CN110163660B - 一种共享单车投放规模测算方法及系统 - Google Patents

一种共享单车投放规模测算方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种共享单车投放规模测算方法及系统，涉及公共交通技术领域，用于对城市中对共享单车的投放规模进行测算，解决了现有技术中的研究方法测算出的结果与实际需要在该城市投放共享单车的数量之间存在较大误差的问题，其包括：收集并存储已发生的骑行数据，并根据骑行数据建立数据集；根据所述数据集找出所有可能的骑行记录，并将所述骑行记录放入最少单车需求记录中；根据所述最少单车需求记录设定共享单车需求量与供应量之间的关系，并将所述关系记做被选概率；根据所述被选概率推导在城市中适宜投放共享单车的规模，从而使得预测结果能够更加贴合实际，从而降低了测算出的结果与实际需要在该城市投放共享单车的数量之间存的误差。

Description

一种共享单车投放规模测算方法及系统
技术领域
本发明涉及公共交通技术领域，尤其涉及一种共享单车投放规模测算方法及系统。
背景技术
随着社会的进步，共享经济逐渐兴起，而共享单车更是受到了人们的青睐，据交通运输部不完全统计，截至2017年7月，全国共享单车累计投放超1600万辆。而随着共享单车的兴起，由于有的城市共享单车的投入数量过多，已经叫停了共享单车的投放，有的城市共享单车的投入数量较小，出现共享单车不够用的情况；因此，每个城市的共享单车投放量，受到了人们的广泛关注。
现有的共享单车投放量的研究方法主要从宏观及传统交通角度出发。例如：以人口总量、自行车交通分担率、交通出行距离进行乘积计算的普遍性研究方法；类似交通小区调研的划分小区、抽样调查、四阶段评估方法；以及研究不同的土地性质、开发强度下慢行交通的产生量的土地开发强度法；还有结合土地-建筑-人口-骑行量的复合模型等。
上述的方法普遍比较宏观，缺少对实际骑行数据的微观分析，因此根据现有共享单车投放量的研究方法测算出的结果与实际需要在该城市投放共享单车的数量之间存在较大的误差。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种共享单车投放规模测算方法及系统，旨在解决现有技术中的研究方法测算出的结果与实际需要在该城市投放共享单车的数量之间存在较大误差的技术问题。
为实现上述目的，本发明第一方面提供一种共享单车投放规模测算方法，包括：收集并存储已发生的骑行数据，并根据所述骑行数据建立数据集；根据所述数据集找出所有可能的骑行记录，并将所述骑行记录放入最少单车需求记录中；根据所述最少单车需求记录设定共享单车需求量与供应量之间的关系，并将所述关系记做被选概率；根据所述被选概率推导在城市中适宜投放共享单车的规模。
进一步地，所述收集已发生的骑行数据，并根据所述骑行数据建立数据集包括：收集每次骑行的共享单车在起点位置的起点位置坐标；收集每次骑行的结束共享单车位置的终点位置坐标；收集每次骑行开始的起始时间；收集每次骑行结束的终止时间；将一次骑行的所述起点位置坐标、所述终点位置坐标、所述起始时间及所述终止时间设定为骑行数据的一个数据集元素；根据所有骑行数据的所有数据集元素建立数据集。
进一步地，所述根据所述数据集找出所有可能的骑行记录，并将所述骑行记录放入最少单车需求记录中包括：从所述数据集中挑选所述起始时间最早的数据集元素作为共享单车的第一次出行记录；在所述第一次出行记录的所述终点位置坐标周围寻找出发时间晚于所述第一次出行记录内终止时间的数据集元素，作为第一次出行记录集，并将第一次出行记录集中起始时间最早的数据集元素作为第二次出行记录；根据第一次出行记录及第二次出行记录找出共享单车可能出现的所有出行记录，并将所述所有出行记录放入最少单车需求记录中,将此时的最少单车需求记录的集合作为第一辆单车的出行记录集；返回去除了第一辆单车的出行记录集的所述记录集，并在此时的数据集内再次寻找起始时间最早的数据集元素作为新的第一次出行记录；根据共享单车所有出行记录的查找方法得到第二辆单车的出行记录，记做第二辆单车的出行记录集；根据第一次单车的出行记录集及第二次单车的出行记录集的查找方式，得到所有单车出行记录集的查找方式，将所有的数据集元素的所有出行记录分配到最少单车的出行链中，根据最少单车的出行链得到所有出行需求的最少单车数量，并记录最少单车数量中所有共享单车的起点位置坐标及终点位置坐标。
