一种基于指数的共享单车分布情况评估方法与流程

本发明涉及一种共享单车评价，尤其涉及一种基于指数的共享单车分布情况评估方法。
背景技术：
：随着科技的不断创新和发展，互联网已经渗透我们生活中的方方面面，互联网+也成为传统行业发展转型的重要形式。近年来，随着互联网的浪潮，共享经济发展如火如荼，2016年共享单车横空出世。共享单车的出现虽然丰富了出行的方式，为生产生活提供了便利，受到群众广泛欢迎，但给城市管理带来了诸多问题。而现状共享单车的管理仍依赖巡查等传统手段，获得的共享单车分布信息时效性和全面性较差，难以满足行业管理部门的需求，缺乏一种准确实时的共享单车分布情况评价体系，为城市共享单车的管理提供依据。技术实现要素：针对现有技术，本发明提出一种基于指数的共享单车分布情况评估方法，结合互联网共享单车大数据，提出共享单车分布指数，可以直观反映共享单车在路段以及区域层级的分布情况，从而能够定量化评价共享单车实时分布情况。为了解决上述技术问题，本发明提出的一种基于指数的共享单车分布情况评估方法，主要步骤是：1)采集所选评价区域内的共享单车行程数据，并将数据进行清洗；2)推算共享单车的实时点位；3)将共享单车点位与路段位置进行匹配；4)基于共享单车路段分布个数以及路段长度，计算路段的共享单车分布密度；5)根据共享单车路段分布密度与分布指数的函数关系，计算共享单车路段分布指数及划分共享单车路段分布等级；6)对评价区域进行区域划分，计算划分区域内共享单车区域分布指数，并划分共享单车区域分布等级，以此作为划分区域共享单车分布情况的评估结果。进一步讲，本发明所述的基于指数的共享单车分布情况评估方法，其中：步骤1)包括采集所选评价区域内的共享单车行程数据；通过数据清洗将无效订单进行剔除，保障共享单车进行实时位置推算的数据均为有效数据。无效订单是指骑行时间小于1min，骑行距离小于300m的行程数据。步骤2)包括：2-1)首先获取一个月的共享单车行程数据与静态位置数据，形成共享单车初始位置库；2-2)根据共享单车实时行程数据对共享单车位置进行更新；2-3)根据共享单车实时静态位置数据对共享单车实时位置进行修正，形成共享单车实时位置库。步骤3)包括：制定共享单车点位与路段位置的匹配规则为共享单车匹配至垂直距离最短的路段上；根据共享单车实时点位的推算结果进行共享单车路段位置匹配。步骤4)包括：首先统计在各路段分布的共享单车点位总数以及路段长度，然后通过下式确定各路段的共享单车的实时分布密度：其中，i为路段编号；ρi为路段i共享单车的实时分布密度；ni为路段i上的共享单车点位总量；li为路段i的长度。步骤5)中，所述的共享单车路段分布密度与分布指数的函数关系如下：其中，index_ldfbi为路段i的共享单车分布指数；ρi为路段i共享单车的实时分布密度。步骤5)中，所述的共享单车路段分布等级的划分标准如表1所示：表1共享单车路段分布指数等级划分表路段分布密度[0,0.2)[0.2,0.4)[0.4,0.6)[0.6,0.8)[0.8,∞]路段分布指数[0,2)[2,4)[4,6)[6,8)[8,10]分布密集程度零星分布稀疏分布轻度密集中度密集过度密集步骤6)包括：6-1)对评价区域进行区域划分；6-2)计算划分区域内共享单车过度密集分布路段里程比例；6-2)根据划分区域内共享单车过度密集分布里程比例进行区域内共享单车分布指数的标准化，标准化公式如下：其中，index_qyfbj为区域j的共享单车分布指数；pj为区域j共享单车的过密分布路段里程比例；6-3)根据区域内共享单车分布指数等级划分标准将区域共享单车分布指数进行分级如表2所示：表2共享单车区域分布指数等级划分表与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的一种基于指数的共享单车分布情况评估方法，本发明具有时间和空间普适性的特点，从时间的角度，可以实时计算也可以利用历史数据计算；从空间的交通，适合任意空间大小区域的计算。本发明宏观上可以衡量整个城市、各行政区的共享单车发展分布情况，实时监测共享单车分布情况的变化，一方面为共享单车未来发展政策制定提供数据支撑，另一方面可通过对政策实施前后分布情况的变化分析相关政策的实施效果；微观上可以通过对交通小区以及路段的共享单车分布情况的实时监测，快速定位共享单车分布密集区域，助力共享单车车辆的快速精准调度，提升城市共享单车的管理水平，助力共享单车乱象治理。附图说明图1是本发明共享单车实时分布指数计算方法的流程图；图2是本发明实施例中天津市中心城区各路段共享单车分布指数空间分布图；图3是本发明实施例中天津市中心城区各交通小区共享单车分布指数空间分布图；图4是本发明实施例中天津市中心城区各行政区共享单车分布指数柱状图；图5是本发明实施例中天津市中心城区共享单车分布指数图。具体实施方式下面结合图表以天津市为选定区域详细说明本发明提出的共享单车分布情况评估方法的实施过程，但下述实施例绝非对本发明有任何限制。自2017年2月起，互联网租赁自行车企业陆续进入天津市经营。经过三年发展，天津市互联网租赁自行车市场逐步趋稳，主要运营企业有三家分别为美团单车、哈啰单车以及青桔单车。主要运营区域包括市内六区(包括和平区、河西区、河东区、河北区、红桥区和南开区)、环城四区(包括西青区、津南区、东丽区和北辰区)、滨海新区、武清区以及蓟州区。