基于大數據統計分析的鹽城市公共自行車服務系統研究

閆子吟

摘要： 城市公共自行車網絡是由管理中心、站點、調度中心、通訊網絡和互聯網業務平臺共同構建組成的服務系統。研究公共自行車的借還車規律，為公共自行車系統規劃分析決策提供支持，充分發揮公共自行車的綜合優勢，對改善居民的出行狀況、緩解城市交通擁擠、促進城市交通可持續發展具有十分重要意義。本文針對江蘇省鹽城市公共自行車管理中心提供的數據，首先對所給數據進行預處理，構建了相關統計模型，運用SPSS17.0、EXCEL等軟件進行統計分析求解計算，最后提出改進建議。

Abstract： The city public bicycle network is a service system composed of management center， site， dispatch center， communication network and Internet service platform. It is of great significance to study the borrowing and returning law of public bicycles， provide support for the planning and analysis of public bicycle system and give full play to the comprehensive advantages of public bicycles for improving the residents' travel situation， alleviating the urban traffic congestion and promoting the sustainable development of urban traffic. In this paper， based on the data provided by Yancheng Public Bicycle Management Center in Jiangsu Province， the data were pretreated and the relevant statistical models were constructed. SPSS17.0 and EXCEL were used to analyze and calculate the statistical analysis. Finally， the suggestions were put forward.

關鍵詞： 公共自行車；大數據；統計分析；SPSS；EXCEL

Key words： public bike；large data；statistical analysis；SPSS；EXCEL

中圖分類號：U491.2 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）16-0238-04

0 引言

公共自行車作為一種低碳、環保、節能、健康的出行方式，在倡導“綠色出行，低碳環保，便民服務”和實現經濟社會的可持續發展等方面發揮了十分重要的意義。

鹽城市公共自行車已實現了大市區全覆蓋，現在共有425個公共自行車借還點，10000輛公共自行車。公共自行車系統運行以來，平均每輛車每天要被借用1至1.5次。鹽城市公共自行車服務系統是基于在某個區域內，隔一定距離規劃出一些停放自行車的點（如社區大門口），一個租賃點放置30輛左右的自行車，很多的自行車租賃點共同組成一個網絡，并通過公共自行車管理系統來管理這些自行車。鹽城市公共自行車服務系統使用最新的物聯網技術，來對整個公共自行車租用系統進行智能化管理，各自行車站點真正實現24小時無人值守和通借通還功能，調度管理中心實時監控和調度各站點的使用狀態。

在公共自行車服務系統中，自行車租賃的站點位置及各站點自行車鎖樁和自行車數量的配置，對系統的運行效率與用戶的滿意度有重要的影響。

1 研究前提

1.1 模型假設

以自行車車站號做為借車車站的唯一標識；用戶和借車卡之問是一一對應的關系；所搜集到的統計數據能準確描述公共自行車系統管理與運營狀況，且真實可靠；用車時長在1min以下的均為異常數據，剔除后不影響數據的整體性。

1.2 數據預處理

觀察整體數據發現有許多異常數據，對任意一天的數據統計發現共囊括了425個站點，但是104號站點是空缺值，即站點的編號是1～103和105～425。根據用車時間、用車方式、換車鎖樁號、鹽城市區公共自行車服務指南等信息剔除一些不合理數據。

①剔除部分用車時間在1分鐘以下數據。對于用車時長為0的數據，推斷為借車者從某一站點的某一鎖樁借出后，在同一鎖樁歸還；對于用車時長在1分鐘之內的數據，可推斷為同一車站點借出，又在同一車站點歸還的情況。

②剔除還車站號為0的數據。數據中有部分還車站號為0，而且車樁號為0，用車時間也為0。分析此種情形的原因有兩點：借車者使用過后，并沒有還車；該樁號的公共自行車被盜。這樣的數據是沒有意義的，理應剔除。

③剔除數據還車車站號不存在的數據。根據鹽城市公共自行車站點地圖可以知站號最大號為425，但在所統計的數據中，出現了還車站號為29999（不存在）的站號數值，這一類型的數據對研究沒有意義應當剔除。