进一步地，所述根据所述最少单车需求记录设定共享单车需求量与供应量之间的关系，并将所述关系记做被选概率包括：根据共享单车的使用规律，即先到先得的规律，在空间内最少需要的共享单车数量小于可供选择的共享单车数量时，根据最少需要的共享单车数量及可供选择的共享单车数量得到被选概率，且被选概率越小则停放的共享单车被需求者选择的概率越小。
进一步地，所述方法还包括：根据连续时间节点上的所述数据集，找出共享单车在空间上且在不同状态下的稳定性，并根据所述稳定性指导空间上的共享单车投放及人工调配的管理工作。
本发明第二方面提供一种共享单车投放规模测算系统，包括：数据集建立模块，用于收集并存储已发生的骑行数据，并根据所述骑行数据建立数据集；最少单车需求记录模块，用于根据所述数据集找出所有可能的骑行记录，并将所述骑行记录放入最少单车需求记录中；被选概率模块，用于根据所述最少单车需求记录设定共享单车需求量与供应量之间的关系，并将所述关系记做被选概率；投放规模预算模块，用于根据所述被选概率推导在城市中适宜投放共享单车的规模。
进一步地，所述数据集建立模块包括：起点位置坐标收集单元，用于收集每次骑行的共享单车在起点位置的起点位置坐标；终点位置坐标收集单元，用于收集每次骑行的结束共享单车位置的终点位置坐标；起始时间收集单元，用于收集每次骑行开始的起始时间；终止时间收集单元，用于收集每次骑行结束的终止时间；数据集元素设定单元，用于将一次骑行的骑行数据内的所述起点位置坐标、所述终点位置坐标、所述起始时间及所述终止时间设定为一个数据集元素；数据集建立单元，用于根据所有骑行的骑行数据内的所有数据集元素建立数据集。
进一步地，最少单车需求记录模块包括：第一次出行记录确定单元，用于从所述数据集中挑选所述起始时间最早的数据集元素作为共享单车的第一次出行记录；第二次出行记录确定单元，用于在所述第一次出行记录的终点位置坐标周围寻找出发时间晚于所述第一次出行记录内终止时间的数据集元素，作为第一次出行记录集，并将第一次出行记录集中起始时间最早的数据集元素作为第二次出行记录；第一辆单车的出行记录集查找单元，用于根据第一次出行记录及第二次出行记录找出共享单车可能出现的所有出行记录，并将所述所有出行记录放入最少单车需求记录中,将此时的最少单车需求记录的集合作为第一辆单车的出行记录集；新的第一次出行记录确定单元，用于返回去除了第一辆单车的出行记录集的所述记录集，并在此时的数据集内再次寻找起始时间最早的数据集元素作为新的第一次出行记录；第二辆单车的出行记录集查找单元，用于根据共享单车所有出行记录的方法得到新的第二次出行记录及新的所有出行记录；最少单车数量确定单元，用于根据第一次单车的出行记录集及第二次单车的出行记录集的查找方式，得到所有单车出行记录集的查找方式，将所有的数据集元素的所有出行记录分配到最少单车的出行链中，根据最少单车的出行链得到所有出行需求的最少单车数量，并记录最少单车数量中所有共享单车的起点位置坐标及终点位置坐标。
本发明提供一种共享单车投放规模测算方法及系统，有益效果在于：根据已经发生的骑行数据建立的数据集，并使用数据集进行共享单车投放的预测，使得共享单车投放的预测能够依据已有数据，从而使得预测结果能够更加贴合实际，从而降低了测算出的结果与实际需要在该城市投放共享单车的数量之间存的误差。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例共享单车投放规模测算方法的流程示意图；
图2为本发明实施例共享单车投放规模测算系统的结构示意框图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，为一种共享单车投放规模测算方法，包括：S1、收集并存储已发生的骑行数据，并根据骑行数据建立数据集；S2、根据数据集找出所有可能的骑行记录，并将骑行记录放入最少单车需求记录中；S3、根据最少单车需求记录设定共享单车需求量与供应量之间的关系，并将关系记做被选概率；S4、根据被选概率推导在城市中适宜投放共享单车的规模。
收集已发生的骑行数据，并根据骑行数据建立数据集包括：收集每次骑行的共享单车在起点位置的起点位置坐标；收集每次骑行的结束共享单车位置的终点位置坐标；收集每次骑行开始的起始时间；收集每次骑行结束的终止时间；将一次骑行的起点位置坐标、终点位置坐标、起始时间及终止时间设定为骑行数据的一个数据集元素；根据所有骑行数据的所有数据集元素建立数据集。
