本文關鍵詞：基于海量GPS數(shù)據(jù)的公共交通站點及路線優(yōu)化研究

  更多相關文章： 站點選址 路徑推薦 GPS數(shù)據(jù) 前景理論 DBSCAN聚類算法

【摘要】：隨著中國經(jīng)濟的持續(xù)增長,城市化進程日益加快,城市規(guī)模急劇擴張,機動車的需求也隨之增加。但由于城市空間受限、交通設施建設速度相對緩慢、城市交通出行需求旺盛等原因,城市交通問題日趨嚴重。交通擁堵、資源分配不均、能源浪費等一系列城市交通問題已經(jīng)成為制約環(huán)境治理、經(jīng)濟發(fā)展和社會生活效率提升的關鍵因素之一。通過對現(xiàn)有城市交通狀況的調(diào)查分析發(fā)現(xiàn),城市公交與出租車作為城市居民的主要出行工具,在公共交通站點選址及路線規(guī)劃中還存在較大問題,如公交站點的設置無法良好地滿足城市居民的實際出行需求、出租車空載率過高造成嚴重的城市交通資源浪費,同時導致交通擁堵等問題。在如今大數(shù)據(jù)時代的背景下,基于全球定位系統(tǒng)(GPS)的出租車數(shù)據(jù)為更好地實現(xiàn)城市公共交通站點選址和路徑推薦提供了可能,通過大數(shù)據(jù)分析能夠有效合理地解決現(xiàn)有交通問題。本研究通過對出租車GPS數(shù)據(jù)的分析,挖掘人們出行規(guī)律及司機載客特征,優(yōu)化聚類算法和前景理論,實現(xiàn)城市公交站點選址及出租路徑的推薦,從而有效地緩解現(xiàn)有的交通問題,提升城市交通運行效率。本文在城市交通問題日益嚴重的背景下,通過分析海量GPS出租車數(shù)據(jù),提出了基于聚類算法實現(xiàn)公交站點選址和基于前景理論實現(xiàn)出租路徑推薦,通過海量數(shù)據(jù)分析解決交通問題。本文貢獻如下:(1)提出C-DBSCAN算法:在已有的DBSCAN聚類算法的基礎上,引入球面距離來提升交通出行距離計算的精確度,同時通過計算聚類中各點的經(jīng)緯度均值確定聚類中心點,以此改進DBSCAN聚類算法;(2)實現(xiàn)基于聚類算法的公交站點選址:基于海量的出租車GPS數(shù)據(jù),通過引入改進的C-DBSCAN聚類算法,分析出租車上下車的停靠特征,以此分析人們的出行規(guī)律并獲取載客熱區(qū),通過對載客熱區(qū)的分析實現(xiàn)公交站點選址;(3)實現(xiàn)基于前景理論的出租路徑推薦:構(gòu)建前景理論路徑推薦模型,依據(jù)載客熱點構(gòu)建路網(wǎng)并篩選候選路徑,并向空車司機推薦最大前景值的路徑,由此實現(xiàn)滿足司機個性化載客效用的路徑推薦(載客效用用于衡量載客效率,以載客路程和尋載客總時間之比確定載客效用值)。在前景理論模型中,通過分析一定時間段內(nèi)空車司機的歷史載客數(shù)據(jù)獲取各個司機不同的預期載客效用,并將其作為參照點;通過分析對應時間段內(nèi)各個候選路徑上的載客熱點、路口及路段的載客效用確定價值函數(shù),并以其載客概率確定決策權(quán)重函數(shù),最終確定當前時間段內(nèi)該司機在該候選路徑上駕駛的載客前景值,由此以前景值最大為原則實現(xiàn)路徑推薦(考慮空車司機對推薦路徑所產(chǎn)生效用的心理滿足程度),從而有效降低空載率,實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。綜上,本文提出的基于聚類算法的公交站點選址和基于前景理論的出租路徑推薦,將有效地實現(xiàn)站點選址、降低空載率、緩解城市交通問題、優(yōu)化城市資源分配、提升交通運行效率,相信本文的研究可以為日后解決類似問題提供有益的參考價值。
【關鍵詞】：站點選址 路徑推薦 GPS數(shù)據(jù) 前景理論 DBSCAN聚類算法
【學位授予單位】：西南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U491.17;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-13
• 1.3 本文研究內(nèi)容13-15
• 1.4 本文組織架構(gòu)15-17
• 第2章 相關理論17-24
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘算法在交通數(shù)據(jù)分析中的應用17
• 2.2 出行決策研究的相關理論17-23
• 2.2.1 期望效用理論18
• 2.2.2 前景理論18-22
• 2.2.3 前景理論在交通出行領域的適用性22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第3章 基于C-DBSCAN算法的公交站點選址24-35
• 3.1 C-DBSCAN聚類算法24-28
• 3.1.1 傳統(tǒng)DBSCAN算法24-25
• 3.1.2 C-DBSCAN聚類算法25-28
• 3.2 算法驗證及應用28-34
• 3.2.1 數(shù)據(jù)集28-30
• 3.2.2 實驗及分析-公交站點推薦30-33
• 3.2.3 參數(shù)討論33-34
• 3.3 本章小結(jié)34-35
• 第4章 基于前景理論的出租路徑推薦35-53
• 4.1 前景理論模型構(gòu)建35-39
• 4.1.1 參照點的確定36-37
• 4.1.2 價值函數(shù)37-38
• 4.1.3 決策權(quán)重函數(shù)38-39
• 4.1.4 出租路徑推薦模型39
• 4.2 實驗39-52
• 4.2.1 數(shù)據(jù)處理及路網(wǎng)構(gòu)建40-44
• 4.2.2 司機載客特征挖掘44-46
• 4.2.3 路徑各段（載客熱點、駕駛路段和路口）載客效用計算46-48
• 4.2.4 路徑各段（載客熱點、駕駛路段和路口）載客概率計算48-49
• 4.2.5 路徑前景值計算49-50
• 4.2.6 結(jié)果對比分析50-52
• 4.3 本章小結(jié)52-53
• 第5章 總結(jié)與展望53-55
• 5.1 總結(jié)53
• 5.2 展望53-55
• 參考文獻55-61
• 致謝61-62
• 發(fā)表論文62

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本文編號：984013