009-95-基于开放数据挖掘的杭州公共自行车服务特征研究-word资料.pdf

根据提供的文档内容，以下是针对标题《基于开放数据挖掘的杭州公共自行车服务特征研究》和描述中所蕴含的知识点： 1. 公共自行车系统的发展：公共自行车系统（Public Bicycle Sharing, PBS）自2004年起在全球范围内经历了快速增长，系统数量从13个增加至855个。中国在这方面的增长尤为迅速，2008年杭州建立了第一个公共自行车系统，到2014年，中国的公共自行车系统总数已达到237个，成为世界上公共自行车系统规模最大的国家。 2. 服务特征分析与评估的必要性：随着公共自行车系统的扩张，管理和使用者面临的问题逐渐增加，适时进行系统服务特征的分析与评估变得十分必要。 3. 国内外研究方法的差异：以往的研究多依赖于实地调查，收集局部数据，如通过问卷和实地走访调查来了解租赁点的使用情况。这种方法虽然能够得到详细的第一手资料，但耗费资源大且难以反映全局特征。而大数据时代的开放数据挖掘技术为这一研究领域提供了新的方法。 4. 开放数据的应用：开放数据指的是可以通过互联网或移动设备获取的实时运营信息。这些数据包括站点状态数据，如车辆数和空位数。利用这些开放数据，研究者可以获取全样本数据，进行更加宏观和深入的分析。 5. 研究案例：文档中提到以杭州市公共自行车系统为例，抓取租赁点规模、分布与运行状态等开放数据，并通过横向比较研究服务特征。研究发现，杭州公共自行车服务覆盖水平较高，租赁点布局密集且覆盖范围广，且系统配车数量和满载率总体上合适。 6. 服务特征的具体内容：研究结果显示，可借车辆数在空间上的分布特征为“分散-聚集-分散”，其中聚集区呈现“一核多心”的等级化特征。超过50%的租赁点接近饱和或空缺状态，且在集聚区内小范围集中。这些特征表明系统存在潮汐现象明显、高峰时段租还车困难等问题。 7. 国内外研究成果的比较：国外已经利用骑行行程数据和租赁点状态数据进行了相关研究，关注了出行时间、距离、速度等特征指标，并开发了需求预测模型。国内的研究则更侧重于局部数据的人工调查，而国外学者利用开放数据开展的研究为中国类似研究提供了思路和参考。 8. 公共自行车系统的未来预测：研究不仅限于当前数据的分析，还包括对未来的预测，例如通过自回归积分滑动平均模型预测租赁点状态，以便更好地规划和优化公共自行车系统。 总结来说，本研究通过对杭州市公共自行车系统的开放数据挖掘，揭示了该系统服务特征的多个方面，为公共自行车系统的规划建设提供了重要参考，并指出了进一步研究的可能方向和需要关注的问题。