基于混合Logit模型的出租车超速者运营因素分析

根据超速频次、平均超速严重度和平均超速持续时间等3类超速特征,判断出租车超速者类型,明确运营因素对超速者类型的影响.本文利用成都市出租车GPS轨迹数据提取此3类超速特征,并筛选出若干运营因素.而后,应用模糊C-均值聚类确定4类出租车超速群体(超速者I、II、III和IV型).运用相关随机参数混合Logit模型,估计单个...     

基于模糊聚类和识别的出租车合乘算法研究

针对目前部分大城市出租车合乘效果差,合乘效率低等现状,本文采用模糊聚 类和模糊识别方法,研究出租车行驶路线模糊聚类,并利用行驶路线、行驶时间和合乘人 数创建隶属函数,实现合乘乘客与出租车的合乘模糊识别.通过随机生成的多组出租车出 行和合乘乘客样本数据,发现在假定的出租车合乘条件下,出租车样本数量决定了合乘 的成功率,但同时也发现,在合乘人数固定的情况下,无限制的增加出租车样本数量会增 加合乘乘客的搭载成功率,平均每辆合乘出租车的收入并不会随着样本数量的增大而增 大,而是趋于稳定值.仿真结果说明,该算法适合于大样本的出租车合乘问题,是一种可以 提高出租车合乘成功率的有效方法.     

基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘

出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值. 本文以兰州市3 000 辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法. 首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异. 实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.     

基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘

出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值. 本文以兰州市3 000 辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法. 首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异. 实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.     

城市出租车行业群发性事件风险预警方法

为实现对城市出租车行业的实时监测和预警,避免或减轻出租车行业群发性事件造成的不良影响,从出租车市场供给需求指标、市场价格与经营成本指标、市场经营环境指标、相关政策指标四个方面构建出租车行业群发性事件风险评估指标体系,利用层次分析法和加权平均法建立相应的风险评估模型,提出风险预警级别划分标准,并采用累积频率曲线法确定各风险等级的阈值。基于安徽省出租车行业近年来的出租车群发性事件对模型进行了标定,并以安徽省蚌埠市为例进行了应用验证,结果表明本文提出的方法具有较好的实用性,可实现对城市出租车行业群发性事件的风险预警和风险源的识别。     

考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类

为提升驾驶员特征聚类方法的适用性与可靠性，本文基于机动车运行轨迹分析提出考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类改进方法。首先，经过对车辆运行轨迹数据的分析发现，不同道路类型和平均速度条件会显著影响驾驶行为的集计特征；其次，提出改进的驾驶员特征聚类方法，第1步设计考虑道路类型与平均速度因素的车辆轨迹的切片和分类方法，从而稳定提取典型交通条件下的驾驶行为特征参数，第2步选用高斯混合模型聚类驾驶员特征。聚类案例表明， 在相同的道路类型和平均速度条件下，驾驶员类型越激进，其速度变异系数、加速度标准差和平均减速度等参数均值越高。不同聚类方法的对比表明，改进方法在驾驶员聚类的类内聚集度和类间分离度方面均表现更好，能有效提升驾驶员聚类的适用性与可靠性。     

基于非负矩阵分解的出租车时空行为聚类分析

为探讨出租车的时空行为特征,采用非负矩阵分解法从时间和空间两个维度对出租车行为进行聚类分析.首先划分时空单元,以上客点的时空分布特征表征出租车的时空行为,并构建时空行为矩阵,然后采用非负矩阵分解法进行出租车聚类.最后以广州市为例进行研究,聚类结果表明:出租车受广州市空间结构特征的影响聚成了 4类,而受时间维度的影响较小,但不同时段的行为也有明显差异.4类出租车都形成了明显的围绕区域商业活动中心集中运营的空间行为模式以及调整运营范围以适应不同时段出行活动需求的时间行为模式.研究揭示了出租车的时空行为与城市空间结构、城市出行活动的联系,能为出租车和城市管理发展提供参考.     