根据数据集找出所有可能的骑行记录，并将骑行记录放入最少单车需求记录中包括：从数据集中挑选起始时间最早的数据集元素作为共享单车的第一次出行记录；在第一次出行记录的终点位置坐标周围寻找出发时间晚于第一次出行记录内终止时间的数据集元素，作为第一次出行记录集，并将第一次出行记录集中起始时间最早的数据集元素作为第二次出行记录；根据第一次出行记录及第二次出行记录找出共享单车可能出现的所有出行记录，并将所有出行记录放入最少单车需求记录中,将此时的最少单车需求记录的集合作为第一辆单车的出行记录集；返回去除了第一辆单车的出行记录集的记录集，并在此时的数据集内再次寻找起始时间最早的数据集元素作为新的第一次出行记录；根据共享单车所有出行记录的查找方法得到第二辆单车的出行记录，记做第二辆单车的出行记录集；根据第一次单车的出行记录集及第二次单车的出行记录集的查找方式，得到所有单车出行记录集的查找方式，将所有的数据集元素的所有出行记录分配到最少单车的出行链中，根据最少单车的出行链得到所有出行需求的最少单车数量，并记录最少单车数量中所有共享单车的起点位置坐标及终点位置坐标。
具体地，根据已发生的骑行数据，建立数据集{O，D，TO，TD}，在数据集中，O表示一次骑行的起点位置坐标，D表示该次骑行的终点位置坐标，TO表示该次骑行的起始时间，TD表示该次骑行的终止时间。从数据集中挑选TO最早的骑行记录作为第一辆编号为B的共享单车的第一次出行记录，并记为Bi(O0,D0,TO0,TD0)，i＝1，随后在共享单车B的终点位置D0的100米范围内寻找出发时间晚于本次到达时间TO0的最早一条记录，作为共享单车B的下一次出行记录，并记为Bi+1(O0,D0,TO0,TD0)，以此循环，直至找到所有可能的骑行记录，并将其提取放入最少单车需求记录中，且将B改为B+1；随后返回数据集的剩余记录中TO最早的骑行记录作为新的编号为B的共享单车的第一次出行记录，以此循环，在不断的查找过程中，得到高效集约的方式完成所有出行需求的最少单车数量，并记录其初始位置及终点位置。
根据最少单车需求记录设定单车需求量与供应量之间的关系，并将关系记做被选概率包括：根据共享单车的使用规律，即先到先得的规律，在空间内最少需要的共享单车数量小于可供选择的共享单车数量时，根据最少需要的共享单车数量及可供选择的共享单车数量得到被选概率，且被选概率越小则停放的共享单车被需求者选择的概率越小。
具体地，由于在空间上共享单车的使用，是先到先得的方式，当空间内最少需要的共享单车数量m小于可供选择的共享单车数量n时，每辆共享单车的被选概率p可表达为：p＝1/n+1/(n-1)+…+1/(n-m+1)；例如，在20辆共享单车中，若仅需5辆共享单车，则一辆共享单车每次备选的概率可以表达为1/20+1/19+1/18+1/17+1/16≈0.28，则可以得出备选概率越小，代表着停放的车辆被需求者选择的概率越小，即代表投放规模过剩，而被选概率越大，则代表着共享单车的供应略微紧缺。
根据上述被选概率，即可反向推断出共享单车适宜的投放规模；例如，设定最适宜的备选概率为0.8，则当共享单车的最小需求量是10辆时，则最适宜的投放规模是17辆；例如，设定最适宜的备选概率为1.1，则共享单车最适宜的投放规模是14辆。在本实施例中，把共享单车的破损率考虑入投放规模，设定备选概率为0.8。
方法还包括：根据连续时间节点上的数据集，找出共享单车在空间上且在不同状态下的稳定性，并根据稳定指导空间上的共享单车投放及人工调配的管理工作。
由于在较大尺度上，个体的行为往往具有一种系统性特征，如果把共享单车的移动过程看作是一个自组织的过程，其初始位置与最终位置的比较会呈现三种状态，即：驶入数量＝驶出数量，驶入适量>驶出数量，驶入数量<驶出数量，而借助多日连续的骑行数据，能够发现空间上的上述三种状态的稳定性，从而进一步指导空间上的共享单车投放及人工调配的管理工作；因此，可通过对加快长时间序列的最少单车需求数据进行适宜投放规模的测算，并根据共享单车最终驶出数量及驶入数量的对比，对空间上难以实现自平衡的区域，进行人工调配。
