基于GPS数据的两类能源出租车运行特性比较分析

甲醇出租车和纯电动出租车是西安市目前运营的两大代表车型,两类出租车的实际运行效果也不尽相同。本文以西安市出租车 GPS 轨迹数据为数据源,通过对数据的预处理、样本选取、特性提取,对两类能源出租车运行特性以日、时段为单位在时间上对比接单量、载客时长、空间上对运营时的载客点与非运营的停靠点分布的规律进行统计,总结两类能源出租车的运行特性差异,为优化出租车运营体系提供理论支持。

基于GPS数据兰州市出租车上下客时空特征分析

为了解兰州市出租车上下客的时空热点分布,基于2021年4月一周的出租车GPS数据,使用数理统计方法对出租车进行时间特征分析,采用核密度分析方法对出租车上下客事件进行空间分析,从出租车GPS数据中分析城市出租车上下客事件的时空分布规律,从而为出租车司机以及运营管理者提供决策。结果表明:工作日和非工作日的出行需求随着时间分布有不同的特征,兰州市出租车订单载客时长有90%在30 min以内,有50.7%的出租车司机能够在10~20 min寻找到乘客。一天中各时段的上下客热点主要为高铁站等交通枢纽以及商业中心的西关以及西站什字附近,其它热点集中在一些居民区、高校以及旅游等区域。

基于贝叶斯网络的稀疏出租车GPS轨迹路径还原方法

为提高出租车GPS大数据的可用性,提出一种基于贝叶斯网络研究稀疏出租车GPS轨迹路径还原的方法.与传统仅基于时空变量的研究方法不同,新算法同时考虑天气条件、驾驶员特性、车辆行驶特性与出租车的载客状态等因素来进行路径还原预测.以宁波市体育中心周围的路网为例,将出租车服务信息管理平台的GPS轨迹数据作为测试对象,验证本文方法的适用性.结果显示,基于多因素的贝叶斯网络方法在还原精度方面(达到91.4%)优于Logit选择模型.此外,新算法尤其适用于出租车轨迹数据缺失率较高的场景,比如缺失轨迹点跨度在5 min左右.

出租车GPS轨迹大数据在智能交通中的应用

安装了GPS的出租车可实现大范围、全天候的车辆行驶数据采集,这些量大、时刻变化的GPS轨迹数据记录了城市交通、人群移动的动态变化信息,对研究城市交通起着重要的意义.从研究基于数据驱动的智能交通角度出发,综述国内外基于出租车GPS轨迹大数据的城市智能交通研究现状,经过归纳总结,将目前的研究工作分为交通状态分析、运营管理及支持、路径规划及预测三个方面,总结并阐述出租车GPS轨迹大数据在这三个方面的研究及应用情况,并指出该领域目前面临的问题和不足以及进一步需要研究的方向.

基于GPS数据的出租车路径选择行为研究

出租车路径选择行为研究对于剖析城市交通流时空分布规律及交通流分配具有重要意义.基于北京市出租车调度系统采集的GPS(Global Positioning System)数据,本文首先通过旅程数据提取、地图匹配及双向扫除算法,构建车辆路径选择行为分析所需的RP(Revealed Preference)数据.其次,在综合考虑道路网络条件和交通条件对驾驶员路径选择行为影响的基础上,构建基于PSL(Path-Size Logit)模型的出租车多路径概率选择模型.案例分析结果表明,出租车驾驶员更倾向于选择旅行时间短、转向次数少、主干路和次干路比例较高的路径.同时,文中所提出的路径选择行为建模方法,对于提高GPS数据的使用价值具有积极的意义.

出租车GPS大数据的道路行车可视分析

针对出租车GPS数据因其数据量庞大和时空信息特征复杂而带来的分析难题,提出一种基于出租车GPS大数据的道路行车可视分析方法.该方法用OpenStreetMap得到开阔道路的地图,采用离散和连续型2种编码方式对道路上的车流量、行车方向和速度等情况进行分析;离散编码采用箭头图表示,并用速度区间聚类算法优化颜色布局;连续编码采用栈图表示,并用特征点提取算法加速图表绘制.最后以杭州市出租车GPS数据为样例,将数据分布式存储在云计算平台上,采用MapReduce加快数据查询和处理,应用文中的2种可视编码方式进行可视分析,结果表明,该方法能准确地反映杭州市道路交通状况.

基于出租车GPS大数据的城市热点出行路段识别方法

连续两个出租车GPS定位点之间的时空间隔使得乘客上下车的位置必然介于一个线性区间内,据此提出轨迹线密度方法,用于在位置界限模糊的热点出行区域进一步搜索热点路段.利用成都市出租车GPS数据,借助核密度估计分析出租车上下客位置的时空特性;基于轨迹线密度方法,计算了成都市春熙路商圈的路网密度值,划分路段热点强度,识别出了热点路段的位置,结合实际的出行需求分布完成方法有效性的验证.结果表明,本文所采用的方法能够有效识别出行需求旺盛的城市热点路段,不仅可以为出租车司机寻找客源提供重要的参考,还能够在交通相关部门选择出租车停靠站的位置时提供数据支持.