一、实施例的数据基础本实施例所用共享单车数据主要包括天津市中心城区内共享单车行程数据、共享单车实时静态位置数据。数据主要来源于天津市交通大数据平台。数据的时间周期为2020年9月1日-11月18日。其中共享单车行程数据主要由天津市境内运行的共享单车在全市范围内骑行产生的数据，日数据量约208万条，字段主要包括行程编号、企业编号、车辆编号、起点经度、起点纬度、行程起始时间、终点经度、终点纬度、行程终止时间、骑行行程距离、行程持续时间等。具体如表3所示：表3共享单车行程数据示意行程编号企业编号车辆编号起点经度起点纬度行程起始时间115xxxx1317139909117.1492439.1040081605570837000mbk864xxxx108641883676117.2147439.114951605570925000115xxxx1314812163117.2363539.097871605570230000115xxxx1315066083117.1309639.090481605570870000115xxxx1314809857117.2565339.097951605570430000………………………………续表3行程编号终点经度终点纬度行程终止时间骑行行程距离行程持续时间115xxxx117.1524739.107471605571200000480363mbk864xxxx117.2148239.11504160557120000012240115xxxx117.2284939.101561605571200000800970115xxxx117.1289939.087781605571200000470330115xxxx117.2425839.0997216055712010003160771………………………………共享单车实时静态位置数据主要由天津市境内运行的共享单车产生的数据，日数据量约470万条，字段主要包括企业编号、车辆编号、经度、纬度、定位时间等。具体如表4所示：表4共享单车实时静态位置数据示意企业编号车辆编号经度纬度定位时间123110646092117.2742739.106051605571200000129510142592117.2104439.135221605571200000129190783857117.1516939.143061605571200000129150101306117.1496239.134801605571200000125920639057117.1597839.187601605571200000…………………………二、对于天津市中心城区共享单车分布情况的具体评估过程如图1所示，包括如下步骤：1)将共享单车行程数据进行清洗本实施例中，通过天津市交通大数据平台采集了2020年9月1日-11月18日的共享单车数据，并通过数据清洗将无效订单进行剔除，保障共享单车进行实时位置推算的数据均为有效数据。经过综合考虑，剔除的数据应包括骑行时间小于1min，骑行距离小于300m的骑行订单数据。经过清洗后，行程数据由161.25万变为151.76万，具体清理的数据如表5所示：表5清洗数据示意行程编号企业编号车辆编号起点经度起点纬度行程起始时间mbk864xxxx108641883676117.2147439.114951605570925000mbk864xxxx108641783269117.0738239.148251605570490000115xxxx1314836841117.1860739.123771605571136000115xxxx1314786791117.1583039.144991605571196000115xxxx1314223145117.2640439.101811605571184000………………………………续表5行程编号终点经度终点纬度行程终止时间骑行行程距离行程持续时间mbk864xxxx117.2148239.11504160557120000012240mbk864xxxx117.0738339.1482616055712000003360115xxxx117.1864039.1238516055712020006066115xxxx117.1583239.14500160557120200006115xxxx117.2639039.101721605571202000018………………………………2)推算共享单车的实时点位；本实施例通过天津市交通大数据平台获取了2020年9月的共享单车行程数据与静态位置数据，将行程数据按照时间分为两组，数据周期分别为2020年9月1日-15日以及2020年9月16日-30日。分别根据两组行程数据推算2020年9月16日0:00的共享单车实时点位库，并通过比形成共享单车的初始点位库，然后依据2020年9月16日0:00的共享单车静态位置数据对共享单车初始点位库进行修正，最终形成共享单车初始位置库。