤三中利用Pandas针对共享单车订单数据重构出...

【技术特征摘要】

1.一种共享单车特征分析及需求点精准识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种共享单车特征分析及需求点精准识别方法，其特征在于，基于获取的行政区划边界数据，利用arcgis专业软件对其进行包括重复点剔除、异常点筛选以及坐标纠偏操作。

3.根据权利要求1所述的一种共享单车特征分析及需求点精准识别方法，其特征在于，依托包括高德api、目标城市编码，通过python爬虫爬取至少两年的poi数据。

4.根据权利要求1所述的一种共享单车特征分析及需求点精准识别方法，其特征在于,所述步骤三中利用pandas针对共享单车订单数据重构出行链、剔除非研究区域内数据、剔除重复轨迹数据以及骑行与停车状态异常数据，在出行链完整状态下提取共享单车的停车状态数据。

5.根据权利要求1所述的一种共享单车特征分析及需求点精准识别方法，其特征在于，所述步骤五中交通设施服务类点数据来源于经过pandas数据分析包处理的共享单车出行链，提取单车的停车状态后，围绕目标poi建立二维树，依次插入停车状态的点来...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡思涛，谢翔，王雪梅，武纪申，宋子阳，邓宇鹏，李斯羽，陈国鑫，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：