沈阳市出租车行业业态整顿研究

本文基于沈阳市出租车行业现状,从政府、乘客、驾驶员、企业四个视角阐述了沈阳市出租车行业存在的问题,并分析了影响其发展的制约因素与促进因素,最后从行业主管与企业角度为沈阳市出租车行业整顿与发展提出相应建议。     

出租车行业规制与放松规制分析

对出租车行业的规制现状进行分析,依据经济学理论,利用博弈论以及社会福利理论分析出租车行业无规制条件下和规制条件下的社会福利情况。通过库诺特竞争模型,说明出租车行业在规制条件下的社会福利与无规制条件相比得到改善和提高;通过斯坦克尔伯格竞争模型,得出出租车行业在放松规制条件下的社会福利与规制条件下相比得到改善和提高。从社会福利角度对出租车的行业规制和放松规制进行分析,指出出租车行业规制的合理发展方向,为今后出租车行业的健康发展提供理论依据。     

基于网约车订单数据的居民出行特征研究

为了解不同类型网约车乘客的出行特征,帮助网约车司机制定合理的寻客策略,以北京市出租车网络订单数据及快车网络订单数据为基础,采用K-均值（K-means） 聚类方法,以乘客出行时间、行程时间、上车区域用地性质及下车区域用地性质作为特征变量,对两种网约车的订单数据进行聚类分析,并分别将其划分为4种需求类型。对出租车网络订单及快车网络订单的4种需求类型进行对比分析,发现二者的乘客出行需求呈现出相似的特征。其中有两类需求受乘客出行时间影响较大,工作日早晚高峰的出行需求更为活跃,乘客上下车区域的用地性质集中于混合用地性质。另外两类需求受乘客出行时间影响较小,乘客上下车区域集中于混合用地与居住用地、商业服务设施用地、绿地及广场用地3 种用地类型之间。对订单数据进行统计分析发现,快车网络订单行程时间集中在10~20min,出租车网络订单的行程时间集中在10~45min。快车订单以短时出行为主,当乘客行程时间较长时选择出租车的概率更大。     

城市出租车有偿使用制度初探--以太仓市为例

因政府对出租车数量进行控制，导致出租车行业存在“租金”，也就是出租车经营权价值，其价值的体现为出租车有偿使用费．本文对出租车有偿使用制度的出让方式、出让定价、出让年限和有偿转让等作了初步研究，结合江苏太仓实际情况，确定太仓出租车有偿使用办法。     

浙江省城市客运碳排放测算及相关因素分析

根据自上而下的能源消耗碳排放量的计算方法,对2011-2016年浙江省城市客运交通能源消耗和碳排放进行了测算,并从碳排放总量、结构和强度三个方面对浙江省城市客运主要包括公共汽电车、出租车和城市轨道交通的碳排放变化情况进行分析。结合浙江省实际情况,从改善发电结构、提高轨道交通竞争力以及优化出租车营运模式三个方面提出增强浙江省城市客运节能降碳效果的相关政策与建议。     

北京出租车行业政府管制案例研究

本文以北京出租车行业政府管制为案例,从行业特征分析入手,对出租车行业政府管制的依据、内容、方式与效率进行了深入研究,针对目前出租车行业政府管制过程中存在的矛盾与问题,提出今后改革的思路与途径.     

基于网约车订单数据的居民出行特征研究——以北京市为例

为了解不同类型网约车乘客的出行特征,帮助网约车司机制定合理的寻客策略,以北京市出租车网络订单数据及快车网络订单数据为基础,采用K-均值(K-means)聚类方法,以乘客出行时间、行程时间、上车区域用地性质及下车区域用地性质作为特征变量,对两种网约车的订单数据进行聚类分析,并分别将其划分为4种需求类型。对出租车网络订单及快车网络订单的4种需求类型进行对比分析,发现二者的乘客出行需求呈现出相似的特征。其中有两类需求受乘客出行时间影响较大,工作日早晚高峰的出行需求更为活跃,乘客上下车区域的用地性质集中于混合用地性质。另外两类需求受乘客出行时间影响较小,乘客上下车区域集中于混合用地与居住用地、商业服务设施用地、绿地及广场用地3种用地类型之间。对订单数据进行统计分析发现,快车网络订单行程时间集中在10～20min,出租车网络订单的行程时间集中在10～45min。快车订单以短时出行为主,当乘客行程时间较长时选择出租车的概率更大。     

考虑对地航速和航向的船舶典型轨迹提取方法

基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的船舶典型轨迹挖掘需要经过两个重要步骤,一是压缩 AIS 数据,二是聚类压缩后的 AIS 数据。传统的DP(DouglasPeucker)压缩算法,只考虑船舶轨迹的压缩形状,忽视了船舶航行中其他重要信息。为解决此问题,把对地航速和航向加入到DP算法的压缩过程中。在AIS轨迹聚类方面,传统谱聚类方法只对船舶轨迹的位置进行相似性度量,没有考虑船舶轨迹的其他维度,针对此问题,提出多属性轨迹相似性度量方法。由于不同的输入参数影响着最终的聚类质量,引入Calinski-Harabasz指标评价谱聚类算法,实现聚类参数的自适应选择。利用山东威海水域的实际AIS数据进行实例研究,并与传统谱聚类算法做比较实验。实验结果表明,利用该方法提取到的典型轨迹符合真实水域的交通情况,相较于传统谱聚类方法具有更高的聚类质量。     

