【摘要】：路網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)張、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的日漸復(fù)雜、機(jī)動車保有量的逐年攀升,對城市交通流時空均衡調(diào)控、交通事故與環(huán)境控制帶來了巨大的挑戰(zhàn),而路徑選擇作為影響路網(wǎng)流量的關(guān)鍵因素,在緩解城市交通問題中有著舉足輕重的作用。隨著智能交通的普及,各類路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)可在一定程度上為出行者提供一些基本的路徑選擇參考,但這些誘導(dǎo)系統(tǒng)均采用了傳統(tǒng)路徑規(guī)劃算法生成時間或距離最短路徑來推薦給出行者,而出行者在實際出行中表現(xiàn)出的路徑選擇與推薦路徑之間存在著較大差異,良好的路徑選擇集應(yīng)以大量出行者實際的路徑選擇數(shù)據(jù)為依據(jù)。不同于空載的盲目巡游,出租車載客路徑選擇具備小汽車出行中存在的出行目的,且車載GPS系統(tǒng)已普遍接入出租車這一公共交通工具中,為大范圍、大規(guī)模獲取實際路徑選擇數(shù)據(jù)提供了技術(shù)支持。此外,租車駕駛員對路網(wǎng)了解程度較高,具備豐富的駕駛經(jīng)驗,往往能夠選擇最有效率的路徑。據(jù)此,本研究對車租車載客路徑選擇行為進(jìn)行分析,以期在數(shù)據(jù)驅(qū)動下,發(fā)掘出租車載客路徑選擇特征,為城市機(jī)動車路徑誘導(dǎo)、流量分配提供參考。本研究的主要內(nèi)容如下:以西安市出租車GPS數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),結(jié)合研究目的,對GPS數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,并在原始OSM路網(wǎng)基礎(chǔ)上進(jìn)行重構(gòu),構(gòu)建本研究所需的路網(wǎng)模型。借助Python統(tǒng)一GPS數(shù)據(jù)及路網(wǎng)數(shù)據(jù)坐標(biāo)系,并依據(jù)FME搭建流程化模型實現(xiàn)地圖匹配。然后,構(gòu)建承載差值法對出租車上下客點進(jìn)行識別,從時間、空間角度對上下客點的分布特征進(jìn)行分析,并借助DBSCAN空間聚類挖掘上下客熱點區(qū)域。在得到的12個上客熱點區(qū)域、12個下客熱點區(qū)域中,選取11個下客熱點作為后續(xù)熱點OD匹配、路徑獲取的基礎(chǔ)。其次,分下客點逆向遞推及上客點再聚類兩步提出了熱點OD匹配的方法,實現(xiàn)了同一起訖點(上下客點)間大量出租車載客出行的獲取。以11個下客熱點聚類簇為基礎(chǔ),依據(jù)熱點OD匹配方法,獲取到18對熱點OD,其中O為上客點、D為下客點。在熱點OD匹配基礎(chǔ)上,實現(xiàn)熱點OD間載客路徑的提取,并借助Python實現(xiàn)熱點OD間路徑的出行信息獲取,借助FME構(gòu)建節(jié)點及各等級道路獲取框架實現(xiàn)熱點OD間路徑的道路信息獲取。再次,依據(jù)路徑OD歐氏距離-出行量分布,提出了5種基于路徑迂回度K-means聚類的載客路徑類別劃分方案,并引入AIC原則對載客路徑分類方案進(jìn)行擇優(yōu),基于AIC-K-means將出租車載客路徑分為了短距離、中距離及長距離三類。然后,在18對熱點OD中分別選取三類載客出行所對應(yīng)的熱點OD作為研究對象,在MNL模型基礎(chǔ)上分別構(gòu)建了與本研究相適應(yīng)的PS-Logit模型,并從路徑選擇概率、PS-Logit及MNL模型標(biāo)定結(jié)果、邊際代替率三個方面,對出租車載客路徑選擇模型進(jìn)行了對比分析。最后,分別從模型系數(shù)定性分析、實際熱點OD載客路徑選擇模型試算兩個方面,對三類出租車載客路徑選擇模型進(jìn)行了校核,驗證了模型的有效性。
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U491
【圖文】：

出租車GPS數(shù)據(jù)采集原理圖

出租車GPS缺失數(shù)據(jù)

出租車GPS經(jīng)緯異常數(shù)據(jù)剔除前后對比

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2767310