[发明专利]一种基于轨迹数据的单向共享汽车系统选址优化方法

说明书

本发明涉及一种基于轨迹数据的单向共享汽车系统选址优化方法。可以对现有共享汽车系统进行重新选址规划，也可以对新建城市进行共享汽车投放规划，为运营商的初始规划提供理论指导与实践支撑。具体实施方案是：对车辆轨迹数据进行分割，提取潜在共享汽车需求；对研究区域进行网格划分，统计每个网格的潜在需求量，选择候选点；计算需求中心到候选点的距离衰减程度；统计历史经验数据，得到车队规模限制约束，构建共享汽车站点选址优化模型；最后求解模型，得到站点位置、站点容量以及初始车辆。本发明使用的数据较为普遍，易于获得，能够在合理时间内得到具有可行性的选址方案，具有实际的操作价值。

技术领域

本发明涉及智能交通系统技术领域，特别涉及一种基于轨迹数据的单向共享汽车系统选址优化方法。

背景技术

自第一辆汽车诞生以来，汽车行业快速发展，由此带动了经济的迅速发展，同时也带来了一系列的交通问题，主要表现为：交通堵塞、环境污染、停车困难、资源浪费等。各大城市都深受交通问题的困扰，交通压力的日益凸显，已经严重影响了城市活动的正常运行。共享汽车作为中国新兴的交通运输服务业，是满足人民群众个性化出行、商务活动需求和保障重大社会活动的重要交通方式，是综合运输体系的重要组成部分，对人们的出行及城市交通体系带来了有益影响。

在移动互联网与物联网技术的发展和支持下，共享汽车(也称短时租赁)出行快速发展，并逐渐成为能够满足用户多样性出行需求的新的交通方式。目前，共享汽车系统主要有三种类型：双向共享汽车系统，单向共享汽车系统和自由停放系统。双向系统要求车辆必须在用户取车的站点还车；单向系统允许用户在共享汽车系统中任意站点还车，这两种类型都是基于站点式的系统，而自由停放系统类似于共享单车，没有固定的网点供用户借还车，用户可在可停车的任何地方停车。由于车辆和共享单车属性的不同，以及运营调度的难度较大，自由停放系统的应用较少，相关研究更是寥寥无几。绝大部分研究都是基于站点式的，尤其是应用广泛的单向共享汽车系统。在基于站点式的共享汽车系统中，站点的布局选址是一个关键问题。由于共享汽车系统前期投入的成本较大，营业网点一旦建设就很难再迁址，因此对共享汽车系统进行科学合理的规划布局显得尤为重要。对当前汽车共享系统的选址研究总结发现，基于数据驱动的选址方法，主要是对汽车共享系统的初始站点布局选址，而基于数学规划的优化方法更侧重于考虑后期运营状况的选址。良好的初始选址应能够尽量满足后期运营的状态，从而尽量减少后期因为站点调整产生的额外成本。基于此，本文结合两类方法，提出了一种基于数据驱动的优化选址方法，该方法基于实际数据，挖掘需求的时空分布，考虑需求距站点的距离衰减程度，以及后期运营过程中站点之间的租车往来，建立了混合线性整数规划模型。经过数据验证，本发明可以得到合理有效的选址方案，并且普适性和可行性较强。

发明内容

本发明所要解决的技术问题：

站点选址问题是单向共享汽车系统规划的一个重要方向，不合理的选址规划不仅给用户的出行带来不便，从而引起可不流失，还会给运营商带来巨大的经济损失。静态的选址问题是更符合实际需求的，但目前关于共享汽车选址的研究更多地是采用需求覆盖模型，没有考虑到共享汽车的特征。本发明提供了一种基于轨迹数据的单向共享汽车系统选址优化方法，可以对现有共享汽车系统进行重新选址规划，也可以对新建城市进行共享汽车投放规划，为运营商的初始规划提供一定的理论与实践支撑。

为了实现上述目的，本发明提供了基于轨迹数据的单向共享汽车系统选址优化方法，包括以下步骤：

步骤1：对车辆轨迹数据分割，提取共享汽车潜在出行需求；

车辆轨迹数据是车辆行驶过程中的GPS轨迹点数据，是由一系列带时间戳的数据点组成的序列，每个数据点都包含车辆编号，时间，经度，纬度，速度等信息。

步骤2：将研究区域按1km*1km的方格进行网格划分；根据潜在出行需求中的终点信息，统计每个区域的潜在出行到达量，根据潜在出行达到量的分布选择候选点；

步骤3：统计候选点之间的出行需求、最短期望时间及站点之间租车量比例；