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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于密度和出入度平衡聚类的共享单车站点选址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：CN115879737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310022588.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于密度和出入度平衡聚类的共享单车站点选址方法是由郭黎敏;李东泽设计研发完成，并于2023-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于密度和出入度平衡聚类的共享单车站点选址方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于密度和出入度平衡聚类的共享单车站点选址方法，引入出入平衡系数，通过密度和平衡系数的复合聚类算法来对共享单车的站点候选区域进行聚类；将单车的GPS数据集获作为样本点数据集，结合Clique网格聚类算法的特点进行改进并对样本点数据集进行聚类，获取多个共享站点候选地址，优化各共享站点候选地址，结合该区域的POI匹配从而确定最佳共享站点地址。使用布尔表达式形式化地定义了复杂属性条件，然后基于密度以及阈值给出了在复杂属性条件下共享单车站点的聚类结果。本发明具有高效性，准确性，对海量的用户出行OD数据进行数据挖掘，分析得出单车用户订单的热点聚集区域，为单车站点提供良好的前期数据准备，并具有轻量、灵活特点。

本发明授权一种基于密度和出入度平衡聚类的共享单车站点选址方法在权利要求书中公布了：1.一种基于密度和出入度平衡聚类的共享单车站点选址方法，其特征在于，首先引入出入平衡系数，通过密度和平衡系数的复合聚类算法来对共享单车的站点候选区域进行聚类；通过POI站点的不同优先级匹配设立共享站点，将单车的GPS数据集作为样本点数据集，结合Clique网格聚类算法的特点进行改进并对样本点数据集进行聚类，获取多个共享站点候选地址，优化各共享站点候选地址，结合该区域的POI匹配从而确定最佳共享站点地址； 使用布尔表达式形式化地定义了复杂属性条件，然后基于密度以及阈值给出了在复杂属性条件下共享单车站点的聚类结果；以Clique算法为基础，预先通过密度阈值，并使用边界网格密度阈值判定边界网格以提高簇边界精度，该网格聚类算法将根据给定的网格步长将数据对象直接投影到网格空间中，并计算网格密度和平衡值，如果网格密度和平衡值大于给定的密度阈值，则确定网格是密集和平衡网格，加入当前簇并搜索网格，直到所有相邻网格都是非密集和非平衡网格，结束循环；重复上述操作，直到找到所有群集； 对单车开关锁订单的GPS数据进行预处理，根据预处理后的数据确定乘客的出行轨迹，得到乘客去向的离散终点的经纬度集；对乘客去向的离散终点的经纬度集进行聚类，在密度聚类过程中，采用改进的BLA-CLIQUE聚类方法得出乘客的订单开始以及结束的聚集区域，再对乘客的订单开始以及结束的聚集区域的聚类结果，进行迭代处理，得到迭代处理后乘客去向的聚集区域，即聚类结果，针对所述聚类结果，依据预设规则匹配POI站点，最终确定出所需要的共享单车候选站点；采用BLA-CLIQUE聚类算法的具体描述： 1将样本集按城市经纬度划分为自定义大小的网格单元，每个网格单元是大小相同的，并将所有单元格标记为未访问“unvisited”； 2随机选择一个单元格，作为编号为0的集群簇，并标记这个单元格为已访问“visited”； 3以这个簇为中心遍历其周边网格，先判断其是否被访问，被访问则代表已经聚到了其他簇中，不做处理，若未访问则将其和之前的簇合并重新计算其密度和平衡阈值，当其密度大于密度阈值以及平衡系数大于其平衡系数阈值时，则将其加入该集群簇，并标记为已访问“visited”，不满足则不做处理； 4依次迭代遍历，最后聚类完成得到一个簇集合就是候选站点的区域； 所述针对所述聚类结果依据预设的规则匹配POI站点，确定出所需要的共享单车候选站点的具体方法如下：1将区域内的大厦、住宅小区、酒店、超市及地铁站分别设置为第一、第二、第三和第四优先级；2根据聚类后的结果，获取每个集群簇的中心点坐标；具体步骤为：使用MapGis软件，分别连接每个集群簇内的所有样本数据的经纬度点构造出相应的空间区域，然后提取出中心点的坐标并输出；3通过2得到的与集群簇号相对应个数的中心点坐标，首先对设定范围以内的区域进行POI的站点匹配，如果选取到符合要求的停靠站点，如果是第一、第二级别的POI，则将最终结果输出，如果没有匹配到合适的站点，则需要进一步扩大匹配范围进行匹配；如果仍然没有匹配到第一、第二优先级的站点，则考虑第三、第四优先级的POI站点进行匹配；4通过动态匹配POI的方法，得到每个集群簇对应的可候选站点；5最终综合考虑乘客消费能力以及出行意愿偏好，设立试运营站点作为共享单车站点。

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