请参阅图2，本申请还提供一种共享单车投放规模测算系统，包括：数据集建立模块1、最少单车需求记录模块2、被选概率模块3及投放规模预算模块4；数据集建立模块1用于收集并存储已发生的骑行数据，并根据骑行数据建立数据集；最少单车需求记录模块2用于根据数据集找出所有可能的骑行记录，并将骑行记录放入最少单车需求记录中；被选概率模块3用于根据最少单车需求记录设定共享单车需求量与供应量之间的关系，并将关系记做被选概率；投放规模预算模块4用于根据被选概率推导在城市中适宜投放共享单车的规模。
数据建立模块包括：起点位置坐标收集单元、终点位置坐标收集单元、起始时间收集单元、终止时间收集单元、数据集元素设定单元及数据集建立单元；起点位置坐标收集单元用于收集每次骑行的共享单车在起点位置的起点位置坐标；终点位置坐标收集单元用于收集每次骑行的结束共享单车位置的终点位置坐标；起始时间收集单元用于收集每次骑行开始的起始时间；终止时间收集单元用于收集每次骑行结束的终止时间；数据集元素设定单元用于将一次骑行的起点位置坐标、终点位置坐标、起始时间及终止时间设定为骑行数据的一个数据集元素；数据集建立单元用于根据所有骑行数据的所有数据集元素建立数据集。
最少单车需求记录模块2包括：第一次出行记录确定单元、第二次出行记录确定单元、第一辆单车的出行记录集查找单元、新的第一次出行记录确定单元、第二辆单车的出行记录集查找单元及最少单车数量确定单元；第一次出行记录确定单元，用于从所述数据集中挑选所述起始时间最早的数据集元素作为共享单车的第一次出行记录；第二次出行记录确定单元，用于在所述第一次出行记录的终点位置坐标周围寻找出发时间晚于所述第一次出行记录内终止时间的数据集元素，作为第一次出行记录集，并将第一次出行记录集中起始时间最早的数据集元素作为第二次出行记录；第一辆单车的出行记录集查找单元，用于根据第一次出行记录及第二次出行记录找出共享单车可能出现的所有出行记录，并将所述所有出行记录放入最少单车需求记录中,将此时的最少单车需求记录的集合作为第一辆单车的出行记录集；新的第一次出行记录确定单元，用于返回去除了第一辆单车的出行记录集的所述记录集，并在此时的数据集内再次寻找起始时间最早的数据集元素作为新的第一次出行记录；第二辆单车的出行记录集查找单元，用于根据共享单车所有出行记录的方法得到新的第二次出行记录及新的所有出行记录；最少单车数量确定单元，用于根据第一次单车的出行记录集及第二次单车的出行记录集的查找方式，得到所有单车出行记录集的查找方式，将所有的数据集元素的所有出行记录分配到最少单车的出行链中，根据最少单车的出行链得到所有出行需求的最少单车数量，并记录最少单车数量中所有共享单车的起点位置坐标及终点位置坐标。
被选概率模块3包括：备选概率确定单元，用于根据共享单车的使用规律，即先到先得的规律，在空间内最少需要的共享单车数量小于可供选择的共享单车数量时，根据最少需要的共享单车数量及可供选择的共享单车数量得到被选概率，且被选概率越小则停放的共享单车被需求者选择的概率越小。
共享单车投放规模测算系统还包括：人工调配模块，用于根据连续时间节点上的数据集，找出共享单车在空间上且在不同状态下的稳定性，并根据稳定性指导空间上的共享单车投放及人工调配的管理工作。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-On l yMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本发明所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上为对本发明所提供的一种共享单车投放规模测算方法及系统的描述，对于本领域的技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (4)

1.一种共享单车投放规模测算方法，其特征在于，包括：
收集并存储已发生的骑行数据，并根据所述骑行数据建立数据集，所述收集已发生的骑行数据，并根据所述骑行数据建立数据集包括：
收集每次骑行的共享单车在起点位置的起点位置坐标，
收集每次骑行的结束共享单车位置的终点位置坐标，
收集每次骑行开始的起始时间，
收集每次骑行结束的终止时间，
将一次骑行的所述起点位置坐标、所述终点位置坐标、所述起始时间及所述终止时间设定为骑行数据的一个数据集元素，
根据所有骑行数据的所有数据集元素建立数据集，
根据所述数据集找出所有可能的骑行记录，并将所述骑行记录放入最少单车需求记录中，包括：
从所述数据集中挑选所述起始时间最早的数据集元素作为共享单车的第一次出行记录，
