买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于聚类的共享单车时空布局确定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115796942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211392419.7，技术领域涉及：G06Q30/0204；该发明授权一种基于聚类的共享单车时空布局确定方法是由梅振宇;巩津瑞;张弘扬;曹悦贤;唐崴设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于聚类的共享单车时空布局确定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于聚类的共享单车时空布局确定方法，属于智能交通技术领域。本发明首先对公共自行车现状进行系统分析，了解现有的公共自行车系统的特点，利用Arcmap软件建立缓冲区。其次运用模糊C‑means聚类分析，根据日常使用的时间差异对共享自行车站进行聚类，得到各种共享自行车聚类的活动特征情况。最后基于POI，采用二元Logit模型进行回归分析，获得共享单车停放布局的区位特征。本发明为出行者做出更好的出行决策提供了有效的依据，并且使公共自行车需求合理分配，改善了交通环境。

本发明授权一种基于聚类的共享单车时空布局确定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类的共享单车时空布局确定方法，其特征在于包括以下步骤： S1.共享自行车出行数据分析与处理； 以共享单车进站和出站的时间、经纬度作为基础数据，以地铁站和公交车站为中心建立交通区域； 利用Arcmap软件建立缓冲区，即以各个站点为中心建立半径h米范围的研究区域，将分析时间段分为工作日和周末两类，对共享自行车流进站和出站事件与站点缓冲区范围进行空间交叉分析，获得进站或出站全部数据流，进站或出站早高峰数据流与进站或出站晚高峰数据流； 将所有共享自行车进出公共自行车分享系统BSS站的数据分为8个组别，再将进站或出站数据整合形成三组整体分析数据； 根据所有得到的数据，对于所有BSS站点的共享单车进站或出站数据，计算平均每g分钟的流量； 以全部BSS进站或出站的平均每g分钟的流量为基础，分别计算早高峰和晚高峰进站或出站的平均每g分钟的流量与之的比值，记为进站或出站早高峰比值和晚高峰比值，并计算早高峰与晚高峰时段相应流量的比值； S2.运用模糊C-means聚类分析，获得各聚类活动特征情况； 使用模糊C-means聚类算法，根据日常使用的时间差异对共享自行车站进行聚类； 在进行聚类的过程之中，将时间段分为工作日和周末，并且分别考虑BSS站进站与出站的共享单车流；在确定预定的聚类数之后，选取全部进站或出站的平均每g分钟的流量、进站或出站早高峰比值与进站或出站晚高峰比值三项指标作为相异性测量对象，使用平方误差作相异性的测量值，对8个组别进行建模分析； 选用轮廓系数法作为确定各组别聚类簇数的主依据，并结合误差平方和决定各组数据的聚类簇数； 以共享单车全天平均g分钟的进站出站次数、早高峰进站出站比值和晚高峰进站出站比值对每个站点进行统计分析，并应用基于加权平方误差函数最小化的C-means聚类算法，以每天的共享自行车流动量与时间划分集群，从而根据隶属度最高的主集群值对站点进行分类，得到各种共享自行车聚类的活动特征情况； S3.基于POI的共享单车区位特征回归分析； 分别获取地铁站周围h米范围和公交车站周围h米范围的相关地理信息数据，通过高德地图开放平台的数据云平台，并以python软件建立数据获取相关模型，获取各个站点周围h米范围内兴趣点POI；采用二元Logit模型进行回归分析，获得共享单车停放布局的区位特征； 依据所述的C-means聚类方法产生的连续隶属度值，能够使用二元Logistic回归模型探索聚类隶属度的决定因素，同时控制站点之间的空间自相关； 通过二元Logistic回归模型分析各聚类数据中各聚类簇数与基础簇数的空间相关性，获得区位特征对于共享单车停放布局的相关性情况； 在步骤S2中，所述模糊C-means聚类算法，通过不断优化目标函数，得到所获得的各个样本点对每一个聚类中心的隶属度，并从中选取最高隶属度作为分类依据，从而达到自动实现对样本数据进行类属分类的目的，该聚类算法旨在求解以下目标函数： 其中，c为预定的聚类数，m为模糊度，模糊度是确定离群值对聚类质心值影响的参数；N是离散集群数的个数；表示第i个站点到第k个站点集群的成员关系值，即隶属度值，对于所给定的站点，它对其它所有集群的成员关系值的和为1；xi,xk分别代表第i个对象值与第k个聚类质心值，Lxi,xk是第i个对象与第k个聚类质心值的相异性测量； 使用残差平方和作为向异性的测量值，当隶属度值满足以下条件： 此时，达到聚类的最优条件。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。