CN109670659A - 一种基于大数据的城市共享单车投放数量的优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于大数据的城市共享单车投放数量的优化方法，包括如下步骤：步骤1，获取地铁、公交车乘坐距离较短的每天出行乘客数量；步骤2，获取不同地铁站、公交车站的每天出行客数量分布；步骤3，通过网络将上述信息上传到云端服务器，并进行存储；步骤4，确定某一时间段内的平均短途出行乘客数量；步骤5，根据出行乘客数量以及区域比例，同时综合考虑周边车辆停放空间等，最终确定该区域投放共享单车数量：步骤6，根据共享单车GPS系统定位反馈，进行投放数量优化。本发明的基于大数据的城市共享单车投放数量的优化方法能够解决共享单车数量过多造成道路拥堵等问题，可以实现共享单车资源的合理利用。

Description

一种基于大数据的城市共享单车投放数量的优化方法
技术领域
本发明涉及共享单车技术领域，具体涉及基于大数据的城市共享单车投放数量的优化方法。
背景技术
随着共享单车的普及，给人们的出行带来了越来越多的方便，但在投放时会造成有的地点共享单车较多，而有的地点数量很少，不能匹配人们日常的需求，因此有必要对其投放数量进行优化。
发明内容
发明目的：针对上述现有技术中的不足，本发明提供基于大数据的城市共享单车投放数量的优化方法。
技术方案：
一种基于大数据的城市共享单车投放数量的优化方法，包括如下步骤：
步骤1，获取地铁、公交车乘坐距离较短的每天出行乘客数量；
步骤2，获取不同地铁站、公交车站的每天出行客数量分布；
步骤3，通过网络将上述信息上传到云端服务器，并进行存储；
步骤4，根据上述信息，进行历史大数据分析，确定某一时间段内的平均短途出行乘客数量；
步骤5，根据出行乘客数量以及区域比例，同时综合考虑周边车辆停放空间等，最终确定该区域投放共享单车数量：
步骤6，根据共享单车GPS系统定位反馈，从而确定区域共享单车使用频率，进行投放数量优化，最终形成最优的投放数量。
进一步地，步骤1中的出行乘客数量通过公共交通管理部门信息网络获取。
进一步地，所述距离较短的路程为地铁1～2站，公交车1～4站。
进一步地，步骤4中，所述的某一时间段为4～8个月。
进一步地，步骤5中，通过采集4～8个月内单个区域短途出行的人员数量信息，进行加权平均，综合分析城市老龄化出行比例，通过合理的计算，逐个确定各区域共享单车投放数量，最终得到城市总投放数量。
进一步地，步骤6中，按照计算结果进行共享单车投放，同时通过大数据平台实时监测共享单车使用频率，根据GPS位置变化得到，将该值作为反馈值，对预计结果进行优化，从而确定投放数量优化调整。
有益效果：本发明的基于大数据的城市共享单车投放数量的优化方法能够解决共享单车数量过多造成道路拥堵等问题，可以实现共享单车资源的合理利用，在解决短途出行的同时，不会造成停放、不用等资源浪费问题。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做更进一步的解释。
本发明提供一种基于大数据的城市共享单车投放数量的优化方法，包括如下步骤：
步骤1，获取地铁、公交车乘坐距离较短的每天出行乘客数量，出行乘客数量通过公共交通管理部门信息网络获取，所述距离较短的路程为地铁1～2站，公交车1～4站；
步骤2，获取不同地铁站、公交车站的每天出行客数量分布；
步骤3，通过网络将上述信息上传到云端服务器，并进行存储；
步骤4，根据上述信息，进行历史大数据分析，确定某一时间段内的平均短途出行乘客数量，所述的某一时间段为4～8个月；
步骤5，根据出行乘客数量以及区域比例，同时综合考虑周边车辆停放空间等，采用合理的算法，从而最终确定该区域投放共享单车数量，通过采集4～8个月内单个区域短途出行的人员数量信息，进行加权平均，综合分析城市老龄化出行比例，通过合理的计算，逐个确定各区域共享单车投放数量，最终得到城市总投放数量：
步骤6，根据共享单车GPS系统定位反馈，从而确定区域共享单车使用频率，进行投放数量优化，按照计算结果进行共享单车投放，同时通过大数据平台实时监测共享单车使用频率，根据GPS位置变化得到，将该值作为反馈值，对预计结果进行优化，从而确定投放数量优化调整，最终形成最优的投放数量。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于大数据的城市共享单车投放数量的优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，获取地铁、公交车乘坐距离较短的每天出行乘客数量；
步骤2，获取不同地铁站、公交车站的每天出行客数量分布；
步骤3，通过网络将上述信息上传到云端服务器，并进行存储；
步骤4：根据上述信息，进行历史大数据分析，确定某一时间段内的平均短途出行乘客数量；
步骤5，根据出行乘客数量以及区域比例，同时综合考虑周边车辆停放空间等，最终确定该区域投放共享单车数量：
步骤6，根据共享单车GPS系统定位反馈，从而确定区域共享单车使用频率，进行投放数量优化，最终形成最优的投放数量。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的城市共享单车投放数量的优化方法，其特征在于，步骤1中的出行乘客数量通过公共交通管理部门信息网络获取。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的城市共享单车投放数量的优化方法，其特征在于，所述距离较短的路程为地铁1～2站，公交车1～4站。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的城市共享单车投放数量的优化方法，其特征在于，步骤4中，所述的某一时间段为4～8个月。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的城市共享单车投放数量的优化方法，其特征在于，步骤5中，通过采集4～8个月内单个区域短途出行的人员数量信息，进行加权平均，综合分析城市老龄化出行比例，通过合理的计算，逐个确定各区域共享单车投放数量，最终得到城市总投放数量。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的城市共享单车投放数量的优化方法，其特征在于，步骤6中，按照计算结果进行共享单车投放，同时通过大数据平台实时监测共享单车使用频率，根据GPS位置变化得出，将该值作为反馈值，对预计结果进行优化，从而确定投放数量优化调整。
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