出租車在運營的過程中,經常要面臨空駛時尋找乘客的問題,對于出租車需求信息的未知性增加出租車駕駛員在尋客過程中的盲目性與不確定性,尤其是對于缺乏經驗的出租車駕駛員,往往需要浪費很長時間去尋找下一位乘客。為了解決空駛出租車尋客的問題,必須要為出租車駕駛員提供一套引導其尋客行為的方法,因此要對出租車駕駛員進行尋客駕駛方案推薦,減少其尋客過程中的盲目性。本文首先根據出租車的歷史數據,對出租車的數據進行處理和分析,應用SQL Server數據庫,對上海市QS出租車公司的出租車數據進行預處理,然后分別建立上下車點提取算法和OD匹配算法獲取出租車的需求信息和運營時間信息,并對一些能反映出租車需求狀態(tài)和空駛狀態(tài)的運營指標進行分析。然后基于已處理的數據,挖掘出租車需求的熱點區(qū)域,本文運用了基于密度的聚類方法OPTICS算法對出租車需求點進行聚類分析,在詳細介紹了算法的原理的基礎上,通過實例進行了最優(yōu)參數的確定和聚類結果展示,最后計算出每個聚類簇的核心點位置作為出租車的需求熱點。最后,本文綜合考慮了需求熱點載客概率、最短尋客距離和基于車速的道路交通狀態(tài)指數三個指標。首先建立尋客駕駛方案推薦的綜合推薦度指標,篩選出評分最優(yōu)的尋客點,得到尋客點序列。然后,建立尋客點序列綜合評價函數,得到最優(yōu)尋客點序列,做為尋客駕駛方案推薦的結果。其間,運用剪枝策略減小算法的規(guī)模,提高計算效率。最后通過實例進行驗證,結果表明,最優(yōu)尋客點序列對應的影響因素值符合常規(guī)的交通狀況,模型是有效的。
【學位單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：U495
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意義
    1.3 國內外研究現狀
        1.3.1 出租車GPS數據挖掘應用研究現狀
        1.3.2 出租車尋客駕駛方案相關研究現狀
        1.3.3 當前研究的局限性
    1.4 研究內容與技術路線
2 相關理論與技術綜述
    2.1 出租車GPS相關理論與技術
        2.1.1 出租車GPS定位原理
        2.1.2 出租車GPS數據特征
        2.1.3 GIS地理信息系統概述
    2.2 出租車需求熱點分析相關理論
        2.2.1 GPS軌跡挖掘技術概述
        2.2.2 常用聚類分析方法概述
3 出租車GPS數據處理與分析
    3.1 數據描述與預處理
        3.1.1 數據描述
        3.1.2 GPS數據預處理
    3.2 出租車乘客上下車點提取與OD匹配
        3.2.1 乘客上下車點提取
        3.2.2 OD匹配
    3.3 出租車運營相關指標分析
        3.3.1 乘客上下車情況分析
        3.3.2 空駛時間、里程比率分析
    3.4 本章小結
4 基于OPTICS密度聚類的出租車需求熱點分析
    4.1 OPTICS聚類算法概述
        4.1.1 DBSCAN算法原理
        4.1.2 OPTICS算法原理
    4.2 實例分析
        4.2.1 聚類結果分析
        4.2.2 需求熱點位置計算
    4.3 本章小結
5 出租車尋客駕駛方案推薦模型
    5.1 模型概述
        5.1.1 問題描述
        5.1.2 推薦模型框架
    5.2 尋客駕駛方案推薦相關影響因素
        5.2.1 需求熱點載客概率
        5.2.2 最短尋客距離
        5.2.3 基于車速的道路交通狀態(tài)指數
    5.3 最優(yōu)尋客點序列推薦模型
        5.3.1 尋客點序列生成
        5.3.2 最優(yōu)尋客點序列推薦
        5.3.3 剪枝策略
    5.4 實例分析
        5.4.1 指標計算及備選尋客點篩選
        5.4.2 尋客駕駛方案推薦結果分析
    5.5 本章小結
結論
參考文獻
致謝

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本文編號：2883673