陳玲娟，代 炯，胡 勝，王殿海

(1. 武漢科技大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，湖北 武漢 430081；2.浙江大學(xué) 建筑工程學(xué)院，浙江 杭州 310058)

基于預(yù)測(cè)信息的公共自行車查詢系統(tǒng)設(shè)計(jì)

陳玲娟1，2，代 炯1，胡 勝1，王殿海2

(1. 武漢科技大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，湖北 武漢 430081；2.浙江大學(xué) 建筑工程學(xué)院，浙江 杭州 310058)

為緩解公共自行車借還車難現(xiàn)象，基于微信平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)及云平臺(tái)處理數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了以微信為界面的公共自行車查詢系統(tǒng)。首先通過微信獲取出行輸入，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)擬合用戶分時(shí)段的出行需求，再由云平臺(tái)根據(jù)輸入調(diào)用周圍站點(diǎn)信息，運(yùn)用擬合數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)用戶到達(dá)周圍站點(diǎn)時(shí)的可借還車輛數(shù)，并通過排序算法返回促進(jìn)系統(tǒng)供需平衡的用戶站點(diǎn)選擇優(yōu)劣方案，引導(dǎo)用戶合理出行。最后以武漢市公共自行車網(wǎng)絡(luò)為例，設(shè)計(jì)了包含站點(diǎn)車輛數(shù)查詢，選擇路線推薦等功能的公共自行車查詢系統(tǒng)，并比較了預(yù)測(cè)信息與傳統(tǒng)信息對(duì)問題的改善程度。

交通運(yùn)輸工程；公共自行車；微信；云平臺(tái)；預(yù)測(cè)信息；選擇站點(diǎn)排序

0 引 言

我國多個(gè)城市已經(jīng)推行了公共自行車系統(tǒng)，在解決短程接洽出行及環(huán)保出行方面得到了廣大市民的一致認(rèn)可。但隨著公共自行車使用率的提高，高峰期的“借還車難”問題越來越突出，成為了制約其發(fā)展的瓶頸因素之一。國內(nèi)各城市公共自行車租賃普遍存在潮汐現(xiàn)象，即某些借還車頻繁的站點(diǎn)存放自行車數(shù)量震幅大，早高峰時(shí)難借車，晚高峰時(shí)難還車，導(dǎo)致借車時(shí)走行距離過長，還車時(shí)騎行距離過長?，F(xiàn)有對(duì)該問題的解決方案分為兩種，即對(duì)站點(diǎn)存車數(shù)統(tǒng)一調(diào)度和開發(fā)引導(dǎo)借還車的應(yīng)用系統(tǒng)。統(tǒng)一調(diào)度方面，學(xué)者們做了眾多研究[1-5]，從站點(diǎn)需求，調(diào)度方案設(shè)計(jì)等方面對(duì)借還車結(jié)果進(jìn)行調(diào)配從而緩解借還車壓力。但由于高峰期自行車借還大多集中在商貿(mào)區(qū)及居民區(qū)附近，道路擁堵嚴(yán)重，站點(diǎn)與機(jī)動(dòng)車道相距較遠(yuǎn)，易造成調(diào)運(yùn)車輛行駛速度慢，上下搬運(yùn)時(shí)間長，調(diào)運(yùn)困難等問題，導(dǎo)致站點(diǎn)車輛不能及時(shí)達(dá)到平衡；應(yīng)用系統(tǒng)方面，現(xiàn)有基于APP和微信平臺(tái)的公共自行車查詢系統(tǒng)兩種形式[6-7]。采用APP開發(fā)的軟件，包括“杭州公共自行車服務(wù)查詢”，“北京公共自行車”，“蘇州公共自行車”等?；谖⑿砰_發(fā)公眾號(hào)的城市包括北京、上海、杭州、蘇州等30多個(gè)。但不管是APP還是微信查詢系統(tǒng)，都存在一定缺陷。首先，眾多系統(tǒng)沒有建立實(shí)際路網(wǎng)的站點(diǎn)信息庫，站點(diǎn)數(shù)據(jù)普遍缺失，造成查詢功能名存實(shí)亡，使得APP或微信查詢使用率不高；其次，目前查詢系統(tǒng)只能為用戶提供站點(diǎn)可借車輛數(shù)和可還空車位數(shù)等信息，且返回給用戶查詢時(shí)刻的靜態(tài)數(shù)據(jù)，既沒有提供合理的借還站點(diǎn)選擇方案建議，也沒有對(duì)出行者從查詢到抵達(dá)過程中，站點(diǎn)車位數(shù)變化進(jìn)行預(yù)測(cè)估計(jì)。然而用戶在起點(diǎn)搜索到的站點(diǎn)數(shù)據(jù)，與到達(dá)時(shí)的實(shí)際站點(diǎn)數(shù)據(jù)存在偏差，特別是在高峰期使查詢結(jié)果缺乏動(dòng)態(tài)性和可靠性。綜合來看，現(xiàn)有查詢軟件對(duì)公共自行車系統(tǒng)供需平衡及站點(diǎn)車輛數(shù)協(xié)調(diào)改善作用較小。且當(dāng)所有用戶都選擇查詢時(shí)刻的最佳站點(diǎn)時(shí)，可能帶來選擇的過激反應(yīng)，反而導(dǎo)致系統(tǒng)失衡，造成過多的借還車成本。

