基于出租车轨迹热点区域的寻客路径优化模型和策略研究

来源 :重庆交通大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zeldaok
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出租车作为公共交通出行方式的一种补充,承担了很大一部分出行需求,综合了个体交通和公共交通的共同特征,已成为城市背景下流行的一种交通出行方式。但由于客源分布不均、供需不平衡等原因,造成出租车运营效率低下、空载率高、乘客打车困难、城市道路资源浪费、城市污染、司机收入低和城市拥堵等问题。因此,本文以重庆市域出租车GPS轨迹数据作为基础,结合数值建模,挖掘城市乘客上下车热点区域,并以热点OD为依据,动态推荐乘客搜寻路径,诱导空载出租车。为了实现对出租车司机的诱导管理,本文制定了诱导总体流程架构图,为本文诱导策略提供管理基础。最后,把本文策略应用于传统巡航出租车增收诱导中,经过纵、横向对比,此策略对于出租车增收具有显著效果。本文主要工作和创新点如下:(1)以原始GPS轨迹数据为基础,建立一个多阶段处理框架。首先对原始GPS数据进行降维去除异常数据,并运用Python对数据集进行数据坐标转换。同时,传统的豪斯多夫距离是帮助快速确定匹配道路的有效措施,但其精度欠佳,本文运用改进弗雷切特距离算法考虑道路连通性,实现最佳匹配方案,并给出了该算法实例结果图。(2)在热点区域挖掘时空特征的研究中,主要贡献是提出了一种基于自适应网格密度的聚类算法。通过引入自适应尺度参数网格大小及计算网格内最小密度的方法,对原始数据进行自适应网格化。试验证明,与其他热点区域聚类算法相比,该算法具有更好的可扩展性和更高的运行速度。运用此算法,得出了重庆市不同时间段居民出行方式的时空特征,并对重庆市热点区域进行了归纳,为热点区域动态路径推荐提供了OD基础。(3)针对空载出租车在热点OD动态路径推荐研究中,传统Logit(MNL)模型仅确定了如等待时间、行程距离、行程收费等显著问题,本文主要提出了一种新混合路径推荐模型来分析空载出租车选择下一位乘客的行为,模型中考虑了累积成功概率、交叉口延误、行程时间、行程距离、路径大小等因素。试验表明,本文新增的“累积成功概率”和“交叉口延误”是影响空载出租车路径选择的重要因素,本文提出的新混合重叠修正模型优于传统重叠修正模型优于传统MNL模型。(4)为了方便出租车公司对出租车司机进行统一诱导管理,制定了诱导总体流程架构图。同时,运用本文诱导策略对出租车司机实行诱导,并进行纵、横向诱导,结果表明本文的诱导策略能够显著提高出租车司机收入。
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