引 言

未來(lái)共享單車(chē)在一線城市市場(chǎng)需求旺盛但容量有限三四線城市及海外市場(chǎng)是兩大拓展方向。共享單車(chē)市場(chǎng)主要集中在一線及部分發(fā)達(dá)二線城市，市場(chǎng)需求非常顯著。由于一線及部分發(fā)達(dá)二線城市市場(chǎng)容量有限，單車(chē)數(shù)量將很快達(dá)到飽和，共享單車(chē)向三四線城市拓展成為必然，市場(chǎng)需求提升較大同時(shí)，海外市場(chǎng)因自行車(chē)售價(jià)相對(duì)較高，為共享單車(chē)走出去也提供了良好的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。共享單車(chē)雖然發(fā)展前景良好，但車(chē)輛管理也存在一些問(wèn)題，共享單車(chē)智能動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)可緩解共享單車(chē)調(diào)度不合理等管理問(wèn)題

本系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、分析和可視化等方面做了大量的工作，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘處理分析，動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)共享單車(chē)的停放情況，從而達(dá)到對(duì)共享單車(chē)實(shí)時(shí)調(diào)度的目的該系統(tǒng)的研究具有較高的實(shí)用和商業(yè)價(jià)值

1 數(shù)據(jù)的采集

數(shù)據(jù)采集采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù) [1]，從網(wǎng)站上爬取數(shù)據(jù)，具體通過(guò) Python工具實(shí)現(xiàn)。該項(xiàng)目中由于數(shù)據(jù)所需量巨大，故使用Python 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行爬取。網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)是一個(gè)自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)的程序，為搜索引擎從萬(wàn)維網(wǎng)下載網(wǎng)頁(yè)，是搜索引擎的重要組成。傳統(tǒng)爬蟲(chóng)從一個(gè)或若干初始網(wǎng)頁(yè)的 URL 開(kāi)始，獲得初始網(wǎng)頁(yè)上的URL，在抓取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中，不斷從當(dāng)前頁(yè)面上抽取新的 URL 放入隊(duì)列，直到滿足系統(tǒng)的條件聚焦爬蟲(chóng)的工作流程較為復(fù)雜，需根據(jù)一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法過(guò)濾與主題無(wú)關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接并將其放入待抓取的URL 隊(duì)列。其次將根據(jù)一定的搜索策略從隊(duì)列中選擇下一步要抓取的網(wǎng)頁(yè) URL，并重復(fù)上述過(guò)程，直至達(dá)到系統(tǒng)的某一條件時(shí)停止。另外，所有被爬蟲(chóng)抓取的網(wǎng)頁(yè)將會(huì)被系統(tǒng)存儲(chǔ)，進(jìn)行一定的分析、過(guò)濾，并建立索引，以便之后的查詢和檢索；對(duì)于聚焦爬蟲(chóng)來(lái)說(shuō)，這一過(guò)程所得到的分析結(jié)果還可對(duì)以后的抓取過(guò)程給出反饋和指導(dǎo)。相對(duì)于通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，聚焦爬蟲(chóng)還需解決三個(gè)主要問(wèn)題 ：對(duì)抓取目標(biāo)的描述或定義 ；對(duì)網(wǎng)頁(yè)或數(shù)據(jù)的分析與過(guò)濾 ；對(duì) URL 的搜索策略。爬取到的部分?jǐn)?shù)據(jù)見(jiàn)表 1 所列，表字段含義包括 ：ordered，單車(chē)訂單號(hào) ；userid，用戶 id ；bikeid，單車(chē) id ；biketype，單車(chē)類(lèi)型 ；starttime，開(kāi)始騎行時(shí)間 ；geohashed_start_loc，開(kāi)始地點(diǎn)（geohash 編碼）；geohashed_end_loc，停止地址（geohash編碼）

2 數(shù)據(jù)的清理

2.1 Leak漏桶算法

數(shù)據(jù)的清理采用Leak 算法 [3]，可對(duì)用戶的不良行為進(jìn)行過(guò)濾，使得該程序的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和合理性得到大幅提高Leak 漏桶算法是強(qiáng)制一個(gè)常量的輸出速率而不涉及輸入數(shù)據(jù)流的突發(fā)性，當(dāng)輸入空閑時(shí)，該算法不執(zhí)行任何動(dòng)作。就像用一個(gè)底部開(kāi)了洞的漏桶接水一樣，水進(jìn)入漏桶里，桶里的水通過(guò)下面的孔以固定的速率流出，水流入速度過(guò)大會(huì)直接溢出，可看出漏桶算法能強(qiáng)行限制數(shù)據(jù)的傳輸速率，如圖1 所示

2.2 數(shù)據(jù)處理過(guò)程

處理數(shù)據(jù)時(shí)，因騎車(chē)信息具有實(shí)時(shí)性，故過(guò)于久遠(yuǎn)的時(shí)間應(yīng)通過(guò) Leak 算法漏掉，處理該數(shù)據(jù)時(shí)，將每個(gè)用戶的騎車(chē)時(shí)間只保留一個(gè)月，并將用戶同一時(shí)間段進(jìn)行多次同一操作的惡意數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除，將多次相似的用戶數(shù)據(jù)采取更小的子集來(lái)代替（代替后可有效降低數(shù)據(jù)集過(guò)大與用戶在某個(gè)集合太集中的問(wèn)題）