基于出租车运营GPS数据的城市公交线路优化方法研究

城市公交线路优化是在现有城市公交资源的条件下通过修改公交路径、公交站点位置、公交发车频率等可控条件,以提高公交运行效率,提升公交吸引力出行分担率的主要方法。目前公交线路优化方法一般存在耗时长、工作量大、理论性强而实际应用困难等问题。随着GPS、移动互联网等技术的成熟及应用设备成本的下降,越来越多的城市运营出租车都安装了GPS监控设备。由于出租汽车与公交车在运送目的、运行道路等方面的高度关联性,出租车运营数据可以侧面反映出居民出行需求及公交服务水平,可以通过出租车运营GPS数据设计一种城市公交线路优化方法。这种公交线路优化方法获取的参数数据具有时效性强,准确反映出近期(甚至即时)的城市交通运行状况和局面交通需求状况;效果可视性好,由GIS地图反映出的出租车位置点、起讫点、公交车站点布设、途径路径等数据直观可靠。同时,具有调查成本低,获取数据范围广,数据量大,方便快捷等特点,利用这种方法为未来建立实用性强的公交线路优化方法,为建立公交线路优化指标体系提出新的思路。

手机信令与出租车GPS数据融合车源定位方法

为揭示居民出行行为与城市交通拥堵的内在关联,并为缓解城市交通拥堵提供技术支持,利用高覆盖率、低精度的手机数据和低覆盖率、高精度的出租车GPS数据,构建了数据驱动的车源定位方法.利用手机数据获取出行需求信息,利用出租车GPS数据获取交通状态信息;提出基于数据融合的出行OD估计方法,进行交通流分配,对城市道路车流来源及城市拥堵源进行动态定位.结果表明:道路车流主要来自于少量车源小区,且拥堵状态下这些小区更加集中;同时受居民通勤行为的影响,城市全局拥堵源在早晚高峰表现出不同的特征.利用数据融合的车源定位可以用于揭示拥堵形成的内在机理及演化规律,辅助制定有针对性的拥堵缓解策略.

基于出租车GPS数据的道路平均速度估计方法

浮动车技术是目前常用的获取道路交通信息技术手段之一,而出租车GPS数据是该技术重要数据来源,但其本身存在诸多不足。为更好地利用出租车GPS数据,文中提出了在定位误差、低频采样、数据量少等因素影响下的行程速度估计方法。首先结合城市复杂路段情况,提出基于车流方向、路段可达性、速度等约束条件下的实时地图匹配算法,引入反向检查机制对不确定点进行修正;然后针对出租车运营特性,建立了有效数据获取模型,并提出低频采样影响下的行程速度估计算法;最后利用北京出租车数据进行计算比较。结果表明了该方法的可用性,能满足道路状态判断的一般需求。

出租车GPS数据轨迹化方法研究

为提高出租车行业理论研究与实际应用的GPS轨迹数据质量,针对原始的出租车GPS数据,提出一套考虑出租车行业特性的完整的GPS数据轨迹化方法。分析了哈尔滨市出租车GPS数据的采样率、误差及与路网的匹配情况;提出一种考虑车头朝向、临近距离、路段连通性及转弯限制四种权重的拓扑地图匹配算法;提出一种出租车出行轨迹识别方法,并在此条件下建立了出租车GPS轨迹的存储结构模型。结果表明,提出的地图匹配算法有较高的准确率,能够满足理论研究及实践应用的需要;而轨迹识别方法及存储模型在实际中成功应用,为哈尔滨市出租车智能管理调度平台提供数据支撑。

出租车GPS数据的应用研究

出租车运行轨迹遍布城市整个路网,装载GPS的出租车不但能够提供系统本身的运营信息,也能提供有关路网状态的信息。从交通信息处理与数据挖掘的角度出发,对出租车GPS数据在交通状态估计、交通行为分析、出行OD预测、出租车运营管理等诸多方面的应用进行系统的综述。最后针对出租车和路网两方面应用上存在的不足指出有利于拓展出租车GPS数据应用的参考性建议。

基于出租车GPS数据的城市居民出行行为分析

传统的居民出行行为研究大多采用问卷调查的方法,费时费力。本文利用出租车GPS数据对居民出行行为进行分析,针对工作日和休息日两种情况分别作了研究。研究结果表明工作日的居民出行行为主要是通勤出行,其最主要的出行时间段为7:00-9:30和17:00-19:30,出行空间分布主要是居住地和工作地;而休息日的居民出行除了0:00-7:00时间段较少以外,其他时间段的出行分布平均,出行空间分布集中于商业娱乐休闲等区域,分析结果更加真实可靠。

基于大规模GPS轨迹数据的出租车换道行为研究

出租车换道行为的统计特性对研究经济、心理等人类动力学有重要的意义.结合大数据分析技术,基于西安市出租车GPS轨迹数据对出租车司机的换道行为进行了定量研究.设计了一种基于出租车GPS轨迹数据的出租车司机换道行为识别模型,利用大数据平台对出租车司机换道次数按不同时段进行了定量统计,对出租车司机换道次数、出租车平均行驶速度和出租车司机的收入之间进行了相关性分析.分析结果表明,出租车频繁换道行为对司机收益呈现负相关影响,进一步说明出租车司机驾驶习惯和和心理对整个出租车运营有显著影响.