為更好促進(jìn)公共自行車發(fā)展，有效緩解借還車難問題，筆者從使用者角度出發(fā)，開發(fā)公共自行車公眾微信號(hào)。結(jié)合武漢市公共自行車系統(tǒng)，與運(yùn)營方鑫飛達(dá)合作獲得站點(diǎn)數(shù)據(jù)支持，采用云平臺(tái)搭建車位數(shù)預(yù)測(cè)與選擇站點(diǎn)排序算法，發(fā)布站點(diǎn)到達(dá)時(shí)刻站點(diǎn)預(yù)測(cè)車輛數(shù)，空車位數(shù)及借還站點(diǎn)推薦等信息，對(duì)借還車過程加以引導(dǎo)，平衡各站點(diǎn)壓力，從而與統(tǒng)一調(diào)度互為補(bǔ)充，共同緩解公共自行車借還車難的問題。

1 系統(tǒng)整體框架

系統(tǒng)首先通過微信和站點(diǎn)歷史數(shù)據(jù)獲取用戶出行需求；再由云平臺(tái)根據(jù)輸入定位查詢點(diǎn)，確定所在位置周圍公共自行車站點(diǎn)，并調(diào)用相應(yīng)站點(diǎn)信息，運(yùn)用歷史數(shù)據(jù)擬合預(yù)測(cè)用戶到達(dá)站點(diǎn)時(shí)的可借車輛數(shù)或可還空車位數(shù)；最后通過排序算法返回對(duì)用戶最有利的借車或還車站點(diǎn)，從而對(duì)借還車用戶進(jìn)行有規(guī)律的分流，促進(jìn)系統(tǒng)供需之間的平衡，引導(dǎo)用戶合理選擇公共自行車借還站點(diǎn)。作品整體框架如圖1。

圖1 系統(tǒng)框架Fig.1 System frame diagram

從圖1可看到，整個(gè)系統(tǒng)第1步是查詢，用戶輸入自身需求，即輸入出發(fā)點(diǎn)，終到點(diǎn)；第2步是上傳數(shù)據(jù)，即將通過微信平臺(tái)輸入的用戶需求上傳到云平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。第4步云平臺(tái)數(shù)據(jù)處理所做操作如下：首先調(diào)取存有的公共自行車站點(diǎn)數(shù)據(jù)庫，(即第3步，包括站點(diǎn)位置，站點(diǎn)實(shí)時(shí)車輛數(shù)據(jù)等)，定位用戶所在位置附近站點(diǎn)，并根據(jù)設(shè)計(jì)基于預(yù)測(cè)信息的站點(diǎn)選擇查詢功能，給出最佳的用戶借還車站點(diǎn)選擇方案，并通過微信平臺(tái)返回給用戶(第5步)。

系統(tǒng)分別從微信平臺(tái)和云平臺(tái)兩個(gè)模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)。整體設(shè)計(jì)步驟如下：

1)利用微信服務(wù)號(hào)做查詢系統(tǒng)的開發(fā)，包括訂閱號(hào)和服務(wù)號(hào)比較選擇；接口開發(fā)及界面功能開發(fā)。