1.3 符號說明

yi：第i個站的頻數；

Nk（k=1，2…20）：第k天數據記錄的有效總數（剔除后的數據）；

Zij：第ti個時間在第j次記錄中的出現次數；

dij：第i個站到第j個站的距離；

tij：第i個站到第i個站的所用最短時間；

pi：第i個站點的頻率。

2 鹽城市公共自行車借還車數據統計分析

2.1 研究思路

連續統計各站點20天內（2016年10月8—27日）每天和累計的借車和還車頻次，而對于借車與還車頻數，可引入0-1變量表示各站第i天借車和還車在j次記錄中出現的頻數。各站每天和累計的借車頻數就是借出車站號在每天出現的次數和總天數的借車頻數和，各站每天的借車頻率是借出車站號在每天出現的次數與每天的有效數據，累計的借車頻率是累計借車的頻數比上總有效數據，對于借車每天及累計的頻數類似，從而可建立相應的統計模型。根據以上分析，可統計出各站點每天和累計的借車和還車頻次，進而可對所有站點累計的借車和還車頻次排序。分析每次用車時長的分布情況，可運用相關軟件將分布情況作出。

2.2 建立模型

2.3 模型求解

2.3.1 借、還車頻次的計算

根據調研數據，代入以上模型，利用SPSS進行求解，得各站20天中每天及累計的借車和還車頻次，部分結果如表1-2、圖1-4所示。

2.3.2 借、還車累計頻次排序

對以上統計的所有站點累計的借車頻次與還車頻次，根據頻率或頻數中的其中一個進行排序，因為頻率的計算會有小數的誤差，為了方便統計，用頻數進行排序，排序結果見表3、表4。

由表3可知，累計借車頻數最大的站點號為186（銅馬廣場），借車頻數為3746，最小的站點為390（韓資園四期），借車頻數為4。其差異原因主要是由于地理位置的不同，銅馬廣場在鹽城市區位于商貿繁華的位置，周圍有商場有酒店，借車數相對較多，而韓資園四期周圍比較空曠人流活動少。

由表4可知，累計還車頻次最高的站點號為186（銅馬廣場），還車頻數為3685，最小的站點為390（韓資園四期）還車頻數為4。其差異原因主要是地理位置的不同。

2.3.3 每次用車時長的分布

對于每次用車時長的分布情況，根據統計數據，用SPSS統計出分布時間對應的頻數可畫出用車時長的分布直方圖。隨機抽取20天中某幾天用車時間與20天累積數據用車時間的分布對比圖（圖5，圖6）。

由圖形分布情況可以看出：每一天和20天內累計用車時長的分布情況基本相同，因此分析用車時長可以用20天內累計的數據。通過查找分布圖可知，用車時長的分布近似服從對數正態分布。對分布情況觀察發現時間基本集中在50min之內，超過1小時的用車頻數很少。

3 鹽城市公共自行車數據統計分析結論

針對當今城市機動化快速發展帶來的若干問題，公共自行車系統作為一種新型無污染的交通方式得到了各界的廣泛關注，目前我國很多城市都在建設公共自行車系統，本文根據鹽城市公共自行車前期使用數據的統計，對統計數據進行各方面的研討分析，主要研究結論如下：

①所有站點的用車量隨周期性波動，且波動量較大。這時可以通過在低峰期超過一定時間少收費、不限時用車等措施鼓勵居民在低峰期多使用公共自行車，避免車輛閑置而導致的資源浪費。

②各站點的借還車的頻次存在差異。公共自行車系統主要通過后臺控制中心和區域調度中心來完成車輛調配。通過各服務點自行車停放情況的跟蹤統計，當車輛數低于某一個閉值時，啟動調度，并對站點實行實時監控，保證調度最優化。

③通過對數據的分析，發現大部分借車時間均在6：00到22：00之間，加之夜間行車存在安全隱患，建議縮短公共自行車每天服務的時間，不再全天24小時服務，同時也可以降低公共自行車的運營成本。

④原數據中存在部分用車時間小于1分鐘的借還車記錄，可能是借車人借出車輛后發現車輛損壞，于是立即將車歸還。建議啟動報修系統，當借車人發現車輛損壞時可以進行網上報修，修理人員就可以及時對車輛進行維修，以保障供給車輛數目。

⑤對于用車時間非常長的情況，可制定懲罰措施，根據實際情況，對于用車時間超過一定程度的借車人進行警告等懲罰。

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