基于聚类分析与时间序列分析的公共自行车系统成本控制研究

近年来,中国公共自行车系统的引入丰富了人们出行时可以选择的公共交通方式,为居民的生活带来了便利。通过向居民提供免费或者较低使用费的自行车,公共自行车系统降低了城市中心区域居民短途旅行时使用燃油机动车等交通工具的数量,从而大大缓解了城市拥堵的现象,并且降低了城市的噪音和空气污染程度。在带来居民出行便利的同时,提供公共自行车租赁服务的企业或政府相关单位也面临着自行车布点过多且不合理而造成成本过高的问题。通过使用聚类法分析城市居民的出行习惯偏好,利用自行车租用历史数据并根据时间序列算法预测未来公共自行车需求数量,可以实现公共自行车的精准投放,以此大大降低公共自行车的空闲数,进而降低公共自行车提供方的服务成本。