基于出租车GPS数据的高效益寻客推荐策略研究

摘要

随着经济的快速发展和城市化建设的日益推进，人们对出行服务的需求愈发增长，出租车作为城市公共交通的重要组成部分，在人们的日常出行中发挥着重要作用。然而，因客源时空分布不均衡等因素而导致出租车高空载率、争抢客源等不良现象频现，大大增加了出租车寻客的难度，降低了出租车的运营效率。随着ITS(Intelligent Transport System)技术的发展，越来越多的学者将出租车寻客模式作为研究热点，但普遍缺乏出租车效益评价指标和顾及出租车供需关系及交通状态的推荐策略方法研究。本文以深圳市13798辆出租车GPS数据为研究对象，以提高出租车效益为研究目标，在分析影响出租车寻客效益指标因素的基础上，充分考虑推荐的高效益载客热点区域出租车的供需关系及交通状态，提出了基于出租车GPS数据的高效益寻客推荐策略方法，为出租车高效益寻客提供辅助决策支持，同时对于改善出租车资源分布不均衡的现状，充分发挥出租车在城市交通中的补充作用有着重大意义。
　　通过分析影响出租车寻客效益的指标因素，本文以出租车载客态及相邻空载态相结合作为研究对象，提出了基于出租车载客态单位时间收入及相邻空载态寻客时间的效益指标模型。基于该模型，在对出租车GPS数据进行数据预处理及地图匹配的基础上，采用经典数理统计及地统计分析方法，对出租车高效益客源的时空分布特征进行了研究。通过对比分析工作日与非工作日及同一天不同时段的客源量变化特征来间接反映高效益客源随时间在数量上的变化规律;同时，对相应时段的高效益客源的空间分布特征加以分析，为出租车高效益载客热点推荐提供支撑。
　　基于高效益客源的时空分布特征，在对出租车进行高效益载客热点推荐时，首先对出租车GPS数据进行基于效益指标模型的热点分析及热点区域的划分，同时在充分顾及出租车行驶到载客热点区域之后的出租车饱和度及当前的交通拥堵状态的基础上，本文提出了基于出租车效益的推荐度指标模型。该模型以出租车到载客热点的最短行驶时间为基础，计算出租车到达载客热点区域后的出租车供需比及交通运行指数，以此计算推荐度指标来评估该高效益载客热点是否适合推荐给空驶出租车前往，进而形成一套完整的出租车高效益寻客推荐策略方法。最后，本文以深圳市2011年4月18日早高峰的某辆空驶出租车为研究实例，对其进行基于出租车效益指标模型及推荐度指标模型的高效益载客热点推荐，并通过对比分析同一天相同时段内两个高效益载客热点区域的不同推荐结果，同时结合城市居民出行规律及城市功能区结构的实际情况，验证了该推荐策略的有效性。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 出租车GPS数据应用现状研究

1．2．2 出租车GPS数据时空分析方法研究

1．2．3 出租车寻客推荐策略方法研究

1．3 主要研究内容

1．4 论文组织和章节安排

2 商效益寻客指标研究

2．1 商效益寻客影响因素

2．1．1 载客态单位时间收入E

2．1．2 相邻空载态寻客时间T

2．2 效益指标模型

2．3 本章小结

3 出租车GPS数据获取与预处理

3．1 研究区概况及数据来源

3．1．1 研究区概况

3．1．2 数据说明

3．2 数据预处理

3．2．1 GPS数据预处理

3．2．2 GI$地图预处理

3．3 地图匹配

3．3．1 匹配算法

3．3．2 匹配结果

3．4 本章小结

4 出租车高效益客源时空特征分析

4．1 高效益客源时间分布特征

4．1．1 工作日与非工作日客源量的变化特征

4．1．2 一天不同时段客源量的变化特征

4．1．3 一天不同时段效益指数的变化特征

4．2 商效益客源空间分布特征

4．2．1 地统计分析方法

4．2．2 商效益客源空间分布特征

4．3 高效益客源重心时空变化

4．4 本章小结

5 基于出租车效益的寻客推荐策略研究

5．1 商效益载客热点区域划分

5．1．1 高效益载客热点分析

5．1．2 高效益载客热点区域划分

5．2 推荐度指标模型构建

5．2．1 请求点到载客热点的最短行驶时间t

5．2．2 载客热点区域的出租车需供比C

5．2．3 载客热点区域的交通运行指数TPI

5．2．4 推荐度指标模型

5．3 深圳市出租车高效益寻客推荐研究实例

5．3．1 高效益载客热点区域划分

5．3．2 推荐度指标构建与计算

5．3．3 推荐策略有效性对比验证

5．4 本章小结

6 总结与展望

6．1 工作总结

6．2 研究特色

6．3 研究展望

参考文献

作者简历及攻读硕士期间科研成果