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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

在共享经济的风口下，2016年，以“随取随用”为目的的共享单车开始活跃在一二线大城市的大街小巷，并逐步渗透到人们的生活之中。对比有桩单车的有秩序停放，无桩共享单车呈现离散分布状况，其随处停放给城市管理带来了挑战^[1]。从城市规划的视角看，共享单车使用规范化的关键是空间资源的优化配置，涉及车道、停车设施等的规划布局。而在共享单车“随骑随停”这些看似毫无规律的“布朗运动”中，实际上也存在着客观规律，只要正确认识人们的出行规律，共享单车的停放就有章可循。因此，现阶段开展共享单车用户骑行规律的研究具有较为重要的理论和实践意义，这能够为共享单车的停车设施布局提供指导。

摩拜单车自推出以来，深受用户喜爱，在很多城市已经成为除公共交通以外的居民首选的出行方式，大大减轻了城市路网压力和拥堵情况。随着绿色出行和环保观念的深入人心，将会有更多的用户选择摩拜单车，进一步实现让自行车回归城市的目标。同时，摩拜致力于应用前沿科技的帮助人们更好地出行，利用机器学习进行多角度画像分析，并预测用户的出行目的地便是众多应用场景中重要的一个。

目前，摩拜单车在北京的单车投放量已经超过40万。用户可以直接在人行道上找到停放的单车，用手机解锁，然后骑到目的地后再把单车停好并锁上。因此，为了更好地调配和管理这40万辆单车，需要准确地预测每个用户的骑行目的地。

2. 研究的基本内容

根据北京市建成区在2017年5月10日至5月24日摩拜单车骑行数据含用户id、单车id、单车类型、单车使用起始时间、骑行起点和骑行终点等使用数据库进行了系统分析，建立了对空间位置、用户、车辆特征进行描述的画像，利用共享单车出行数据平台的大数据优势，分析出行者利用共享单车完成出行的主要特征，让平台运营商更好地了解用户，为共享单车停车设施的布局优化提供有效依据。

本次研究主要考虑的是基于geohash算法已进行编码操作的共享单车出行数据，在对其进行分析及后续的研究中需要获取准确的位置信息，根据共享单车系统的特点，了解geohash编码过程，掌握geohash解码算法。

从多角度对订单数据的构成要素进行画像分析，探索其地理位置特征、用户和车辆特征。主要内容包括：

3. 实施方案、进度安排及预期效果

一、总体方案

本次研究基于北京市摩拜单车用户骑行数据，首先，利用 python对原始数据进行预处理，对起止点（origin-destination，od）区块位置信息进行geohash解码，将区块位置信息转换为经纬度坐标，获得精确的地理位置信息。其次，通过sql server数据库软件进行数据处理，对数据进行时间序列分析，从用户、车辆两个角度分析用户骑行特征，将分析结果可视化。然后，再次通过sql server数据库软件将经纬度数据分隔开，导入到arcmap中生成带有空间数据的点要素，通过投影转换、数据裁切、密度分析等arcgis空间分析工具，选取合适的渲染方式，得到摩拜单车的热点区域分布图，根据每天不同时段的主要活动，对起始点出行数据进行分析，判断是否具有明显的潮汐现象。从而完成其地理位置特征、用户和车辆特征的探索。

二、进度安排及预期效果

4. 参考文献

^[1]孙继胜.共享单车的监管与发展[j].凤凰品城市，2017(2):76-78.

^[2]2017 摩拜杯算法挑战赛[eb/ol]. https://www.biendata.com/competition/mobike/，2017-07-28．

^[3]robert cervero, olga l sarmiento, enrique jacoby, et al．建成环境对步行和自行车出行的影响—以波哥大为例[j]．耿雪，译．城市交通，2016(5)：83-96．