該算法中將每個(gè)用戶 ID 當(dāng)作一個(gè)集合，針對(duì)每個(gè)用戶在工作日及節(jié)假日的不同習(xí)慣量身定做不同的專(zhuān)屬用戶集，將距離當(dāng)前時(shí)間較早的數(shù)據(jù)集去掉（因騎車(chē)信息具有實(shí)時(shí)性，應(yīng)排除較早的時(shí)間對(duì)現(xiàn)在的影響）。在 KNN 算法中，分別將連續(xù)變量，用戶騎車(chē)的起始時(shí)間，起始地，將自行車(chē)類(lèi)型及時(shí)間分離是否為節(jié)假日的離散量作為整體的標(biāo)簽，并將目的地作為類(lèi)別，數(shù)據(jù)處理結(jié)果見(jiàn)表 2 所列

3 機(jī)器學(xué)習(xí)算法

機(jī)器學(xué)習(xí)算法采用KNN 算法，由于KNN 算法主要依靠周?chē)邢薜泥徑鼧颖?，而不是靠判別類(lèi)域的方法來(lái)確定所屬類(lèi)別，因此對(duì)于類(lèi)域的交叉或重疊較多的待分樣本集來(lái)說(shuō)KNN 方法較其他方法更為適合

3.1 KNN算法

本項(xiàng)目技術(shù)使用機(jī)器學(xué)習(xí) KNN 算法 [2]。在 KNN 算法中所選擇的鄰居都是已正確分類(lèi)的對(duì)象。該方法在定類(lèi)決策上只依據(jù)最鄰近的一個(gè)或幾個(gè)樣本的類(lèi)別來(lái)決定待分樣本所屬的類(lèi)別。 KNN 方法雖然從原理上依賴于極限定理，但在類(lèi)別決策時(shí)，只與極少量的相鄰樣本有關(guān)

在有噪聲的鄰域中，最鄰近域的真?zhèn)慰煽啃暂^差，故該程序中增加了一定鄰域的數(shù)量，通過(guò)對(duì)數(shù)量的判別可增加系統(tǒng)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。當(dāng)使用更加通用的K臨近分類(lèi)器（K1）時(shí)近鄰分類(lèi)器的性能會(huì)有所改善，一些噪聲的臨近點(diǎn)參與投票時(shí)會(huì)被其他臨近點(diǎn)抑制，數(shù)學(xué)上已證明錯(cuò)誤率隨著K值的增加而減小，直到K→∞時(shí)收斂到理想貝葉斯的錯(cuò)誤率。因此理論上適當(dāng)增加K 的個(gè)數(shù)能夠增加預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率

在系統(tǒng)中由于考慮到起始和終止地點(diǎn)屬于離散值，改項(xiàng)目中并沒(méi)有采用歐氏距離而是通過(guò)將海明距離加入其中后得到

式中dy）為 到y(tǒng)的歐式距離，若離散值y，則值為0≠y，則值為1

該項(xiàng)目中的訓(xùn)練集由于標(biāo)簽過(guò)多，只顯示某個(gè)用戶騎車(chē)鐘點(diǎn)的經(jīng)緯度，如圖 2 所示（橫坐標(biāo)表示緯度，縱坐標(biāo)表示經(jīng)度坐標(biāo)原點(diǎn)表示為用戶活動(dòng)區(qū)域的范圍）

3.2 算法具體實(shí)現(xiàn)

由于既有離散的數(shù)據(jù)，又有連續(xù)的數(shù)據(jù)，故先將離散數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，針對(duì)用戶的起始時(shí)間，將一天的時(shí)間標(biāo)為 0 ～1 之間的任意值，但起始地點(diǎn)的經(jīng)緯度卻不能進(jìn)行有效縮放一方面原因?yàn)榭s小比例過(guò)多，縮小后會(huì)減少預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，另一方面為縮小后用戶起始點(diǎn)的經(jīng)緯度可能會(huì)帶有很多位小數(shù)若統(tǒng)一有效位數(shù)會(huì)使得測(cè)試數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確。考慮到每個(gè)用戶騎車(chē)范圍很有限，因此起始位置每次只縮放用戶所在的范圍，保證歸一化后數(shù)據(jù)不改變。由于考慮到用戶在同一時(shí)間段（比如每個(gè)工作日）騎車(chē)的地點(diǎn)相對(duì)于固定，因此將時(shí)間相近的點(diǎn)分為一個(gè)集合。使用帶權(quán) KNN 算法將用戶目的地的三個(gè)最接近同一時(shí)間點(diǎn)（比如早上 9∶00 整）代進(jìn)權(quán)值的距離計(jì)算（權(quán)值以時(shí)間點(diǎn)為主），預(yù)測(cè)出用戶騎車(chē)目地的一個(gè)較小的范圍