2)利用云平臺(tái)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫BS(瀏覽器/服務(wù)器結(jié)構(gòu))服務(wù)器。

3)在云平臺(tái)內(nèi)部設(shè)計(jì)系統(tǒng)查詢功能算法作為輸出數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)從查詢時(shí)刻至到達(dá)時(shí)刻的間隔內(nèi)，站點(diǎn)現(xiàn)存車輛數(shù)及空車位數(shù)變化情況。根據(jù)到達(dá)時(shí)刻站點(diǎn)可借還車及需求數(shù)量，確定搜索站點(diǎn)區(qū)域范圍，并按優(yōu)劣順序推薦站點(diǎn)，從而引導(dǎo)用戶選擇站點(diǎn)借還車。

1.1 微信開發(fā)

微信公眾平臺(tái)作為用戶和云端的一個(gè)信息交互中介，負(fù)責(zé)接收用戶輸入信息，封裝后轉(zhuǎn)交給云端，同時(shí)也負(fù)責(zé)將云端處理完后的信息轉(zhuǎn)交到用戶微信上。

目前微信公眾號(hào)包括訂閱號(hào)和服務(wù)號(hào)。訂閱號(hào)主要面向于個(gè)人和媒體，自助查詢功能較為基礎(chǔ)，推送功能更為強(qiáng)大；而服務(wù)號(hào)主要面向于企業(yè)和組織，消息推送雖被限制，但提供的API(應(yīng)用程序編程接口)接口權(quán)限更多，獲得的自助服務(wù)功能更為豐富。因此本文微信平臺(tái)使用服務(wù)號(hào)，此種形式能提供菜單功能，擁有更好的人機(jī)交互界面，方便用戶操作。圖2顯示了公共自行車微信查詢平臺(tái)的功能菜單。

圖2 公共自行車微信查詢平臺(tái)的功能菜單Fig.2 Function menu of WeChat public bicycle query platform

1.2 云平臺(tái)處理數(shù)據(jù)

系統(tǒng)在收到用戶微信端的請(qǐng)求數(shù)據(jù)之后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。考慮到軟件開發(fā)的硬件成本、開發(fā)成本、運(yùn)營維護(hù)成本和安全性，采用SAE(新浪云平臺(tái))作為數(shù)據(jù)處理中心。利用SAE提供的一系列分布式計(jì)算、存儲(chǔ)服務(wù)等功能，在Windows上通過SVN(版本控制系統(tǒng))或者Web版在線代碼編輯器對(duì)公共自行車查詢系統(tǒng)的算法進(jìn)行開發(fā)和調(diào)試。在接收到用戶微信客戶端的數(shù)據(jù)之后，系統(tǒng)通過歷史數(shù)據(jù)擬合，得出用戶在到達(dá)站點(diǎn)過程中該搜索區(qū)域內(nèi)的預(yù)測(cè)出行需求，發(fā)布基于終到點(diǎn)預(yù)測(cè)的站點(diǎn)信息，并形成方便用戶出行的方案。在給用戶帶來方便的同時(shí)，也協(xié)調(diào)了公共自行車網(wǎng)絡(luò)需求與供給間的平衡。

2 基于預(yù)測(cè)信息的系統(tǒng)查詢功能

2.1 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)表示法

將公共自行車使用者借助微信輸入的查詢起點(diǎn)定為O，查詢終點(diǎn)定為D，如圖3。網(wǎng)絡(luò)表示中，編號(hào)①～⑦代表查詢區(qū)域內(nèi)的公共自行車站點(diǎn)。假設(shè)從起點(diǎn)O，D到就近站點(diǎn)i的距離為直線距離r，且出行者為步行。筆者在選取O，D點(diǎn)的就近站點(diǎn)時(shí)，假定r在容許步行距離范圍內(nèi)。

圖3 公共自行車交通網(wǎng)絡(luò)Fig.3 Public bicycle traffic network diagram

公共自行車網(wǎng)絡(luò)以所研究區(qū)域內(nèi)既有路網(wǎng)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，其中交叉口為節(jié)點(diǎn)，連接交叉口的路段為節(jié)點(diǎn)間的弧，網(wǎng)絡(luò)的起訖點(diǎn)為查詢點(diǎn)O和到達(dá)點(diǎn)D。直線連接O和D與就近搜索到的n個(gè)站點(diǎn)，構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的附加弧，如圖3中虛線路段。

