基于CNN-LSTM组合模型的铁路枢纽站出租车需求量短时预测研究

考虑铁路枢纽出租车客流需求量短时波动和历史时间序列等影响因素,为提升铁路枢纽站出租车需求量短时预测精度,提出了一维卷积神经网络(CNN)与长短时记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型(CNN-LSTM)。采用人工计数法,获取铁路枢纽站出租车客流需求的时间序列数据,根据供需量平衡理论,建立理想条件下需求量短时计算模型。以标准化原始数据为CNN的输入,分别通过双层卷积和池化,提取原始数据特征向量输入特征,并以此作为LSTM的训练数据进行短时预测,将预测数据标准化还原后可得到匹配原始数据的预测数据。对比分析SARIMA、LSTM预测模型,构建的CNN-LSTM组合模型RMSE值有所降低,表明构建模型适用于铁路枢纽出租车需求量短时预测。     

城市出租车需求仿真预测模型研究

针对城市出租车需求的动态不确定性问题,在分析城市出租车需求系统的特点和影响因素的基础上,构建其人工神经网络BP网络预测模型,应用MATLAB进行数值仿真,研究城市出租车需求变化的动态规律,以期对城市出租车需求量作出有效预测.     

打车软件背景下空驶出租车出行分布预测模型

基于出租车的运行特征,引入了空驶出租车出行的概念,对打车软件背景下出租车出行分布进行研究,以提高预测的准确性.应用Logit概率选择模型对空驶出租车出行的选择情况进行分析,建立了空驶出租车和总体出租车的交通出行分布预测模型.算例表明,文中提出的分布预测方法具有可行性,并证明了在使用打车软件下可降低空驶出租车的出行次数,有利于城市出租车运营的规划与管理     

城市出租车发展规模预测方法研究

文章在对城市出租车规模影响因素分析的基础上,对现有的出租车规模预测方法进行了综合分析与评价,推荐选用供需平衡法或神经网络法进行出租车的数量预测,再结合各种影响因素综合确定出租车的发展规模;最后结合吴江市出租车发展规模预测进行了实例分析。     

北京市出租车乘客需求预测模型研究

出租车作为一种交通方式在城市交通系统中发挥着重要作用。在北京市区不同路段的全天机动车交通量中,出租车的道路占有率相差很大且空驶率偏高,因此,进行北京市出租车乘客需求预测势在必行。在分析北京市出租车出行特征和规律的基础上,结合以往研究过的出租车交通需求模型的缺陷,根据出租乘客需求量的影响因素提出基于出行广义成本的北京市出租车乘客需求模型,并以朝阳区为例进行研究,使模型的有效性得到了验证。     

城市出租车拥有量确定方法

通过对城市居民和流动人口出行特征与出租车运营特征的调查分析, 分析了城市出租车拥有量与出租车所承担的城市客运交通周转量及出租车空驶率的关系, 提出了一种城市出租车拥有量的确定方法。该方法以出租车的空驶率、有效行驶里程、平均运营车速和平均日运营时间为参数。实例分析表明该方法既可以对目前城市所需要的出租车拥有量进行测算, 也可以对规划年份出租车拥有量进行预测, 简便实用, 可操作性强。     

大型交通枢纽出租车预警系统分析

构建一个出租车预警系统,该系统能实时动态预估枢纽内旅客对出租车的需求量,并能从理论角度确定蓄车池的车辆保有量。通过公交信息平台提前发布出租车调用信息,实现出租车合理调配,提高枢纽服务水平。在相关模型的支撑下提出系统框架,利用在上海市虹桥区的调查数据对系统的实施效果进行了仿真实验,并对仿真结果进行分析,结果表明该系统是合理有效的。     

试从成都出租车一些现状分析出租车合理拼载的正外部性

出租车拼载已不是一个新生事物,因在具体实施方面存在一些局限性问题而举步维艰。本文从成都出租车一些现状分析出租车合理拼载具有控制城市出租车需求量,缓解城市交通拥挤,解决"打车难",提高出租车使用效率,减少出租车安全事故,符合和谐性社会要求等正外部性,且具备可行性,为出租车合理拼载常态化提供建设性意见。     

影响城市出租车供需平衡的因素分析

出租车供需平衡是城市交通规划的重要内容。城市经济发展水平、城市性质和规模、城市人口总量和构成以及出租车运价与服务质量都会影响出租车的需求量;而国家政策及城市交通发展战略、出租车运营利润以及城市交通基础设施等会对出租车供给产生影响。出租车供需平衡的评价指标可显示其供需匹配程度,通过调控出租车规模,实现出租车行业的科学发展。     

铁路枢纽出租车换乘系统调度优化方法

目前,关于铁路枢纽出租车换乘系统调度方面的探究主要集中在宏观整体优化上,但对调度的智能化和实时性等微观方面研究有所欠缺。首先,提出一种基于改进的目标检测及追踪算法Yolov5-Deepsort和Informer模型的乘客排队时间实时预测方法;其次,基于长短期记忆网络(LSTM)和attention机制对出租车客流进行预测,提出基于乘客需求优先的出租车调度方法;最后,以扬州东站出租车换乘系统为例验证模型的优化效果。结果表明,该方法不仅能有效提升乘客出行体验,且明显降低出租车司机的平均等待时间,对铁路枢纽出租车换乘系统的智能化改进具有指导意义。     

基于土地利用的出租车停靠规模预测方法

在当前出租车招手即停的运行模式下，许多城市采用站点间距方法预测出租车停靠站规模，难以体现出租车停靠站的功能。从出租车停靠需求特征及其产生的源头出发，探求出租车停靠需求与土地利用之间的内在关系，建立基于土地利用的出租车停靠规模预测模型，并以深圳市宝安区为例，提出了预测模型的算法。实践结果表明，所提出的预测模型能较好地体现用地与出租车停靠需求的关系，客观反映出租车停靠站的的实际发展要求，预测方法科学、合理、可行。     