具体如表6所示：表6共享单车初始位置库示意企业编号车辆编号经度纬度定位时间129190446830117.2263439.105061600185600122800191992117.2477239.136601600185600129510066295117.6531139.040241600185600129190572976117.2502239.067371600185600123510167449117.1968739.120171600185600…………………………然后运用2020年9月16日-11月18日的共享单车行程数据对共享单车位置进行推算，然后依据共享单车实时静态位置数据对共享单车实时位置进行修正，最终形成共享单车实时位置库。3)将共享单车点位与路段位置进行匹配；本案例设计了共享单车点位与路段的匹配算法，具体匹配规则为共享单车应匹配至垂直距离最短的路段上。根据共享单车实时位置推算结果进行共享单车路段位置匹配。匹配结果如表7所示：表7共享单车位置匹配结果示意企业编号车辆编号经度纬度定位时间归属路段id129190446830117.2263439.10506160018560015624122800191992117.2477239.13660160018560014219129510066295117.6531139.04024160018560016524129190572976117.2502239.06737160018560011568123510167449117.1968739.12017160018560021167………………………………4)路段分布密度的计算；完成共享单车的实时位置推算和路段匹配后进行路段分布密度的计算。首先统计在各路段分布的共享单车点位总数ni以及路段长度li，其中共享单车点位总数ni通过对共享单车位置匹配结果中相同路段id出现的次数统计获得；路段长度li为地图中路段的固有属性。数据统计结束后，通过下式，确定各路段共享单车的分布密度：其中，i为路段编号；ρi为路段i共享单车的实时分布密度；ni为路段i上的共享单车点位总量；li为路段i的长度。5)确定路段分布密度与指数的对应关系，实现路段分布指数的计算与等级划分；根据路段分布密度的计算结果计算路段分布指数，并实现路段分布密集程度的评价，路段分布密度与指数函数关系如下：其中，index_ldfbi为路段i的共享单车分布指数；ρi为路段i共享单车的实时分布密度。通过上式对各路段分布指数进行计算后，根据等级划分标准对各路段的共享单车分布情况进行评价，具体路段分布等级划分标准如表8所示：表8共享单车路段分布指数等级划分表路段分布指数[0,2)[2,4)[4,6)[6,8)[8,10]分布密集程度零星分布稀疏分布轻度密集中度密集过度密集天津市中心城区各路段分布情况的评估结果如图2所示，从图2中可以看出天津市中心城区不同路段的共享单车分布情况，路段颜色越深代表共享单车的分布越密集，颜色越浅代表共享单车的分布越稀疏。6)对评价区域进行区域划分，计算共享单车区域分布指数，并进行等级划分；路段分布情况评价结束后，可根据评估结果对区域分布情况进行评价，可对评价区域按照需求进行区域划分，本实例中将中心城区以铁路、河川等作为分区界限划分为若干个交通小区。然后计算各交通小区内共享单车过度密集分布的路段里程比例pj，过密路段分布里程比例为交通小区内处于过度密集等级路段长度的总和与交通小区内所有路段长度总和的比值。最后将过密分布里程比例转化为共享单车区域分布指数，转换函数关系如下：其中，index_qyfbj为区域j的共享单车分布指数；pj为区域j共享单车的过密分布路段里程比例。区域分布等级划分标准如表9所示：表9共享单车区域分布指数等级划分表区域分布指数[0,2)[2,4)[4,6)[6,8)[8,10]分布密集程度零星分布稀疏分布轻度密集中度密集过度密集天津市中心城区各交通小区的评估结果如图3所示，从图3中可以看出天津市共享单车分布密集程度呈从中心向四周递减的态势，越靠近中心的交通小区共享单车分布越密集，越靠近外环的交通小区共享单车分布越稀疏。本实施例除对交通小区的共享单车分布情况进行评估外，还对天津市中心城区内各行政区的共享单车分布情况进行了评估，评估结果如图4和图5所示。从图4可以看出市内六区(包括和平区、河西区、河东区、河北区、红桥区和南开区)的共享单车分布密集程度明显高于环城四区(包括西青区、津南区、东丽区和北辰区)，且分布情况随时间变化不大。图5中示出了天津市中心城区整体的共享单车分布指数，处于“中度密集”的等级，可以看出天津市共享单车整体分布偏多。根据本发明得出的共享单车分布情况评估结果，宏观上可以衡量整个城市、各行政区的共享单车发展分布情况，实时监测共享单车分布情况的变化，一方面为共享单车未来发展政策制定提供数据支撑，另一方面可通过对政策实施前后分布情况的变化分析相关政策的实施效果。微观上可以通过对交通小区以及路段的共享单车分布情况的实时监测，快速定位共享单车分布密集区域，助力共享单车车辆的快速精准调度，提升城市共享单车的管理水平，助力共享单车乱象治理。同时共享单车分布情况的评估有助于共享单车服务水平的提升，从而提升共享单车的吸引力，进而提升天津市绿色出行比例，对于节约资源、降低能耗、减少污染、促进经济社会可持续发展具有重要意义。尽管上文结合图标对本发明进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨的情况下，还可以做出很多变形，这些均属于本发明的保护之内。当前第1页12