【摘 要】
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把握公共自行车使用的时空分布特征是优化公共自行车系统运行的前提。通过网络爬虫技术获取站点数据,定义了站点活跃度等指标,利用Dunn指数和Davies-Bouldin指数确定有效的站
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把握公共自行车使用的时空分布特征是优化公共自行车系统运行的前提。通过网络爬虫技术获取站点数据,定义了站点活跃度等指标,利用Dunn指数和Davies-Bouldin指数确定有效的站点活跃度聚类算法,引入全局Moran′s统计量和局部Moran′s统计量对站点使用情况进行空间统计分析,深入挖掘站点使用状况的时空分布特征。在对苏州市公共自行车系统的案例研究中,根据活跃度变化将站点聚为四类,发现一个站点的活跃度与周边13个(晚高峰)至20个(早高峰)以上的站点存在正的空间相关关系,可推测早晚高峰用户的平均骑行距离分别为2.2km和1.7km。研究结果还证实,虽然大部分站点的高峰期车桩比在空间上呈随机分布,但高车桩比站点分别聚集在几个不同的地区,低车桩比站点则集中出现在较大范围内,系统地揭示了站点间协调配合存在的问题。
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