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出租车作为城市的一种公共交通工具,相比其他公共交通方式,具有更大的灵活性。一方面这能与其他公共交通方式形成互补,给居民提供“点到点”的服务;但另一方面出租车空载引发的占道、交通拥堵、加重城市空气污染等问题,也给交通运营带来困扰。因此,研究出租车寻客行为并进行准确建模,有利于出租车的运营管理、调度和辅助系统的研究,提高出租车司机的运营效率,减缓空载出租车给城市交通带来的问题。本文基于出租车GPS行为轨迹,研究出租车的寻客行为建模方法,具体包括以下三个方面:1.提出基于频繁序列的出租车司机寻客行为建模的候选路径集生成方法。通过对司机寻客轨迹的经验分析发现起讫点相同的寻客轨迹具有较高相似性且各个路段的经过频率具有较高的差异性。采用PrefixSpan算法挖掘出租车的频繁路段序列。将频繁路段序列作为“通道”进行路径规划,并提取规划路径中的相异路径,最后得到与真实轨迹相似的候选路径集合。实验表明,根据轨迹的相似度指标,大部分区域对的真实轨迹与候选路径的平均相似度大于0.6,其中60%左右的区域对的真实轨迹与候选路径的平均相似度大于0.7,说明本文提出的方法生成的路径集合与真实轨迹较相似。2.通过对比分析出租车路径选择成本特征和效益特征的行为建模结果差异,发现路径的效益特征是司机寻客时的重要影响因素。相较于一般的路径选择建模中只考虑路径的距离、通行时间、转弯次数等成本特征,本文在选取特征时,从出租车寻客行为理论的角度出发,认为司机需要在最短时间内找到乘客,加入了乘客数目、历史载客行程距离等路径的效益特征,对路径选择建模特征进行拓展。实验表明,引入效益特征后模型的R~2均值提高了0.053-0.066,通过模型对出租车寻客行为的拟合更准确。3.提出了基于双层Logit模型的出租车寻客行为建模方法。在区域尺度和路段尺度分别构建出租车寻客的Logit模型:在区域尺度上,采用MNL模型模拟出租车寻客时的区域选择行为;在路段尺度上,采用PSL模型模拟出租车寻客时的路径选择行为。实验表明,对于区域选择模型,80%左右的区域模型R~2大于0.6,模型拟合度较高;对于路径选择模型,模型R~2大于0.4的区域对为70.9%-79.9%,明显高于对比模型。