利用划分禁止停放区域和奖、惩方式激励、引导用户自发得将违停单车从禁止停放区域骑出并且停放在非禁止停放区域，降低了共享单车运营商的调度管理成本、增加了共享单车的使用率，并且调度用户享受了骑行折扣，降低了其骑行成本。
1、数据采集：记录ID，用户ID，车辆编号，起始纬度，起始经度，开始时间，结束纬度，结束经度，结束时间，骑行距离(米)，骑行时长(分钟)，订单费用。 2、数据处理：对采集到的原始数据进行处理，去除缺失和异常数据，计算共享单车的位置偏差，通过预先训练得到的深度学习模型得出允许位置偏差值n。3、数据分析：如果用户将违停单车从禁止停放区域骑出并且停放在非禁止停放区域，该用户将成为调度用户，骑行费用将享受折扣。通过经纬度计算确认该用户是否为调度用户，P1=IFS(W1＞n, "折扣K1","正常骑行费用")，P2=IFS(W2＞n,"附加费率K2", "正常骑行费用")，W1：起始位置与最近固定停车位置偏差值，W2：终始位置与最近固定停车位置偏差值。4、数据应用：利用划分禁止停放区域和奖、惩方式激励、引导用户自发得将违停单车从禁止停放区域骑出并且停放在非禁止停放区域，降低了共享单车运营商的调度管理成本、增加了共享单车的使用率，并且调度用户享受了骑行折扣，降低了其骑行成本。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
记录ID |
-- | -- |
用户ID |
-- | -- |
车辆编号 |
-- | -- |
起始纬度 |
-- | -- |
起始经度 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 记录ID | 4047 |
| 用户ID | 247158 |
| 车辆编号 | 100601338 |
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