按照公共自行車出行特征，出行起點(diǎn)和訖點(diǎn)可分為公共交通、公共服務(wù)設(shè)施、居住、游憩、校園5類。公共交通類為公交車站、地鐵站等；公共服務(wù)設(shè)施類為大型商場(chǎng)、超市、銀行、醫(yī)院、企事業(yè)單位等；居住類為社區(qū)和居住小區(qū)；游憩類為公園、旅游景點(diǎn)、游樂場(chǎng)等；校園類為大專院校、中學(xué)等。因此筆者將公共自行車站點(diǎn)劃分為公交點(diǎn)、共建點(diǎn)、居住點(diǎn)、游憩點(diǎn)和校園點(diǎn)5類。根據(jù)城市公共自行車站點(diǎn)建設(shè)前的選址規(guī)劃，即可確定節(jié)點(diǎn)附近有哪些站點(diǎn)。并將節(jié)點(diǎn)以及節(jié)點(diǎn)附近的站點(diǎn)劃分為一個(gè)區(qū)塊。如某學(xué)校A附近有A1，A2，A3三個(gè)站點(diǎn)，那么，節(jié)點(diǎn)A與A1，A2，A3共同構(gòu)成一個(gè)校園區(qū)塊。通過區(qū)塊劃分，有利于確定公共自行車出行網(wǎng)絡(luò)中OD對(duì)的總出行需求，總供給及查詢點(diǎn)附近站點(diǎn)集合。

在公共自行車系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中，假設(shè)節(jié)點(diǎn)，弧以及借還車站點(diǎn)屬性滿足如下條件：

1)所有出行起訖點(diǎn)都屬于上述5類節(jié)點(diǎn)；

2)網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)不存在重合部分；

3)所有借還車站點(diǎn)都在起訖節(jié)點(diǎn)所屬的區(qū)塊內(nèi)選擇；

4)使用者從借車站點(diǎn)到還車站點(diǎn)的騎行過程中，不考慮網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)延誤，且走行時(shí)間不考慮車流影響，僅跟騎行速度相關(guān)；

5)在計(jì)算從起點(diǎn)到就近站點(diǎn)的走行時(shí)間過程中，僅以兩點(diǎn)間直線距離代替。

微信服務(wù)號(hào)關(guān)注者以固定格式(查詢某地附近站點(diǎn)信息則直接輸入該地點(diǎn)名稱，查詢從A地到B地的可行借還路線則輸入A#B)給服務(wù)號(hào)發(fā)送信息或者直接發(fā)送LBS地理位置信息。系統(tǒng)對(duì)輸入信息識(shí)別后，確定用戶輸入地點(diǎn)所屬區(qū)塊，將區(qū)塊內(nèi)站點(diǎn)作為用戶選擇的備選站點(diǎn)；若用戶輸入地點(diǎn)不屬于某個(gè)節(jié)點(diǎn)，則在地圖上搜索該地點(diǎn)附近節(jié)點(diǎn)，并將其返回給用戶，讓用戶進(jìn)行進(jìn)一步選擇，以確定起訖節(jié)點(diǎn)及其附屬區(qū)塊。

2.2 基于終到時(shí)段的站點(diǎn)預(yù)測(cè)信息輸出

傳統(tǒng)查詢系統(tǒng)僅能實(shí)現(xiàn)查詢時(shí)刻的數(shù)據(jù)反饋，即返回用戶在起點(diǎn)時(shí)刻的數(shù)據(jù)。但實(shí)際當(dāng)用戶到達(dá)終點(diǎn)時(shí)，站點(diǎn)信息可能與起點(diǎn)查詢結(jié)果相差甚遠(yuǎn)。因此，筆者引入預(yù)測(cè)算法，根據(jù)用戶的查詢時(shí)刻，預(yù)測(cè)到達(dá)終點(diǎn)時(shí)的站點(diǎn)信息，具體步驟如下。