基于GPS数据的拥挤状态下出租车运行信息提取技术

出租车是城市公交系统的重要组成部分。伴随安装GPS车辆数量的增加,出租车动态运行信息的提取技术应运而生。基于GPS原始数据,给出数据预处理方法,并在此基础上,介绍基于动态载客位置的出租车出行分布估算方法。基于考虑拥挤状态下的路网模型,引入交通分布与交通分配结合的弹性需求用户均衡模型。运用双约束交通分布模型中参数的迭代标定方法提取出租车搜寻乘客等待时间和平均乘客等待出租车时间等信息,为科学地管理出租车市场提供一定的理论基础。

基于出租车GPS数据的居民出行行为和城市空间结构分析--以北京市为例

居民出行模式是城市空间结构与功能的映射。运用北京市出租车GPS定位的轨迹大数据,揭示城市居民出行行为和城市空间结构特征。通过社区发现的方法,对短距离和中距离的出行网络进行分区研究,发现北京市"北强南弱不均衡"和"内强外弱圈层式"的出行特征。在每个出行社区内,大多数节点的出租车流量较低,出租车流量最大的节点在区域内部发挥了中枢的作用。此外,位于城市核心区的"居民出行区中心"土地利用类型更综合,出租车流量处于较高水平,而一些位于城市拓展区的"居民出行区中心"土地利用类型相对单一,引发了职住分离、潮汐车流等问题。建议从城市规划导向和实施上进一步完善城市次中心功能,构建功能协调、优势互补的多中心城市网络结构。

基于出租车GPS数据的城市次干道阻抗函数研究

城市道路阻抗函数的合理性、准确性和实时性是进行动态交通诱导的先要条件,也是交通规划领域的经典问题。目前对城市次干路,特别是违法停车影响下道路通行能力下降时的道路动态变化研究较少。以武汉市出租车GPS海量数据为基础,提出了不同道路情景及不同出租车行驶状态下的海量数据筛选策略,建立了出租车行程分析方法。另选用Smats便携式蓝牙和Wi-Fi扫描仪采集数据,针对该设备的工作原理提出了误差数据处理方法,得到真实交通流量和实验数据之间的对应关系。在BPR阻抗函数中引入非法停车条件下的道路通行能力变化规律,由出租车GPS数据和实验采集的道路交通流数据对阻抗函数表达式中的系数进行标定,并对结果进行了对比验证。结果表明,重新标定后BPR函数与真实道路阻抗的平均误差值与未改进的BPR函数相比,由26.1s降为6.8s。

基于出租车GPS数据的扬招点选址确定方法

为了使出租车扬招点设置位置与出租车需求更匹配,建立了一个出租车扬招点选址模型。首先通过对出租车GPS数据的分析,获得出租车的上客点分布。然后建立数学规划模型,将最小扬招点个数作为目标函数,以要求达到的扬招点服务覆盖率为约束条件。最后,利用已知上客点位置分布,给定服务距离以及目标覆盖率,通过模型求得扬招点设置个数及位置。以南京市新街口地区路网为例,在约5km2范围内,设定扬招点服务距离为300m、目标覆盖率为85%,通过该方法求得需要设置11个扬招点才能达到目标,并得到了具体的选址方案。之后,进行出租车扬招点设置个数敏感性分析,结果可从服务质量和成本经济性两方面为扬招点设置提供依据。

基于出租车GPS数据和免疫优化模型的出租车停靠站布局研究

提出了一种基于出租车GPS数据和免疫优化模型的出租车停靠站布局方法。首先通过出租车GPS数据提取乘客上下车位置,然后通过K-means聚类分析,将数据进行分类,建立需求小区,最后用免疫优化模型找出最佳出租车停靠站位置。结果证明这种方法用于出租车停靠站的布局是可行的,能为政府出租车管理部门在决策时提供重要依据。

基于GPS数据的出租车交通运行特征研究

为了给出租车监管提供量化依据,本文基于GPS数据,对出租车交通运行特征进行了研究。提出了一种确定出租车上下客点位置和各路段出租车运行状态判断的方法。在此基础上,利用深圳市出租车GPS数据,对出租车上下客空间分布、服务距离分布和空驶率进行了分析。研究发现,该地区交通小区出租车上客次数与下客次数基本对应,但个别路段和交通小区峰值较为突出;同时该地区出租车出行以中短距离为主,主要集中在20~25km以内;该区域出租车空驶率为53.4%。