排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 34 毫秒
1
1.
为分析共享单车骑行特征和目的,运用SQL Server、ArcGIS、xGeocoding、Python等分析工具,对4 870.78万条GPS数据进行处理,统计分析共享单车骑行的时空特征,得到72万条有效的单车使用时空记录。爬取上海市53.6万条兴趣点地理信息作为聚类中心,借用K-means聚类分析思想对单车骑行目的地进行聚类分析。研究表明,单车在使用量上出现明显的早晚高峰现象,且早高峰阶段人们对单车使用的时间和距离更敏感。中心城区的使用强度远超周边城区,地铁站周围500m及公交站周围150m是共享单车与公共交通接驳转换的集中区域;用户使用单车主要是返家行程,且在不同行政区骑行目的地比重不同。 相似文献
1