2.2.1 預(yù)測(cè)各小時(shí)段的站點(diǎn)車輛數(shù)變化

1)根據(jù)各站點(diǎn)存車數(shù)歷史數(shù)據(jù)，對(duì)高峰時(shí)段借還車需求進(jìn)行預(yù)測(cè)?？紤]到工作日與休息日間出行需求不同，將二者分開擬合。在數(shù)據(jù)量選擇上，以預(yù)測(cè)日前10天數(shù)據(jù)為參考?？紤]到高峰時(shí)域2 h內(nèi)出行的時(shí)段波動(dòng)性，為避免整體預(yù)測(cè)求均值產(chǎn)生誤差，將高峰時(shí)段內(nèi)(早高峰07:30—09:30，晚高峰16:30—18:30)站點(diǎn)需求量按5 min間隔分為48個(gè)小時(shí)段。

2)建立一元線性回歸方程，表示為yi,k=ai,k+bi,kxi,k，其中xi,k表示站點(diǎn)i第x天的第k個(gè)時(shí)段，yi,k表示對(duì)應(yīng)的出行需求，即k時(shí)段站點(diǎn)車輛數(shù)變化。對(duì)站點(diǎn)i的10組數(shù)據(jù)分小時(shí)段擬合，獲得48組ai,k,bi,k值。

3)將擬合方程在時(shí)間域上擴(kuò)展，預(yù)測(cè)當(dāng)天高峰時(shí)域內(nèi)各小時(shí)段的出行需求。

2.2.2 根據(jù)終到時(shí)段輸出站點(diǎn)數(shù)據(jù)

根據(jù)查詢時(shí)刻所處時(shí)段，起始位置，終到點(diǎn)及終到時(shí)刻等信息，預(yù)測(cè)終到時(shí)刻各站點(diǎn)的車輛數(shù)，空車位數(shù)等信息。

1)節(jié)借車站點(diǎn)車輛數(shù)預(yù)測(cè)

對(duì)借車用戶而言，在查詢時(shí)刻搜索附近站點(diǎn)，tb=S1/Vb，S1為起始點(diǎn)到借車點(diǎn)的距離，步行速度Vb取4 km/h。根據(jù)查詢時(shí)段k，判別到達(dá)借車站點(diǎn)所處時(shí)段k+j，調(diào)用2.2.1小節(jié)中對(duì)應(yīng)時(shí)段的擬合方程計(jì)算車輛數(shù)變化。得站點(diǎn)i預(yù)測(cè)存車數(shù)為

如查詢當(dāng)前時(shí)刻為09:12，09:12在09:10到09:15時(shí)間段內(nèi)，查詢擬合方程序列，屬于第45個(gè)時(shí)間段，則存車數(shù)為

Xi=當(dāng)前時(shí)刻實(shí)際存車數(shù)+預(yù)測(cè)值(yi,46+yi,47)。

2)還車站點(diǎn)空車位數(shù)預(yù)測(cè)

以圖3為例，從起點(diǎn)到訖點(diǎn)的路程耗費(fèi)時(shí)間T=tb+tq，tb=S1/Vb表示步行時(shí)間，S1為二級(jí)節(jié)點(diǎn)到各站點(diǎn)的距離，步行速度Vb取4 km/h；tq=S2/Vq表示騎行時(shí)間，S2為站點(diǎn)與站點(diǎn)的距離，騎行速度Vq取10 km/h。

終點(diǎn)到達(dá)時(shí)刻t=當(dāng)前查詢時(shí)間+路程耗費(fèi)時(shí)間T

根據(jù)路程耗費(fèi)時(shí)間T判斷查詢時(shí)刻及到達(dá)時(shí)刻處在的時(shí)段分別為k,k+j。調(diào)出時(shí)段內(nèi)各還車站點(diǎn)的車輛數(shù)變化擬合方程得

站點(diǎn)預(yù)測(cè)空車位數(shù)Yi=當(dāng)前站點(diǎn)空車位數(shù)-

2.3 借還車路線選擇排序

仿照公交路線查詢結(jié)果的形式，以微信為平臺(tái)，給出公共自行車接洽出行中，借還車路線選擇優(yōu)劣排序算法步驟如下(借車點(diǎn)A，還車點(diǎn)B的組合稱為一條路線)。

