典型文献
基于联合调度优化模型的共享汽车分析
文献摘要：
共享汽车行业曾在几年前广为繁荣,但由于其所具有的重模式、高成本、难以盈利等弊端,造成企业难以持续融资,行业难以持续繁荣的困境.如今,随着汽车车型更新换代日益迅速,加之疫情影响经济发展,消费者更倾向于轻便的用车模式,使得具有"分时租赁"特点的共享汽车获得很大发展机遇.本文综合利用Excel、Python软件,先以经纬度为横纵目标对附件数据进行离群值剔除与可视化展示,并将其在空间上划分成25个区域,从而更准确地研究其空间特征;其次,使用Matlab软件构建DBSCAN聚类算法模型,将不同区域共享汽车的实际密度情况以热力图形式在地图上可视展现,得出共享汽车分布主要集中在经度34.78377、纬度32.0556等区域附近,这些区域大多集中位于城市中心,人口密度相对高,共享汽车使用频率高的结论,同时编程得出不同型号车辆在整体区域信息的出现频率次数表,进行不同维度变化分析,得到共享汽车使用集中在早午晚高峰期,该时间段内人流量大,用车需求量高,汽车使用频率高的结论.
文献关键词：
联合调度优化模型;共享汽车;DBSCAN聚类算法
中图分类号：
作者姓名：
徐可超;王涵笑;霍思远;谷晓彤
作者机构：
山东科技大学 山东省青岛市266510
文献出处：
引用格式：
[1]徐可超;王涵笑;霍思远;谷晓彤-.基于联合调度优化模型的共享汽车分析)[J].时代汽车,2022(01):40-41
A类：
B类：
联合调度优化模型,共享汽车,汽车行业,广为,车车,车型,更新换代,轻便,用车,车模,分时租赁,Excel,Python,先以,经纬度,纵目,附件,件数,离群值,可视化展示,上划,空间特征,Matlab,软件构建,DBSCAN,聚类算法模型,区域共享,热力图,经度,多集,城市中心,人口密度,使用频率,不同型号,区域信息,不同维度,变化分析,高峰期,内人,人流量
AB值：
0.385903
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