【摘要】：出租車作為一種特殊的公共交通方式,因其快速,方便,舒適和安全的特點而受到越來越多的短途出行者的青睞。但是,隨著出租車行業(yè)的發(fā)展,城市車輛和客流分布不均造成的供需失衡尤為嚴重。為解決這一問題,構(gòu)建多因素影響下的出租車出行需求預測模型,使出租車運營公司提前對出租車進行科學合理的調(diào)度安排顯得尤為重要。本文以2017年4月西安市1萬多輛出租車軌跡數(shù)據(jù)為研究對象。用Python編寫的偽分布式處理框架完成了大規(guī)模GPS原始數(shù)據(jù)的處理,包括數(shù)據(jù)清洗、坐標轉(zhuǎn)換、地圖匹配、OD提取等工作,并通過不同參數(shù)對比證明了該框架的有效性和便捷性。其次,針對熱點區(qū)域挖掘問題提出了基于密度場的熱點探測模型,相比其他聚類模型,該模型可以根據(jù)研究尺度的不同進行參數(shù)調(diào)整,大大降低了參數(shù)選擇的困難性。利用該模型并結(jié)合統(tǒng)計學方法探討出租車熱點的時空分布特征,研究表明:出租車出行高峰時段與居民出行高峰期略有不同,為早高峰6:00~8:00,午高峰12:00~14:00,晚高峰20:00~22:00;各個時段的出行時間分布均較為分散,大部分集中在5到25分鐘,且多以5~10分鐘的短途出行為主;在空間分布上,出租車載客熱點區(qū)域主要分布在交通服務區(qū)和城市主干道周圍;結(jié)合城市功能定位,居民區(qū)表現(xiàn)為早高峰上車熱點等級高于午、晚高峰;醫(yī)療服務區(qū)表現(xiàn)為早、午高峰熱點等級較高且相同時段的熱點中往往工作日的熱點等級會高于非工作日的熱點等級的特點;大型商業(yè)服務區(qū)的上車熱點等級表現(xiàn)為午、晚高峰較高、早高峰較低的特點,但由于所處位置的不同,其他小型商業(yè)服務區(qū)的熱點等級變化規(guī)律與之有著較大的差異。最后,選擇兩個不同功能區(qū)域的出租車出行需求熱點作為實驗組,并將主要城區(qū)的出租車出行需求作為對照組,結(jié)合天氣、空氣質(zhì)量等因素構(gòu)建了出租車出行需求影響因素集。分別應用嶺回歸預測模型、隨機森林回歸預測模型以及基于這兩個模型權(quán)重的組合預測模型,預測實驗組和對照組中的出租車需求。研究結(jié)果表明:模型的性能和研究區(qū)域以及評估指標均有關系,從研究區(qū)域角度來說,主城區(qū)的模型預測效果要好于其他兩個研究區(qū)域,以擬合優(yōu)度評價指標為例,三種模型的擬合優(yōu)度均在0.90以上,而其他兩個模型的擬合優(yōu)度則在0.80左右;從回歸模型角度來講,不同的評價指標選出的最佳模型不盡相同,但隨機森林回歸預測模型被評為最佳模型的次數(shù)最多。
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：U491
【圖文】：

研究范圍研究數(shù)據(jù)來源于西安市出租車公司提供的出租車軌跡數(shù)據(jù)，單日文件大小2G左右，

坐標轉(zhuǎn)換前

坐標轉(zhuǎn)換后c）數(shù)據(jù)脫敏

【參考文獻】

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本文編號：2782886