發(fā)布時(shí)間：2021-01-01 08:39

　　出租車(chē)作為城市交通中必不可少的一部分,為出行者提供了便利、快捷的門(mén)到門(mén)運(yùn)輸服務(wù)。本文基于出租車(chē)GPS數(shù)據(jù),通過(guò)指標(biāo)構(gòu)建、回歸分析,從駕駛員行為、系統(tǒng)規(guī)劃角度分別研究了出租車(chē)供需不平衡時(shí)空分布及其影響因素,為改善出租車(chē)市場(chǎng)供需不平衡現(xiàn)狀,提高出租車(chē)的運(yùn)行效率奠定基礎(chǔ)。本文以上海市為案例城市,在駕駛員行為角度下,以高、中、低三種時(shí)間空車(chē)率水平為因變量。從尋、送客策略,提取出自變量,建立廣義多水平定序Logit回歸模型,并進(jìn)行了彈性分析。在系統(tǒng)規(guī)劃角度下,視上車(chē)次數(shù)為需求,結(jié)合平均空車(chē)時(shí)間、平均載客速度這兩個(gè)供需不平衡指標(biāo),以21:00-22:00時(shí)間段為例,可視化了存在供需不平衡問(wèn)題的區(qū)域,并發(fā)現(xiàn)問(wèn)題區(qū)域大部分存在于黃浦江西側(cè)的中心城區(qū)。之后,以識(shí)別出的供需情況為因變量,從社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、交通屬性以及建成環(huán)境屬性建立自變量,分別進(jìn)行線性回歸、多元Logistic回歸。結(jié)果顯示:多元Logistic回歸效果更好。人口密度、住宅用地面積,興趣點(diǎn)的個(gè)數(shù)以及道路密度顯著影響供大于求問(wèn)題。而商業(yè)用地的面積以及公交車(chē)站數(shù)、到最近地鐵站的距離將顯著影響供大于求和供小于求問(wèn)題。本論文分析了出租車(chē)空車(chē)率的分布... 

【文章來(lái)源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

文章的技術(shù)框架

圖 2-1 匹配路段的選取方法Fig.2-1 The choosing method of matching street segments待匹配的點(diǎn)是交叉口的節(jié)點(diǎn)時(shí)，那么考慮定位點(diǎn) P 前后點(diǎn)的位點(diǎn)前后點(diǎn)的匹配路段加入到待匹配路段的集合中去，從而點(diǎn)最近的路段當(dāng)作這個(gè)匹配節(jié)點(diǎn)的匹配路段，示意圖如圖 2-終的匹配路段為距離近的路段 L2：圖 2-2 交叉口匹配路段選取方法ig.2-2 The choosing method of matching street segments around intersecti

路段為 L2。圖 2-1 匹配路段的選取方法Fig.2-1 The choosing method of matching street segments待匹配的點(diǎn)是交叉口的節(jié)點(diǎn)時(shí)，那么考慮定位點(diǎn) P 前后點(diǎn)的匹位點(diǎn)前后點(diǎn)的匹配路段加入到待匹配路段的集合中去，從而選點(diǎn)最近的路段當(dāng)作這個(gè)匹配節(jié)點(diǎn)的匹配路段，示意圖如圖 2-2終的匹配路段為距離近的路段 L2：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]出租車(chē)載客點(diǎn)個(gè)性化推薦算法[J]. 張躍威,屈衛(wèi)東.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2017(06)
[2]基于數(shù)據(jù)場(chǎng)的出租車(chē)軌跡熱點(diǎn)區(qū)域探測(cè)方法[J]. 周勍,秦昆,陳一祥,李志鑫.  地理與地理信息科學(xué). 2016(06)
[3]基于運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的出租車(chē)出行需求短時(shí)預(yù)測(cè)模型[J]. 林永杰,鄒難.  東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(09)
[4]城市出租車(chē)空載率時(shí)空特征及其影響因素研究——以深圳市為例[J]. 鞠煒奇,楊家文,林雄斌.  規(guī)劃師. 2015(S2)
[5]“打車(chē)難”的成因分析與破解對(duì)策[J]. 樊啟敏,劉伍剛.  交通科技. 2013(S1)
[6]基于FCD的城市出租車(chē)空駛率及擁有量的計(jì)算[J]. 康留旺.  數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2010(07)
[7]基于FCD的出租車(chē)空駛時(shí)空特性及成因研究——以深圳國(guó)貿(mào)CBD為例[J]. 關(guān)金平,朱竑.  中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(S1)
[8]基于浮動(dòng)車(chē)技術(shù)的動(dòng)態(tài)交通擁擠預(yù)測(cè)模型[J]. 黃玲,徐建閩.  華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2008(10)

碩士論文
[1]基于軌跡數(shù)據(jù)挖掘的短時(shí)出租車(chē)區(qū)域分布預(yù)測(cè)研究[D]. 李秉帥.吉林大學(xué) 2017
[2]基于出租車(chē)軌跡的出行需求預(yù)測(cè)方法研究[D]. 康科.長(zhǎng)安大學(xué) 2017
[3]基于出租車(chē)供需關(guān)系的大規(guī)模出租車(chē)軌跡數(shù)據(jù)挖掘研究[D]. 呂江波.蘭州交通大學(xué) 2016
[4]基于出租車(chē)GPS軌跡的智能推薦系統(tǒng)[D]. 姚鵬.長(zhǎng)安大學(xué) 2015
[5]基于出租車(chē)軌跡數(shù)據(jù)挖掘的推薦模型研究[D]. 趙苗苗.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2015
[6]基于GPS數(shù)據(jù)的城市出租車(chē)運(yùn)營(yíng)分析與數(shù)據(jù)挖掘[D]. 欒麗娜.山東大學(xué) 2015
[7]基于GPS數(shù)據(jù)的出租車(chē)交通運(yùn)行特性研究及應(yīng)用[D]. 齊林.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[8]基于GPS浮動(dòng)車(chē)的城市道路交通事件檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 顏安.長(zhǎng)安大學(xué) 2010
[9]行業(yè)管制下分時(shí)段大城市出租車(chē)供需關(guān)系研究[D]. 王虎軍.北京交通大學(xué) 2007



本文編號(hào)：2951285