出租車GPS數(shù)據(jù)記錄了車輛的出行起訖點(diǎn)、途徑位置和出行時(shí)間等信息,利用相關(guān)的空間匹配算法可以挖掘車輛的出行軌跡,分析出租車的運(yùn)營特征和乘客出行分布特征等,應(yīng)用于城市交通規(guī)劃和出租車運(yùn)營管理。通過建立標(biāo)準(zhǔn)出租車出行特征分析方法,對GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、地圖匹配、軌跡挖掘和指標(biāo)計(jì)算處理。以南昌市為研究對象,從基本統(tǒng)計(jì)指標(biāo)、運(yùn)營效益指標(biāo)、出行特征指標(biāo)和空間分布指標(biāo)四方面分析南昌市出租車時(shí)空出行特征。

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圖1出租車出行特征分析技術(shù)框架圖

出租車出行特征分析方法的總體技術(shù)框架(見圖1),總體包括數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘和指標(biāo)輸出四大步驟。數(shù)據(jù)清洗即需要對原始GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,需要對格式錯(cuò)誤、日期錯(cuò)誤、經(jīng)緯度錯(cuò)誤以及空值等無效數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除處理。由于出租車在非營運(yùn)情況下處于熄火停運(yùn)狀態(tài),停運(yùn)數(shù)據(jù)對出租車運(yùn)營分析....

圖2地圖匹配&軌跡挖掘算法流程圖

出租車的載客軌跡數(shù)據(jù)對出租車運(yùn)營特征分析有著至關(guān)重要的作用。需要通過原始GPS數(shù)據(jù)挖掘出租車的行駛軌跡信息,先對原始GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行路網(wǎng)的地圖匹配處理,通過定位數(shù)據(jù)中的經(jīng)緯度信息關(guān)聯(lián)車輛行駛的路段。然后再根據(jù)出租車空重載運(yùn)營狀態(tài)的變化,提取出租車每次載客的起訖點(diǎn),利用地圖匹配的路段....

圖3出租車指標(biāo)數(shù)據(jù)驗(yàn)證對比示意圖

基于統(tǒng)計(jì)指標(biāo),從宏觀層面分析出租車運(yùn)營的總體情況,包括運(yùn)營車輛數(shù)、出行總量(車次)、日均載客總里程、日均載客總時(shí)間指標(biāo)。圖4出租車特征指標(biāo)體系設(shè)計(jì)

圖4出租車特征指標(biāo)體系設(shè)計(jì)

圖3出租車指標(biāo)數(shù)據(jù)驗(yàn)證對比示意圖運(yùn)營效益指標(biāo),以出租車為研究對象,分析城市交通中出租車出行方式的運(yùn)營效益情況,包括日車均載客次數(shù)、日車均運(yùn)營時(shí)間、日車均載客里程、時(shí)間空駛率等指標(biāo)。運(yùn)營效益反映了城市出行中居民對出租車需求情況。

本文編號：3946463