3.3 預(yù)測(cè)分析處理

預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析處理，采用托梅克連接方法。托梅克連接的是分類(lèi)的程序，每個(gè)訓(xùn)練樣例的價(jià)值可能是不同的在使用訓(xùn)練集之前先進(jìn)行預(yù)處理，移除那些被認(rèn)為無(wú)效的案例。托梅克連接點(diǎn)圖如圖 3 所示

本程序中采用了托梅克連接技術(shù)移除這些帶有誤導(dǎo)性的點(diǎn)，如果某個(gè)點(diǎn)具有以下3點(diǎn)要求，即該點(diǎn)為托梅克連接是y的最鄰近y是的最鄰近和y類(lèi)別不同。這些條件是邊界樣例的特征，也是被其他類(lèi)別的樣例所包圍樣例的特征

從數(shù)據(jù)中可看出，用戶騎車(chē)的時(shí)間，起始地等標(biāo)簽中的幾個(gè)可能會(huì)處于兩個(gè)目的地點(diǎn)的集合之間，這樣的標(biāo)簽既屬于第一集合，和它最鄰近的標(biāo)簽也在第二個(gè)集合中的灰白地帶可能會(huì)使大多數(shù)的預(yù)測(cè)值偏向于兩個(gè)集合之間，故在該程序中對(duì)訓(xùn)練集中既屬于集合 A 也屬于集合 B 的集合做出如下處理如果集合 A 與集合 B 的交集中的點(diǎn)少于 50 個(gè)，則可根據(jù)托梅克連接將其中類(lèi)別不同的臨近點(diǎn)逐個(gè)去除 ；若點(diǎn)多余 50 個(gè)則可在重新將這個(gè)點(diǎn)劃分為同一個(gè)集合，這樣的做法既不會(huì)使預(yù)測(cè)率下降較多，也不會(huì)使去掉的點(diǎn)過(guò)多。

4 數(shù)據(jù)可視化

4.1 Mapv 技術(shù)

Mapv 是一款基于百度地圖的大數(shù)據(jù)可視化開(kāi)源庫(kù)，可用來(lái)展示大量點(diǎn)、線、面的數(shù)據(jù)，每種數(shù)據(jù)也有不同的展示類(lèi)型，如直接打點(diǎn)、熱力圖、網(wǎng)格、聚合等方式。在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，只需要使用 JSAPI，可方便地通過(guò) JavaScript 在網(wǎng)站或任何可執(zhí)行 JavaScript 的高級(jí)瀏覽器中，編寫(xiě)想要的展示樣式。除此之外，其最大特點(diǎn)是可實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)圖的功能。這也是此項(xiàng)目選擇將 Mapv與 Echarts 技術(shù)相結(jié)合的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)可視化的部分。

4.2 可視化部分具體實(shí)現(xiàn)

（1）選取合適模型，為了更好地展示單車(chē)的分布情況，擬選擇熱力圖或散點(diǎn)圖來(lái)實(shí)現(xiàn)可視化部分。在熱力圖中，使用了部分北京地區(qū)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。地圖上有標(biāo)記的點(diǎn)為單車(chē)預(yù)測(cè)停放位置，顏色較高亮的位置為單車(chē)集中分布的區(qū)域。部分測(cè)試結(jié)果數(shù)據(jù)如圖 4 所示。

（2）通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)，繪制測(cè)試結(jié)果熱力圖，如圖 5 所示，從測(cè)試圖可看出，熱力圖的表現(xiàn)效果較差。雖然能夠顯示出某地方的單車(chē)的分布，但沒(méi)有具體的數(shù)據(jù)可供參考，因此選擇用“散點(diǎn)圖”模型來(lái)實(shí)現(xiàn)當(dāng)前部分。使用上述熱力圖的數(shù)據(jù)，最終產(chǎn)生的散點(diǎn)如圖 6 所示（數(shù)字表示該區(qū)域的單車(chē)數(shù)量）。

5 結(jié) 語(yǔ)

該系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，解決了共享單車(chē)重復(fù)利用率的問(wèn)題。共享單車(chē)企業(yè)不必再耗費(fèi)大量的人力進(jìn)行“蹲點(diǎn)式”管理，而是通過(guò)預(yù)測(cè)系統(tǒng)對(duì)單車(chē)進(jìn)行動(dòng)態(tài)擺放。當(dāng)某地區(qū)的用戶缺乏單車(chē)使用時(shí)，通過(guò)該系統(tǒng)的預(yù)測(cè)，有關(guān)部門(mén)可提前對(duì)該地進(jìn)行單車(chē)投放，使每一輛單車(chē)能物盡其用。與其他傳統(tǒng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)使用了 Mapv 技術(shù)增加了可視化模塊，使預(yù)測(cè)結(jié)果直接顯示在地圖上而不是單一的坐標(biāo)位置。使管理人員對(duì)系統(tǒng)調(diào)度位置更加簡(jiǎn)明易懂，即使非相關(guān)專(zhuān)業(yè)員工也可熟練使用。相比傳統(tǒng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)具有較高的應(yīng)用及推廣價(jià)值。