2.3.1 起訖區(qū)塊需求和供給確定

2.3.2 出行路線確定

確定借還車路線，目的在于引導(dǎo)用戶到預(yù)測(cè)可借車位數(shù)大的站點(diǎn)借車，到預(yù)測(cè)空車位數(shù)多的站點(diǎn)還車。當(dāng)需求小于供給時(shí)，不會(huì)出現(xiàn)借還車難的現(xiàn)象，當(dāng)需求大于供給時(shí)，則表明所選擇站點(diǎn)不能滿足需求，則需要擴(kuò)大區(qū)塊站點(diǎn)選擇范圍，對(duì)選擇范圍進(jìn)行l(wèi)次擴(kuò)大，直至需求小于供給，再以先近后遠(yuǎn)原則進(jìn)行排序?；谝陨戏治?，設(shè)計(jì)算法如下：

限于作者親自閱讀、筆者明確引用、公開發(fā)表或有案可查者。

4)對(duì)從站點(diǎn)集合A到B的借還車路線，按照Xi·Yj大小排序，并將其作為優(yōu)先方案排在前面；對(duì)從A′到B′的借還車路線則按照總走行時(shí)間長短排序，并將其放在方案排序的后部。

3 武漢市公共自行車查詢系統(tǒng)示例

3.1 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)表示法

武漢市公共自行車系統(tǒng)建設(shè)于2008年，至2015年武漢公共自行車共建設(shè)站點(diǎn)800個(gè)，按站點(diǎn)性質(zhì)分類，公交點(diǎn)149個(gè)，公建點(diǎn)155個(gè)，居住點(diǎn)371個(gè)，游憩點(diǎn)30個(gè)，校園點(diǎn)95個(gè)，共70 000輛公共自行車投入使用，日均租還車次數(shù)達(dá)到22萬次，且布局規(guī)模在不斷擴(kuò)大。隨著武漢地鐵的逐步建設(shè)，武漢市政府規(guī)劃新增服務(wù)于地鐵的公交點(diǎn)百余個(gè)，以接駁地鐵交通，服務(wù)于居民最后一公里出行。

文中數(shù)據(jù)包括站點(diǎn)布局，站點(diǎn)實(shí)時(shí)信息數(shù)據(jù)及站點(diǎn)借還車歷史數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)均由武漢公共自行車運(yùn)營方鑫飛達(dá)集團(tuán)提供。其中，站點(diǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包括站點(diǎn)當(dāng)前可借還車數(shù)、站點(diǎn)地理坐標(biāo)和站點(diǎn)運(yùn)營時(shí)間等，該類由鑫飛達(dá)提供的站點(diǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接口提供；站點(diǎn)借還車歷史數(shù)據(jù)包括歷史時(shí)間內(nèi)公共自行車站點(diǎn)每天各時(shí)段的借車和還車數(shù)量，以數(shù)據(jù)庫文件形式提供。

3.2 結(jié)果顯示

將上述預(yù)測(cè)算法集成到云平臺(tái)處理數(shù)據(jù)，并以微信作為與用戶的交流窗口，設(shè)計(jì)系統(tǒng)功能顯示如圖4。

3.2.1 微信系統(tǒng)示例(圖4)

圖4 設(shè)計(jì)系統(tǒng)功能顯示Fig.4 Function display of design system

3.2.2 系統(tǒng)優(yōu)劣性比較

為檢驗(yàn)預(yù)測(cè)及排序算法的有效性，以武漢市武廣商圈內(nèi)9個(gè)公共自行車站點(diǎn)為考察對(duì)象，選取某個(gè)工作日內(nèi)早高峰07:30—09:30為檢驗(yàn)時(shí)間段，采用鑫飛達(dá)提供的實(shí)際需求數(shù)據(jù)，分別比較該設(shè)計(jì)系統(tǒng)的選擇方式與傳統(tǒng)選擇方式間站點(diǎn)借還車的繁忙程度。假設(shè)傳統(tǒng)選擇方式有兩種，一種是無信息提供，使用者僅根據(jù)站點(diǎn)距離選擇就近借還點(diǎn)，另一種是僅提供查詢時(shí)刻車輛數(shù)，使用者依照就近原則選擇允許借還車的站點(diǎn)。3種條件下，系統(tǒng)整體指標(biāo)比較如表1。表1中，無可借(還)車概率=到達(dá)站點(diǎn)發(fā)現(xiàn)車輛(空車位)數(shù)為0的人數(shù)/總出行人數(shù)，騎行及走行距離降低比例以無信息條件下為基準(zhǔn)。

