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基于共享单车数据的出行热点区域挖掘与分析

发布时间:2022-08-11 12:47
  随着移动互联网和共享经济的快速发展,共享单车如雨后春笋般出现在全国各地,引领了新的出行方式,缓解了城市道路交通压力,同时也成为智能交通中的研究热点。在共享单车发展过程中存在许多问题,如高峰时间段出行用车和停车难问题以及调度管理不到位等相关问题,但由于目前共享单车公开数据集有限、系统的理论研究又相对较少,因此深入挖掘共享单车的出行数据具有现实意义和理论研究价值。本文以北京市共享单车出行数据为研究对象,分析了用户的出行时空特征,进而基于密度峰值聚类算法挖掘出行热点区域,并基于LDA模型识别热点区域功能,最后设计实现原型系统。上述研究工作为提高用户体验及满意度、提升和引导运营公司管理规划服务、推动修建停车区域等公共服务设施提供借鉴参考和理论支撑。具体来说,本文主要包括以下四方面内容:第一、对共享单车出行数据进行数据清洗并将位置信息采用Geohash算法解码转换为经纬度坐标,再分别从时间和空间维度探究用户工作日和非工作日的出行特征,以可视化的方式解读用户共享单车的出行特征,以便为热点区域的研究提供依据。第二、根据用户出行的时空分析结果,基于密度峰值聚类算法挖掘不同高峰期时段的起点和终点出行热点... 

【文章页数】:61 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于共享单车数据的出行热点区域挖掘与分析


图1-1论文框架??1.4本章小结??

基于共享单车数据的出行热点区域挖掘与分析


图2-2工作日与非工作曰出行情况??

基于共享单车数据的出行热点区域挖掘与分析


图2-3工作日与非工作日出行距离分布??

【参考文献】:
期刊论文
[1]共建共治共享:大数据支持下共享单车智能化治理路径[J]. 郝雅立,温志强.  管理评论. 2019(01)
[2]共享单车运营分析及决策研究[J]. 张红,周迪新,程传祺,沙毓.  大数据. 2019(01)
[3]共享单车的投放研究——以南昌市为例[J]. 甘建元,张邻,黄小晴,胡榕芳.  数学的实践与认识. 2018(23)
[4]基于最小点覆盖的共享单车投放点选取方法[J]. 郝斌斌,吕斌,陈京荣.  交通信息与安全. 2018(05)
[5]基于大数据的南京市共享单车时空特征研究[J]. 周超,周亚男,李振世,杨泽航.  西南师范大学学报(自然科学版). 2018(10)
[6]共享单车调配路线优化问题研究[J]. 徐国勋,张伟亮,李妍峰.  工业工程与管理. 2019(01)
[7]基于LDA模型和聚类算法的城市热点推荐与应用[J]. 王诗童,刘美玲,孙立研.  智能计算机与应用. 2018(03)
[8]共享单车盈利模式分析[J]. 王慧君,朱建明.  企业经济. 2018(05)
[9]和谐城市视域下共享单车可持续发展研究[J]. 张景乐,张晨潇,曹露露.  中国商论. 2018(14)
[10]基于出租车轨迹数据的城市热点出行区域挖掘[J]. 郑林江,赵欣,蒋朝辉,邓建国,夏冬,刘卫宁.  计算机应用与软件. 2018(01)

硕士论文
[1]基于密度峰值聚类的两种改进算法的研究[D]. 晏焕钱.兰州大学 2018
[2]共享单车对北京市交通拥堵的影响研究[D]. 李宇鸽.北京交通大学 2018



本文编号:3674689

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