考虑连接性的路网划分算法

针对传统K均值聚类算法在非均质路网划分应用中的不足,将路网连接性融入算法,解决其在路网划分应用中聚类结果不连续的问题.先使用最大最小距离算法确定初始聚类中心和路段差异性,并以聚类评价指标ANSK确定K值;然后统计连续时间间隔下路网划分结果的动态频数,合并和拆分不稳定的“噪声”路段,提高划分子区内路网的紧凑性.最后,基于现实路网中的车牌照自动识别实测数据,对改进的聚类方法进行了验证.将算法得到的划分效果与K均值聚类算法和Ncut算法进行对比,并对子区做宏观基本图分析.结果表明,改进后的K均值聚类算法在保证自身原有聚类优势下,可以有效实现连接性约束下的路网划分.     

基于乘客视角的网约车服务质量评价

网络预约出租汽车(以下简称"网约车")在爆发式增长的背后不可避免地存在许多服务质量问题.如何对网约车服务质量进行测评,提出改善服务质量的相关措施从而保持其竞争优势,已成为网约车行业的首要任务.对SERVPERF量表中的5个维度22个指标进行改进,建立包含安全、可靠、效率、诚信、设施、服务6个维度20个指标的网约车服务质量评价指标体系.构建一套综合IPA分析法、AHP法、问卷调查法的网约车服务质量定量化测评方法.以苏州市为例,对滴滴出行、首汽约车等4家网约车平台的9个产品开展服务质量测评,并以此为依据提出服务质量改进的相关措施.     

疫情背景下出租汽车和网约车驾驶人运营策略

基于苏州市区4年的纵贯数据开展疫情背景下出租汽车和网约车驾驶人运营策略形成机制研究。将驾驶人划分为三类群体进行调查,分析发现：出租汽车驾驶人年龄较大,与社区联系紧密,职业波动性低;租车运营驾驶人多为年轻人,受教育程度更高,职业波动性高;自有车运营驾驶人介于两者之间。构建涵盖收入潜力、运营意愿、盈利能力、工作量等方面的运营指标体系,分析天气、平均气温、节假日、疫情等因素对运营的影响。结果表明,出租汽车驾驶人采用职业认同导向策略,运营稳定;租车运营驾驶人采取风险效益导向策略,运营较少但效率最高;自有车运营驾驶人采取收入优先导向策略,运营最多。疫情期间,三类驾驶人的日均订单数均有所降低,两类网约车驾驶人降低更显著。运营商和监管部门应针对三类驾驶人的人口、职业特征以及运营策略,优化调整相应的派单、营运和监管策略。