综合客运枢纽出租车上客点管理模式和效率分析

综合客运枢纽中出租车上客点比下客点的短时客流集中特点更突出,采用合理的出租车管理模式可以有效提高出租车泊位的运行效率,满足短时间疏散客流的要求。抽象出3种典型的上客点出租车管理模式,分析不同管理模式的特点、上客点的运行效率和设置方式,并用微观仿真模型对于3种出租车上客点管理模式进行比较分析,得出不同模式的适用条件。

机场出租车接客方案与上客点的研究

机场出租车问题广泛受到人们的关注。为给机场出租车司机选择拉客与接客提供决策依据,以机场乘客的数量变化和出租车司机的收益为基础,建立了出租车司机选择决策模型。根据模型计算出了出租车司机决策与“蓄车池”车辆数、机场与市区距离、车速等因素的关系,以帮助司机及时做出决策及提高机场出租车运行效率。同时,针对机场并行车道“上车点”的设置,建立机场乘车效率模型,得到乘车效率随车身长度、车道长度以及车速的变化规律,并根据模型结果为管理部门合理的设置“上车点”及高效安排出租车提供建议,进而提高机场乘车效率。

大型机场出租车上客点布局与设计研究

在大型机场枢纽建设快速发展的背景下,为提高机场出租车系统的运行效率和服务水平,系统研究出租车上客区的总体布局原则和关键设计要素。针对排队等候区和车辆上客点组织设计问题,归纳总结目前常见的设计模式及其空间布局特征和适用场景。在云南某机场航站楼的设计过程中,针对人车流线冲突的问题,围绕出租车上客点设计的技术难点,结合航站楼的建筑设计特征,提出一种能够解决人车流线冲突、高效率的出租车上客点规划布局方法,为国内其他大型机场枢纽的出租车系统设计提供参考。

虹桥机场T2航站楼出租车上客系统组织管理优化探讨

介绍虹桥机场T2航站楼出租车上客点系统的设计及现场组织管理方法。通过对调查获取的交通参数进行分析,结合实际运营中存在的一些问题,围绕着如何提高既有交通设施通行能力,对虹桥机场出租车上客点的组织管理方式进行研究,从而为已建和新建的机场出租车上客点设计及运营效率提供参考和借鉴。

基于海量出租车轨迹数据的智能推荐系统研究

本文旨在通过对出租车历史行驶轨迹进行机器学习,分析乘客的移动模式和出租车司机揽客行为模式,研究和设计一个智能推荐系统。该系统主要有离线数据挖掘部分和在线数据资源发布部分组成,离线数据挖掘采用Oracle结合Hadoop进行,以SQL存储过程开发为主,在线数据资源发布采用Java Web编写发布程序。实验测试表明,本文设计的出租车服务智能推荐系统可为乘客推荐更容易找到空驶出租车的地点,为出租车司机推荐快速招揽到乘客的地点,并实现自适应实时路况的优化路径推荐。与传统关系数据库的方法比较,本文提出的Oralce与Hadoop结合的混合模式性能更高。