【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,城市的發(fā)展也越來(lái)越快,人口也不斷增加,隨之而來(lái)的交通問(wèn)題成為了各大城市亟待解決的問(wèn)題。現(xiàn)代科技的不斷突破,信息技術(shù)的發(fā)展使得人類(lèi)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。由于GPS應(yīng)用逐漸擴(kuò)展到民用領(lǐng)域,產(chǎn)生了大量居民出行軌跡信息。這些信息相對(duì)于傳統(tǒng)對(duì)居民出行調(diào)查得到的信息來(lái)說(shuō),精確度更高,數(shù)量更大,能夠?yàn)榇笠?guī)模分析研究居民出行行為特征提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ),而對(duì)居民出行行為特征的分析能夠?yàn)橐粋�(gè)城市的交通規(guī)劃提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支持。出租車(chē)作為城市交通系統(tǒng)的重要組成部分,其需求量的預(yù)測(cè)能夠很好地為交通部門(mén)對(duì)出租車(chē)行業(yè)進(jìn)行管控提供方便。在預(yù)測(cè)出租車(chē)需求領(lǐng)域引入空間回歸模型,能夠更加精確地預(yù)測(cè)出租車(chē)需求。本文以西安市出租車(chē)GPS數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,通過(guò)對(duì)出租車(chē)GPS數(shù)據(jù)的處理,分析出居民出行的時(shí)空特征,驗(yàn)證了西安出租車(chē)客流的空間自相關(guān)性,并且選擇了若干個(gè)對(duì)出租車(chē)客流影響較大的因素,分別建立線性回歸模型、空間滯后模型和空間誤差模型進(jìn)行比較。主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)對(duì)西安市出租車(chē)GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得出可以用于分析居民出行行為時(shí)空特征的有效數(shù)據(jù);(2)分析已處理的數(shù)據(jù),得到西安市居民出行行為的時(shí)空特征;(3)對(duì)空間自相關(guān)性的提出和檢驗(yàn)方法兩方面進(jìn)行理論部分的說(shuō)明,進(jìn)而說(shuō)明了空間權(quán)重矩陣的定義方法,最后用實(shí)例證明西安出租車(chē)客流的空間自相關(guān)性;(4)選擇出對(duì)出租車(chē)客流有較大影響的影響因素,接著分別用線性回歸模型、空間滯后模型和空間誤差模型進(jìn)行客流建模分析,最后比較三模型得出相關(guān)結(jié)論。研究結(jié)果表明:(1)居民出行行為不僅在時(shí)間上具有規(guī)律性,在空間上也具有一定的規(guī)律性。時(shí)間上,就日出行總量而言,休息日的出行總量明顯要高于工作日的出行總量,工作日在各小時(shí)內(nèi)的出發(fā)次數(shù)普遍低于休息日的出發(fā)次數(shù),工作日的早晚高峰時(shí)段明顯表現(xiàn)出了出行時(shí)間較長(zhǎng)的特征�？臻g上鐘樓、小寨、西安站一直是出發(fā)和到達(dá)的熱點(diǎn)區(qū)域,另外一些區(qū)域成為出行熱點(diǎn)是具有時(shí)間性的,總體來(lái)看客流分布與用地性質(zhì)有較大聯(lián)系。(2)西安市中心城區(qū)出租車(chē)客流從整體看具有空間自相關(guān)性,從局部看,從局部上,H-H集聚與L-L集聚在空間上比較穩(wěn)定,H-H集聚基本呈現(xiàn)在南郊航天城等地、東郊電廠西路等、中部高新產(chǎn)業(yè)園等以及北部張家堡附近,L-L集聚主要在城市邊緣地區(qū),且集聚性隨著時(shí)間的推移而導(dǎo)致空間自相關(guān)性呈波動(dòng)式變化。(3)在客流存在空間相關(guān)性時(shí),空間回歸模型,相比較線性回歸模型,各自變量對(duì)因變量解釋能力更強(qiáng),方程擬合的更好。路網(wǎng)密度、公交站點(diǎn)數(shù)量、停車(chē)場(chǎng)數(shù)量、零售點(diǎn)數(shù)量四個(gè)自變量均對(duì)出租車(chē)客流起增加作用。
【圖文】：

長(zhǎng)安大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章 出租車(chē) GPS 數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)來(lái)源與格式文所用出租車(chē) GPS 數(shù)據(jù)來(lái)自西安交通信息投資營(yíng)運(yùn)有限公司，包括西安市車(chē)，持續(xù)時(shí)間為 2017 年 4 月 10 日至 4 月 16 日。從西安交通信息投資營(yíng)貝的數(shù)據(jù)以 DMP 備份文件類(lèi)型存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)以日期劃分，一個(gè) DMP 文件據(jù)，一個(gè) DMP 文件大小在 500M 左右，導(dǎo)入進(jìn) Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)軟件中一天據(jù)記錄約為 3000 萬(wàn)條至 3500 萬(wàn)條。

分別是“4”、“5” 或“7”。狀態(tài)在上述 3 種之間輪換為正車(chē)數(shù)據(jù)載客狀態(tài)全天顯示為“4”或“5”，此類(lèi)數(shù)據(jù)應(yīng)剔除。）數(shù)據(jù)缺失接受 GPS 信號(hào)的不穩(wěn)定，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)缺失，例如：數(shù)據(jù)時(shí)間缺等，，此類(lèi)數(shù)據(jù)應(yīng)剔除。標(biāo)轉(zhuǎn)換將西安市出租車(chē) GPS 數(shù)據(jù)與 OpenStreetMap 在線地圖（WGS-84 坐標(biāo)圖 2.2 和 2.3 所示），可以確定西安市出租車(chē)采用的是 GCJ-02 坐標(biāo)系坐標(biāo)數(shù)據(jù)可視化和匹配道路網(wǎng)絡(luò)前，需要先統(tǒng)一 GPS 數(shù)據(jù)與矢量路網(wǎng)參考坐標(biāo)系。參考網(wǎng)絡(luò)中GCJ-02坐標(biāo)轉(zhuǎn)換WGS-84坐標(biāo)的方法，將GPS坐標(biāo)轉(zhuǎn)換W ArcGIS 中的投影工具建立路網(wǎng)可用坐標(biāo)系。
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：U492.434

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2652126