出租车作为城市公共交通的重要补充形式,在居民日常出行中发挥着重要作用.然而,客源时空分布不均衡导致了出租车空载率高、寻客难度大等问题,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...出租车作为城市公共交通的重要补充形式,在居民日常出行中发挥着重要作用.然而,客源时空分布不均衡导致了出租车空载率高、寻客难度大等问题,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其研究点,目前尚缺乏对基于寻客效益指标的寻客策略方法的研究.为了提高出租车寻客效益,提出了基于寻客效益指标模型的时空分析方法,将出租车载客态单位时间收入E及相邻空载态寻客时间T相结合作为寻客效益评价指标,并采用数理统计与地理统计相结合的方法,对高效益客源的时空分布特征进行研究.采用深圳市2011年4月18—24日一周内13 798辆出租车的GPS轨迹数据,分析了深圳市出租车的运营特点及人们出行需求的时空分布特征.结果表明:该方法能够较好地反映高效益客源的时空分布特征,为出租车高效益寻客提供辅助决策支持,也为出租车高效运营提供了新的视角.展开更多
通勤是具有周期性和稳定性的城市居民出行行为,是城市发展规划和公共交通管理的重要研究内容。出租车GPS(Global Position System,全球定位系统)轨迹数据在一定程度上反映了城市交通状况和市民出行模式。针对出租车区域性通勤模式识别问...通勤是具有周期性和稳定性的城市居民出行行为,是城市发展规划和公共交通管理的重要研究内容。出租车GPS(Global Position System,全球定位系统)轨迹数据在一定程度上反映了城市交通状况和市民出行模式。针对出租车区域性通勤模式识别问题,本文提出一种基于改进K-means算法的通勤交通小区识别方法。该方法主要包括3个步骤:划分交通小区、生成交通小区之间的流量转移矩阵和识别通勤交通小区对。参考现有的交通小区划分方法,本文提出一种基于细粒度单元的自下而上的交通小区划分方法。在通勤交通小区对识别模型中,以高峰时段的流量及其离散系数作为输入特征,基于改进K-means算法识别通勤交通小区对。最后,基于重庆市出租车GPS数据集进行实验验证,结果表明该方法效果显著。展开更多
文摘出租车作为城市公共交通的重要补充形式,在居民日常出行中发挥着重要作用.然而,客源时空分布不均衡导致了出租车空载率高、寻客难度大等问题,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其研究点,目前尚缺乏对基于寻客效益指标的寻客策略方法的研究.为了提高出租车寻客效益,提出了基于寻客效益指标模型的时空分析方法,将出租车载客态单位时间收入E及相邻空载态寻客时间T相结合作为寻客效益评价指标,并采用数理统计与地理统计相结合的方法,对高效益客源的时空分布特征进行研究.采用深圳市2011年4月18—24日一周内13 798辆出租车的GPS轨迹数据,分析了深圳市出租车的运营特点及人们出行需求的时空分布特征.结果表明:该方法能够较好地反映高效益客源的时空分布特征,为出租车高效益寻客提供辅助决策支持,也为出租车高效运营提供了新的视角.
文摘通勤是具有周期性和稳定性的城市居民出行行为,是城市发展规划和公共交通管理的重要研究内容。出租车GPS(Global Position System,全球定位系统)轨迹数据在一定程度上反映了城市交通状况和市民出行模式。针对出租车区域性通勤模式识别问题,本文提出一种基于改进K-means算法的通勤交通小区识别方法。该方法主要包括3个步骤:划分交通小区、生成交通小区之间的流量转移矩阵和识别通勤交通小区对。参考现有的交通小区划分方法,本文提出一种基于细粒度单元的自下而上的交通小区划分方法。在通勤交通小区对识别模型中,以高峰时段的流量及其离散系数作为输入特征,基于改进K-means算法识别通勤交通小区对。最后,基于重庆市出租车GPS数据集进行实验验证,结果表明该方法效果显著。