表1 系統(tǒng)優(yōu)劣性比較結(jié)果

從表1可見，由于所選區(qū)塊為商業(yè)區(qū)，集中各種辦公場(chǎng)所，為人員聚集區(qū)，且附近地鐵及常規(guī)公交站點(diǎn)眾多，公共自行車承擔(dān)了短程接洽出行，因此早高峰時(shí)段無可借車的概率3種情況下均較小，而還車難問題則較突出?？煽吹降诙N情況下，無空位還車概率反而提高了，原因在于瞬時(shí)信息的集聚效應(yīng)導(dǎo)致使用者均朝向同一站點(diǎn)，同時(shí)為了還上車導(dǎo)致騎行距離增加；整體表現(xiàn)來看，設(shè)計(jì)系統(tǒng)提供站點(diǎn)預(yù)測(cè)信息，能降低借還車難的概率，同時(shí)減少騎行及走行距離。

4 結(jié) 語

筆者借助微信平臺(tái)輸入輸出數(shù)據(jù)和云平臺(tái)處理數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)了基于預(yù)測(cè)算法的公共自行車查詢系統(tǒng)。與現(xiàn)有查詢系統(tǒng)相比，該系統(tǒng)不僅能向用戶提供站點(diǎn)的車輛數(shù)或空車位數(shù)等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并能擬合站點(diǎn)歷史數(shù)據(jù)，得出站點(diǎn)即時(shí)需求，預(yù)測(cè)到達(dá)時(shí)刻站點(diǎn)信息，并通過排序算法向用戶推薦選擇站點(diǎn)路線。最后以武漢市公共自行車系統(tǒng)為例，給出了所設(shè)計(jì)微信公眾號(hào)的表現(xiàn)形式及功能設(shè)置，并與傳統(tǒng)選擇方式作對(duì)比，發(fā)現(xiàn)所設(shè)置的預(yù)測(cè)信息算法能在一定程度上緩解借還車難的現(xiàn)象。

筆者設(shè)計(jì)系統(tǒng)所采用的地點(diǎn)輸入形式為文本，對(duì)信息輸入準(zhǔn)確性要求較高，導(dǎo)致用戶輸入數(shù)據(jù)較麻煩。為解決該問題，下一步，可接入百度地圖的API，用戶可以通過直接發(fā)送“位置”信息進(jìn)行相關(guān)查詢，不僅能夠省去輸入文字的復(fù)雜性，同時(shí)使得輸入地點(diǎn)更加準(zhǔn)確。

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Design of Public Bicycle Query System Based on Predictive Information

CHEN Lingjuan1, 2, DAI Jiong1, HU Sheng1, WANG Dianhai2

(1. School of Automobile & Traffic Engineering, Wuhan University of Science & Technology, Wuhan 430081, Hubei, P.R.China; 2. School of Civil Engineering & Architecture, Zhejiang University, Hangzhou 310058, Zhejiang, P.R.China)

In order to ease the difficulty of public bicycles’ borrowing and returning, a query system of public bicycles with WeChat interface was designed, which used WeChat platform to obtain data and used cloud platform to process data. Firstly, travel input was obtained by WeChat and the users’ travel demand for each period of time was fitted according to historical data. And then, according to the travel input, the information of around sites was extracted by the cloud platform, and the fitting data was used to predict the remained vehicles available to borrow when users arrived at the around sites; meanwhile, a sorting algorithm was provided to system users for site selection in order to guide users’ reasonable travel. Finally, taking a public bicycle network in Wuhan as an example, a query system of public bicycles was designed, whose functions included the site bicycle number query and route recommendation. And the improvement of forecasting information and traditional information on the problem was comprised.

traffic and transportation engineering; public bicycle; micro-letter; cloud platform; predictive information; ranking site selection

10.3969/j.issn.1674-0696.2016.03.33

2015-06-10；

2016-01-13

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51308425)；中國博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(2014M561762)；大學(xué)生科技創(chuàng)新基金研究項(xiàng)目(132RB085)

陳玲娟(1985—)，女，湖北天門人，博士，主要從事城市交通出行行為方面的研究。E-mail：chenlingjuan@163.com。

U484

A

1674-0696(2016)03-167-06