基于首都机场出租车的信息采集与处理研究

摘要

本文主要研究的是机场出租车问题,在对各个因素以及数据进行深入分析的基础上,综合运用模糊综合评价、排队论等知识建立数学模型去解决问题,最后对模型的合理性及可靠性进行分析.对于影响司机决策的机理分析,首先要确定影响司机决策的因素,然后根据这些因素的重要程度找到它们分别所占的比重,建立单层次的模糊综合评价模型,从而分析出各个因素影响司机决策的机理,最后给出司机选择的策略.本文以北京市首都机场为例,通过网上搜集、文献查找等方式获得了2019年8、9月份每天不同时刻抵达机场的客流量,以及抵达机场的客流量中选择坐出租车离开的比例,对这两部分数据综合处理可以得到每天不同时刻在机场乘坐出租车的人数.然后通过搜集北京市出租车的GPS坐标,利用Matlab软件画出了北京市出租车聚集点热力图.最后,建立基于收益—成本的选择决策模型.根据此模型,可以在司机观测到蓄车池里出租车数量的前提下,给出租车司机决策方案.