【摘 要】
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根据超速频次、平均超速严重度和平均超速持续时间等3类超速特征,判断出租车超速者类型,明确运营因素对超速者类型的影响。本文利用成都市出租车GPS轨迹数据提取此3类超速特征,并筛选出若干运营因素。而后,应用模糊C-均值聚类确定4类出租车超速群体(超速者Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ型)。运用相关随机参数混合Logit模型,估计单个超速者的某运营因素在超过超速群体平均水平时,对该超速者类型的影响。结果显示:超速者Ⅰ和Ⅱ型的每小时超速频数、平均超速严重度低,但平均超速持续时间高;超速者Ⅲ和Ⅳ型则相反。当超速者的日均行程距离、日均
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室,西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(71801182,71771191),四川省教育厅科研项目(17SB0564)。
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根据超速频次、平均超速严重度和平均超速持续时间等3类超速特征,判断出租车超速者类型,明确运营因素对超速者类型的影响。本文利用成都市出租车GPS轨迹数据提取此3类超速特征,并筛选出若干运营因素。而后,应用模糊C-均值聚类确定4类出租车超速群体(超速者Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ型)。运用相关随机参数混合Logit模型,估计单个超速者的某运营因素在超过超速群体平均水平时,对该超速者类型的影响。结果显示:超速者Ⅰ和Ⅱ型的每小时超速频数、平均超速严重度低,但平均超速持续时间高;超速者Ⅲ和Ⅳ型则相反。当超速者的日均行程距离、日均
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