發(fā)布時(shí)間：2020-11-14 16:14

　　 出租車(chē)在運(yùn)營(yíng)的過(guò)程中,經(jīng)常要面臨空駛時(shí)尋找乘客的問(wèn)題,對(duì)于出租車(chē)需求信息的未知性增加出租車(chē)駕駛員在尋客過(guò)程中的盲目性與不確定性,尤其是對(duì)于缺乏經(jīng)驗(yàn)的出租車(chē)駕駛員,往往需要浪費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間去尋找下一位乘客。為了解決空駛出租車(chē)尋客的問(wèn)題,必須要為出租車(chē)駕駛員提供一套引導(dǎo)其尋客行為的方法,因此要對(duì)出租車(chē)駕駛員進(jìn)行尋客駕駛方案推薦,減少其尋客過(guò)程中的盲目性。本文首先根據(jù)出租車(chē)的歷史數(shù)據(jù),對(duì)出租車(chē)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析,應(yīng)用SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)上海市QS出租車(chē)公司的出租車(chē)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,然后分別建立上下車(chē)點(diǎn)提取算法和OD匹配算法獲取出租車(chē)的需求信息和運(yùn)營(yíng)時(shí)間信息,并對(duì)一些能反映出租車(chē)需求狀態(tài)和空駛狀態(tài)的運(yùn)營(yíng)指標(biāo)進(jìn)行分析。然后基于已處理的數(shù)據(jù),挖掘出租車(chē)需求的熱點(diǎn)區(qū)域,本文運(yùn)用了基于密度的聚類(lèi)方法OPTICS算法對(duì)出租車(chē)需求點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)分析,在詳細(xì)介紹了算法的原理的基礎(chǔ)上,通過(guò)實(shí)例進(jìn)行了最優(yōu)參數(shù)的確定和聚類(lèi)結(jié)果展示,最后計(jì)算出每個(gè)聚類(lèi)簇的核心點(diǎn)位置作為出租車(chē)的需求熱點(diǎn)。最后,本文綜合考慮了需求熱點(diǎn)載客概率、最短尋客距離和基于車(chē)速的道路交通狀態(tài)指數(shù)三個(gè)指標(biāo)。首先建立尋客駕駛方案推薦的綜合推薦度指標(biāo),篩選出評(píng)分最優(yōu)的尋客點(diǎn),得到尋客點(diǎn)序列。然后,建立尋客點(diǎn)序列綜合評(píng)價(jià)函數(shù),得到最優(yōu)尋客點(diǎn)序列,做為尋客駕駛方案推薦的結(jié)果。其間,運(yùn)用剪枝策略減小算法的規(guī)模,提高計(jì)算效率。最后通過(guò)實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明,最優(yōu)尋客點(diǎn)序列對(duì)應(yīng)的影響因素值符合常規(guī)的交通狀況,模型是有效的。
【學(xué)位單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 出租車(chē)GPS數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用研究現(xiàn)狀
        1.3.2 出租車(chē)尋客駕駛方案相關(guān)研究現(xiàn)狀
        1.3.3 當(dāng)前研究的局限性
    1.4 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線(xiàn)
2 相關(guān)理論與技術(shù)綜述
    2.1 出租車(chē)GPS相關(guān)理論與技術(shù)
        2.1.1 出租車(chē)GPS定位原理
        2.1.2 出租車(chē)GPS數(shù)據(jù)特征
        2.1.3 GIS地理信息系統(tǒng)概述
    2.2 出租車(chē)需求熱點(diǎn)分析相關(guān)理論
        2.2.1 GPS軌跡挖掘技術(shù)概述
        2.2.2 常用聚類(lèi)分析方法概述
3 出租車(chē)GPS數(shù)據(jù)處理與分析
    3.1 數(shù)據(jù)描述與預(yù)處理
        3.1.1 數(shù)據(jù)描述
        3.1.2 GPS數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.2 出租車(chē)乘客上下車(chē)點(diǎn)提取與OD匹配
        3.2.1 乘客上下車(chē)點(diǎn)提取
        3.2.2 OD匹配
    3.3 出租車(chē)運(yùn)營(yíng)相關(guān)指標(biāo)分析
        3.3.1 乘客上下車(chē)情況分析
        3.3.2 空駛時(shí)間、里程比率分析
    3.4 本章小結(jié)
4 基于OPTICS密度聚類(lèi)的出租車(chē)需求熱點(diǎn)分析
    4.1 OPTICS聚類(lèi)算法概述
        4.1.1 DBSCAN算法原理
        4.1.2 OPTICS算法原理
    4.2 實(shí)例分析
        4.2.1 聚類(lèi)結(jié)果分析
        4.2.2 需求熱點(diǎn)位置計(jì)算
    4.3 本章小結(jié)
5 出租車(chē)尋客駕駛方案推薦模型
    5.1 模型概述
        5.1.1 問(wèn)題描述
        5.1.2 推薦模型框架
    5.2 尋客駕駛方案推薦相關(guān)影響因素
        5.2.1 需求熱點(diǎn)載客概率
        5.2.2 最短尋客距離
        5.2.3 基于車(chē)速的道路交通狀態(tài)指數(shù)
    5.3 最優(yōu)尋客點(diǎn)序列推薦模型
        5.3.1 尋客點(diǎn)序列生成
        5.3.2 最優(yōu)尋客點(diǎn)序列推薦
        5.3.3 剪枝策略
    5.4 實(shí)例分析
        5.4.1 指標(biāo)計(jì)算及備選尋客點(diǎn)篩選
        5.4.2 尋客駕駛方案推薦結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2883673