基于KFCM双重聚类的铁路客运产品类别划分

客运产品是铁路运输市场的主要供给,开行方案是客运产品设计的核心内容。将客运产品进行类别划分,是不同类型客运产品需求演变趋势分析的重要基础,有利于简化客运产品优化设计问题。本文以不同列车开行方案属性为样本特征变量,考虑列车能力利用对客运产品优化设计的影响,结合平均列车客座率提出了有效能力隶属度,构建了基于KFCM的双重聚类模型对样本进行聚类,利用Xie-beni和分离系数法确定最佳聚类数。最后对京沪高铁进行实例分析,研究结果表明,将该线客运产品分为4类可获得较好的聚类效果,不同类别的客运产品表现出明显的结构特性。     

基于出租车运营数据和POI数据的出行目的识别

为了有效获取出租车乘客出行目的,提出了一种基于出租车运营数据和POI(Point of Interest)数据的出行目的识别方法.构建了基于乘客出行特征和下车所属POI点类别的乘客出行目的识别模型,该方法从出行特征及乘客下车点最终可能到达的目的地所属POI点类型两个方面确定乘客的出行目的.为了验证所提方法的有效性及实用性,对成都地区展开了出租车出行调查,并利用调查数据对模型进行了精度验证.结果发现,相比于现有的利用出行特征推断出行目的的方法,本文提出的决策树+POI(II)能够提高最终识别准确度15.76%.最后,将所提方法应用于成都 1周的实际运营数据中,成功地识别出219 942名乘客的出行目的,说明该方法能够应用于实际数据量较大的出行目的识别.本文提出的方法,可以作为出行调查的辅助手段.     

基于网格交通状态分类的行程时间规律挖掘与计算

在出租车轨迹数据挖掘的基础上，本文提出基于网格交通状态的行程时间计算方法。在区域网格化的基础上，利用出租车全球定位系统(Global Positioning System, GPS)数据构建区域网格宏观基本图，并对宏观基本图的流量-密度关系进行拟合；进而使用高斯混合聚类法，将区域交通状态分类为畅通、轻度拥堵和重度拥堵。对不同交通状态网格的行程时间进行挖掘分析，发现3类交通状态下网格行程时间表现出不同的分布特征，畅通、轻度拥堵和重度拥堵的最佳行程时间分布分别为Gamma分布、Weibull分布和对数正态分布；通过不同状态网格行驶时间联合概率密度分布的近似拟合推导出路径网格行程时间概率密度模型。本文提出的方法可以快速计算一 定可靠度条件下的行程时间，对不同线路和时间内的案例分析结果表明，该方法对路径行程时间估计的平均绝对误差在1%~16%，可以为交通诱导与未来导航提供技术方法支撑。     

铁路运输建设与城市发展相关性研究——基于熵值法-PCA-CCA模型

自改革开放以来,我国铁路交通运输行业迅速崛起。本文选取浙江省8个地市的相关数据进行研究,首先通过熵值法对这些地区的铁路建设水平进行排序,其次利用主成分分析对这些地区的城市发展进行降维与赋权,最后采用典型相关分析和聚类分析等多元统计分析方法对8个城市铁路建设和城市发展进行分析,得出3个具有显著性差别的聚类,并针对聚类的结果为其他地区的城市发展给出参考性建议。     

考虑能源类型的城市出租车运营效率评价研究

以分析西安市燃气型、电动型及甲醇型3种能源类型出租车在运营中的既有期望运营投入和非期望运营投入，既有期望产出和非期望产出为基础，本文构建基于DEA-Malmquist的考虑能源类型的出租车运营效率评价模型。从西安市出租车管理处提取西安市 2020 年 9~12 月期间 14946辆出租车的GPS轨迹数据，并随机选取1000辆甲醇型出租车、1000 辆电动型出租车及 1000辆燃气型出租车作为样本进行实例分析。通过处理3000辆出租车GPS数据，得到乘客在工作日和双休日不同时段的出行需求和特征，分析3种不同能源类型出租车的运营效率差异。所得结论可为西安政府部门对不同能源类型出租车的管理运营提供决策支持。