城市建成环境对出租车出行需求影响研究—— 基于空间溢出效应的分析

城市建成环境对交通出行具有深刻的影响,为探讨快速城市化时期我国城市 建成环境对出租车出行需求的影响,本文构建了考虑空间溢出效应的计量模型,以北京 市为例开展了实证研究.基于交通分区空间尺度,利用出租车GPS 数据获取了交通分区 出行需求,度量了住宅类、工作岗位类及交通设施类等变量表征建成环境,进而研究建成 环境对出租车出行需求的影响.通过传统最小二乘法的多元回归模型、空间自回归模型与 空间杜宾模型进行对比发现,空间杜宾模型的拟合度和解释力最优,研究建成环境对出 租车出行需求的影响时不能忽略空间溢出效应.利用空间杜宾模型参数估计结果,分析了 建成环境的住宅类、工作岗位类及交通设施类变量对出租车出行需求的直接效应、溢出 效应与总效应.本文力求掌握出租车出行需求产生的内在城市环境因素,为降低出租车空 驶率、实现出租车空间需求预测及分布均衡提供依据.     

基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车需求预测

利用海量的离线GPS数据进行出租车需求预测是智能城市与智能交通系统的重要组成部分.本文提出了一种基于深度学习的出租车需求预测方法(CNN-LSTM-ResNet),将出租车GPS数据和天气数据等转化为栅格数据,输入模型获得预测结果.该模型先使用卷积神经网络(CNN)提取城市范围交通流量的空间特征,然后引入残差单元加深网络层数,并利用长短期记忆网络(LSTM)提取GPS数据的临近性、周期性和趋势性,最后通过权重融合以上3个分量,并与外部因素(天气、节假日和空气质量指数)进一步融合,从而预测城市特定区域的出租车需求.采用西安市出租车GPS数据进行实验验证,结果表明,该模型与传统预测模型(如ARIMA,CNN,LSTM)相比具有更高的预测精度.     

交通拥堵环境下的城市出租车候时费优化模型

基于经济学需求理论, 将出租车收入分为起步费、里程费与候时费。以出租车运力为约束条件, 考虑了高峰时段与非高峰时段的出租车收入影响因素, 分析了候时费对出租车需求与收入的影响程度, 构建了交通拥堵环境下出租车候时费优化模型。根据北京市出租车市场的实际状况, 以原有方案、调整方案与提出的方案3种方案进行实例验证。分析结果表明: 当出租车起步费分别为12、14、12元, 单位里程费分别为2.0、2.3、2.0元·km^-1, 候时费分别为24.0、55.2、55.2元·h^-1时, 出租车收入分别为669.9、504.9、675.9元; 在调整方案下, 出租车需求下降46.1%, 出租车收入下降25%;在提出的方案下, 出租车需求下降18.5%, 出租车收入与原有方案基本保持稳定。基于现有的出租车费用结构, 提出的方案能较好地实现出租车需求与收入的调控目标。北京市的出租车价格改革方案宜稳定或降低起步费与里程费, 提高候时费。     

基于土地利用的出租车停靠规模预测模型研究

从出租车客流的出行特征出发,指出当前出租车停靠规模预测方法的不足之处.根据交通出行需求与土地利用之间的关系,并考虑位势因子、居民出行和出租车运行特征等因素,建立基于土地利用的出租车停靠规模预测模型,并以深圳市宝安区为例,提出了预测模型的算法.实践结果表明,预测模型能较好地体现用地与出租车停靠需求的关系,客观反映出租车停靠站的的实际发展要求.     

需求控制下的出租车计程定价问题研究

随着经济的增长,城市出租车的需求不断增长。由于缺乏对出租车市场的把握和有效的调节,国内很多城市出租车行业得不到有序发展,给城市交通管理带来了很多隐患。在各城市纷纷对出租车实行总量控制政策的趋势下,从出租车市场供需关系分析入手,提出了运用价格杠杆调节出租车市场需求以达到优化城市交通出行结构的思路和方法,为相关的管理部门提供了有效的决策依据。通过苏州市出租车费率确定的实例分析,体现出该方法简便实用、可操作性强的特点。     

基于TDM的出租车供需调控方案研究

交通需求管理（TDM）是能从根本上解决城市交通问题的策略,具有现实的意义。针对成都市出租车供需现状,运用系统的思想对各供需调控方案进行评价比选,分析交通需求管理的必要性并提出针对出租车的交通需求管理的具体措施,可为解决出租车的供需矛盾提供参考。     

即墨市出租车发展规模需求分析

通过开展面向居民、驾驶员、出租企业等不同群体的问询访谈及非法营运客运车辆摸底调研,分析现状出租车运营服务水平及供需状况。在出租车发展规模影响因素分析的基础上,结合规范法、供需平衡法和调查分析法三种方法,以即墨市为例对出租车发展需求进行综合分析,并提出近期出租车扩容相关保障措施,可为相关城市出租车合理规模的确定提供方法借鉴。     

城市出租汽车保有量预测分析

分析影响出租车分担率的因素,选择出影响分担率的主要因子,把主要因子作为多元线性回归模型中的自变量,得出分担率预测模型,然后基于分担率预测模型得出基于供需平衡的出租车保有量预测模型。最后以重庆市为例,运用SPSS软件作线性回归分析,利用模型预测出2015年重庆主城区出租车的分担率,将分担率代入供需平衡模型,预测出2015年重庆主城区出租车的合理保有量。