在所述第一次出行记录的所述终点位置坐标周围寻找出发时间晚于所述第一次出行记录内终止时间的数据集元素，作为第一次出行记录集，并将第一次出行记录集中起始时间最早的数据集元素作为第二次出行记录，
根据第一次出行记录及第二次出行记录找出共享单车可能出现的所有出行记录，并将所述所有出行记录放入最少单车需求记录中,将此时的最少单车需求记录的集合作为第一辆单车的出行记录集，
返回去除了第一辆单车的出行记录集的所述记录集，并在此时的数据集内再次寻找起始时间最早的数据集元素作为新的第一次出行记录，
根据共享单车所有出行记录的查找方法得到第二辆单车的出行记录，记做第二辆单车的出行记录集，
根据第一次单车的出行记录集及第二次单车的出行记录集的查找方式，得到所有单车出行记录集的查找方式，将所有的数据集元素的所有出行记录分配到最少单车的出行链中，根据最少单车的出行链得到所有出行需求的最少单车数量，并记录最少单车数量中所有共享单车的起点位置坐标及终点位置坐标；
根据所述最少单车需求记录设定共享单车需求量与供应量之间的关系，并将所述关系记做被选概率；
根据所述被选概率推导在城市中适宜投放共享单车的规模。
2.根据权利要求1所述的共享单车投放规模测算方法，其特征在于，
所述根据所述最少单车需求记录设定共享单车需求量与供应量之间的关系，并将所述关系记做被选概率包括：
根据共享单车的使用规律，即先到先得的规律，在空间内最少需要的共享单车数量小于可供选择的共享单车数量时，根据最少需要的共享单车数量及可供选择的共享单车数量得到被选概率，且被选概率越小则停放的共享单车被需求者选择的概率越小。
3.根据权利要求1所述的共享单车投放规模测算方法，其特征在于，
所述方法还包括：根据连续时间节点上的所述数据集，找出共享单车在空间上且在不同状态下的稳定性，并根据所述稳定性指导空间上的共享单车投放及人工调配的管理工作。
4.一种共享单车投放规模测算系统，其特征在于，
数据集建立模块，用于收集并存储已发生的骑行数据，并根据所述骑行数据建立数据集，所述数据集建立模块包括：
起点位置坐标收集单元，用于收集每次骑行的共享单车在起点位置的起点位置坐标；
终点位置坐标收集单元，用于收集每次骑行的结束共享单车位置的终点位置坐标；
起始时间收集单元，用于收集每次骑行开始的起始时间；
终止时间收集单元，用于收集每次骑行结束的终止时间；
数据集元素设定单元，用于将一次骑行的所述起点位置坐标、所述终点位置坐标、所述起始时间及所述终止时间设定为骑行数据的一个数据集元素；
数据集建立单元，用于根据所有骑行数据的所有数据集元素建立数据集；
最少单车需求记录模块，用于根据所述数据集找出所有可能的骑行记录，并将所述骑行记录放入最少单车需求记录中，最少单车需求记录模块包括：
第一次出行记录确定单元，用于从所述数据集中挑选所述起始时间最早的数据集元素作为共享单车的第一次出行记录；
第二次出行记录确定单元，用于在所述第一次出行记录的终点位置坐标周围寻找出发时间晚于所述第一次出行记录内终止时间的数据集元素，作为第一次出行记录集，并将第一次出行记录集中起始时间最早的数据集元素作为第二次出行记录；
第一辆单车的出行记录集查找单元，用于根据第一次出行记录及第二次出行记录找出共享单车可能出现的所有出行记录，并将所述所有出行记录放入最少单车需求记录中,将此时的最少单车需求记录的集合作为第一辆单车的出行记录集；
新的第一次出行记录确定单元，用于返回去除了第一辆单车的出行记录集的所述记录集，并在此时的数据集内再次寻找起始时间最早的数据集元素作为新的第一次出行记录；
第二辆单车的出行记录集查找单元，用于根据共享单车所有出行记录的方法得到新的第二次出行记录及新的所有出行记录；
最少单车数量确定单元，用于根据第一次单车的出行记录集及第二次单车的出行记录集的查找方式，得到所有单车出行记录集的查找方式，将所有的数据集元素的所有出行记录分配到最少单车的出行链中，根据最少单车的出行链得到所有出行需求的最少单车数量，并记录最少单车数量中所有共享单车的起点位置坐标及终点位置坐标；
被选概率模块，用于根据所述最少单车需求记录设定共享单车需求量与供应量之间的关系，并将所述关系记做被选概率；
投放规模预算模块，用于根据所述被选概率推导在城市中适宜投放共享单车的规模。
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