基于自回歸求和算法的共享單車調(diào)度分配研究

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(lái)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(guó)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(duì)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(duì)于空間特征，將預(yù)處理過(guò)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)導(dǎo)入地圖，通過(guò)ArcGIS分析平臺(tái)對(duì)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(lái)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(wàn)輛摩拜單車和34.96萬(wàn)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(duì)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(cè)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(jiǎn)單移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)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(duì)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(cè)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(guò)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(shuō)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(guò)對(duì)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(zhǎng)。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(shuō)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(guò)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(guò)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?tīng)顩r。故地鐵站點(diǎn)的位置分布是評(píng)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(duì)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(duì)于空間特征，將預(yù)處理過(guò)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)導(dǎo)入地圖，通過(guò)分析平臺(tái)對(duì)地理信息進(jìn)行分析處理，利用聚類分析對(duì)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)】

[1] 周思萌. 共享單車使用者滿意度的影響因素研究_以昆明市為例.

[2] 張澤葦. 淺析共享單車領(lǐng)域.