[发明专利]基于共享电单车借还车点数据的通勤行为识别方法

权利要求书

1.一种基于共享电单车借还车点数据的通勤行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)对共享电单车公司提供的用户订单原始数据进行预处理：从原始数据中提取有效数据信息，删除异常订单信息；

(2)将同一车辆编号数据依据借或还车时间点进行排序，基于车辆使用状态变化对出行数据进行匹配，获取车辆出行记录数据库；

(3)在上述出行记录数据库中提取工作日早晚高峰时间段内的出行记录数据，计算所有出行的借还车时差，即出行时间，及借还车地点之间的欧氏距离，即出行距离，依据出行时间与出行距离对出行数据进行清洗；

(4)利用DBSCAN聚类算法对工作日早高峰或晚高峰借还车点经纬度数据进行空间聚类，得到多个借还车热点区域，利用ArcGIS工具计算热点区的质心坐标，通过输入质心坐标数据自动生成泰森多边形并划定新共享电动车出行小区；

(5)依据出行记录数据中借车及还车地点所对应的出行小区，生成借还车OD矩阵，包括任意两出行小区之间的共享电动车出行量；

(6)计算每个工作日电单车出行OD矩阵的交通流系数，将交通流系数小于约定阈值的交通出行记录识别为通勤出行；

(7)通过通勤出行记录发生时间，即早高峰或晚高峰，识别共享电动车通勤用户职住地。

2.根据权利要求1所述的基于共享电单车借还车点数据的通勤行为识别方法，其特征在于，步骤(1)所述的用户订单原始数据进行预处理步骤：

1.1提取有效信息包括共享电单车编号、借或还车时间点、借或还车经度、借或还车纬度、车辆使用状态；

1.2删除异常订单信息为有残缺项的订单信息、有逻辑错误的订单信息、经纬度坐标远离研究范围的订单信息、借或还车时间点为非研究时间区域内的订单信息中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的基于共享电单车借还车点数据的通勤行为识别方法，其特征在于，步骤(2)所述的将同一车辆编号数据依据借或还车时间点进行排序，基于车辆使用状态变化对出行数据进行匹配，获取车辆出行记录数据库，车辆使用状态＝0，代表使用状态由停止转为运动，记作0-借车，相反的车辆使用状态＝1，代表使用状态由运动转为停止，记做1-还车；

具体匹配步骤：第一步将车辆编号只出现一次的数据进行删除，第二步相同车辆编号的数据按时间进行升序排序，第三步判断车辆状态是否以0,1交替出现，单独以1开头和0结尾的行将被剔除，第四步将按时间序列排序后相邻订单数据中车辆状态为0-1的数据对认为是一条完整的出行记录数据，循环上述步骤遍历全部数据，完成出行记录数据匹配。

4.根据权利要求1或2所述的基于共享电单车借还车点数据的通勤行为识别方法，其特征在于，步骤(3)中，早高峰时间段为7:00-9:00；晚高峰时间段为17:00-19:00，计算此时间段内所有出行的借还车时差，即出行时间；及借还车地点之间的欧氏距离，即出行距离，依据出行时间与出行距离对出行数据进行清洗；

所述步骤(3)中计算一条完整出行记录中借还车地点在两点之间的欧氏距离，即出行距离，计算公式如下：

其中，D为一条完整出行记录中借还车地点在两点之间的欧氏距离，即出行距离，r为地球的半径，φ₁、λ₂分别为一条完整出行借车点的纬度、经度，φ₂、λ₁分别为一条完整出行还车点的纬度、经度；

计算借还车时差，即出行时间，也即车辆还车点时间与车辆借车点时间之差，计算公式如下：

Δt＝t_还车-t_借车

其中，Δt为借还车时差，即出行时间，t_还车为车辆还车点时间，t_借车为车辆借车点时间；

出行数据清洗：对计算得到的出行距离、出行时间结果按照共享电单车出行删除出行距离小于100m或大于10km的数据，及出行时间小于30s或大于2小时的数据。