典型文献
基于GeoHash和HDBSCAN的共享单车停车拥挤区域识别
文献摘要：
共享单车是一种便宜、绿色环保的短途出行工具,已经成为缓解城市交通压力的重要方式.对于无桩共享单车,用户无需将自行车归还至停车桩,但这种类型的共享单车在高峰时间可能会过于拥挤.本文提出了一种共享单车停车拥挤区域识别的方法.具体来说,以某市某品牌共享单车为例,首先对共享单车数据进行预处理,然后使用GeoHash算法处理经纬度坐标信息并计算判断共享单车开关锁订单属于哪个停车围栏,采用HDBSCAN(hierarchical density-based spatial clustering of application with noise)聚类算法将停车围栏聚类为停车区域,在此基础上提出了基于"留存流量与留存密度的综合指标"的方法识别停车拥挤区域.通过分析,识别出的停车拥挤区域符合实际情况.所提出的停车拥挤区域识别方法能够为"削峰填谷"引导调度提供有效的数据支持,给共享单车企业提供一定的参考.
文献关键词：
共享单车;GeoHash算法;HDBSCAN算法;停车拥挤区域
中图分类号：
作者姓名：
洪文兴;陈明韬;刘伊灵;朱嘉诚;王明磊
作者机构：
厦门大学航空航天学院,福建 厦门 361102;厦门大学数学科学学院,福建 厦门 361005;北京航空航天大学软件学院,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]洪文兴;陈明韬;刘伊灵;朱嘉诚;王明磊-.基于GeoHash和HDBSCAN的共享单车停车拥挤区域识别)[J].厦门大学学报（自然科学版）,2022(06):1030-1037
A类：
停车拥挤区域
B类：
GeoHash,HDBSCAN,共享单车停车,区域识别,便宜,短途,城市交通,无桩共享单车,需将,自行车,归还,具体来说,某市,共享单车数据,经纬度,订单,哪个,围栏,hierarchical,density,spatial,clustering,application,noise,聚类算法,停车区,留存,综合指标,方法识别,符合实际,削峰填谷,导调
AB值：
0.303062
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