北京市出租汽车智能召车分析及评价方法研究

利用打车APP软件通过智能手机进行出租汽车预约是近来北京市使用较为广泛的出租汽车用车方式.为了解这一新兴用车方式时间和空间分布的特点,本文通过构建订单数据处理模型,对智能召车软件订单数据进行分析,揭示出智能召车的时空分布特性,包括夜间用车高峰明显、周六为每周订单数量低谷、用车即时性强,以及中心城区订单数量随环路变化呈线性增长趋势,核密度空间分布不均匀等特点.并根据智能召车与出租汽车行业运营管理基础指标的对比分析,提出了一种智能召车软件评价方法,并以两个周期为例对智能召车软件应用效果进行了评价.     

打车软件对出租汽车运营的影响——以深圳市为例

为验证"互联网+出租汽车"模式的有效性和网约车时代出租汽车运营规制的重要性,定量研究基于移动互联网技术的打车软件对出租汽车运营的影响。以深圳市为研究区域,选取打车软件广泛使用前后两个节点日的出租汽车GPS数据,对比两日出租汽车微观运营指标。各指标分析结果表明,打车软件改善了低人口密度和偏远地区的打车难状况,减少了出租汽车的无效运营,并且总体提升了驾驶员的接单效率。因此,鼓励出租汽车行业和互联网融合发展是科学合理的。同时,采用适当的策略规范网约车时代出租汽车的经营服务行为,减少打车软件的负面效应,是促进出租汽车行业健康发展的必要途径。     

基于GPS数据采集的出租汽车交通运行特点研究

对装载GPS的出租汽车采集到的数据进行预处理和地图匹配,实现了出租汽车路径的跟踪,确定了出租汽车上下客点的位置,据此可得到反映出租汽车交通运行特点的相关数据,为出租汽车交通管理乃至城市交通管理提供了科学依据.以深圳市装载GPS的出租汽车数据为例进行分析,通过一定的数据处理方法,利用Visual Basic和ArcView的组件Mapobject相结合进行编程,得到了深圳市出租汽车交通运行的特点,如出租汽车交通出行需求的空间分布、出租汽车出行距离分布、出租汽车出行时长分布等.     

出租汽车GPS数据的空间分布特征及应用——以广州市为例

出租汽车GPS数据记录了车辆的出行轨迹、时间、起讫点等信息,利用相关算法可以挖掘车辆或乘客的运行特征、时空分布特征等,应用于交通规划和运营管理。在总结出租汽车GPS异常数据的处理方法以及时空分布特征主要算法的基础上,对广州市约2万辆出租汽车的上下客流热点区域、时间分布、OD分布等进行总结。以广州市为例进行实证研究,从交通规划、运营管理、服务模式等方面选择典型案例,剖析广佛出租汽车返程点布局规划、公共汽(电)车夜班线路优化,以及如约巴士+出租汽车新服务模式的应用尝试。     

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。     

中国出租汽车运营特征及启示

驾驶员与企业关系、运输服务质量是出租汽车行业两大核心问题。基于2013年交通运输业经济统计专项调查数据、城市客运统计年报数据以及出租汽车GPS监控信息统计等多源数据,分析中国出租汽车客运系统运营特征。以中心城市、地级市和县级市划分出租汽车服务城市的规模,以单班车、双班车和三班车划分出租汽车运营模式,总结出租汽车运力投放、日均行驶里程、空驶率、日均载客次数、利润等运营规律。基于分析结果提出3点启示:出租汽车行业改革宜根据城市的不同规模、类型进行分类指导;统筹考虑需求与供给、新技术发展并统一服务标志;兼具公共交通与私人交通双重属性,运营模式可多元化。     

互联网时代出租汽车运营模式变革趋势

"打车软件"、"预约专车"互联网技术在出租汽车行业的出现,使得长期存在的乘客打车难、非法营运屡禁不绝等矛盾更加突出,进而引发出租汽车行业是否具有垄断性、是否暴利收费等问题的讨论。为使出租汽车行业向更加安全、有效、公平、健康的方向发展,从综合交通体系的角度,围绕出租汽车运营模式、服务水准和行业管理三个方面的变革趋势进行分析。针对现状问题提出建议:一是出租汽车兼具公共交通与私人小汽车的双重属性,运营模式应多元化;二是服务应借助互联网技术,消除乘客等车与出租汽车寻客双向排队的盲目性;三是行业管理应实行法制化运作,协调乘客、驾驶人、企业等各方利益。     

浮动车数据在城市宏观交通特性研究中的应用

回顾和总结了国内外浮动车数据在交通信息服务和路网评价方面的研究及应用现状,提出浮动车数据的三阶段应用.重点阐述了面向城市宏观交通运行规律分析的第三阶段应用,提出基于历史交通流状态数据的数据分析流程.并以北京市浮动车系统采集的数据分析结果为例,分析了北京市路网运行速度的时空分布特性以及不同等级道路的里程利用情况.     

城市出租汽车合理化发展浅析

随着人民生活水平的不断提高,对出行的要求也逐步提高.出租汽车作为城市交通的一种方式,以其灵活、便利、安全等特性受到越来越多出行者的青睐,并由此促进了出租汽车行业的迅速发展,但同时也给城市客运交通带来了新的问题和挑战.结合我国城市出租汽车发展现状,针对出租汽车的运营特点,通过调查和分析,指出我国出租汽车存在占用道路资源大、空驶率高、运营方式落后等问题,并提出解决问题的相关措施,为合理引导城市出租汽车发展指出方向.     

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现行出租车系统仅以对空载车辆在城市中的定位及可能性安排作为其主要调度方式,造成出租车营运效率低、空载率高、乘客等待时间长且满意度不高等诸多问题.本研究采用浮动车(FCD)数据和地理建模仿真平台,使用地理信息系统(GIS)技术来定量分析给定城市出租车系统的完备以及与需求的合适程度,总结出一套基于出租车运营的系统完备度评价体系,从而实现城市出租车系统的良好组织与管理.该体系主要从城市路网、乘客以及驾驶员等多维指标,来量化给定城市出租车系统的运营状态和效率,合理制定运营调度策略.系统基于深圳市实际出租车数据,在ArcGIS 10平台实现且可按预期功能对城市出租车系统从多方位进行评价,为进一步管控奠定良好的基础与指导意义.     

城市出租车系统运营效率评价研究

在出租车系统中,运营效率对系统投入产出平衡和系统的经济效益等影响很 大. 本文对出租车系统的运营特征做了统计分析并评价了系统的运营效率.根据运营特 征,采用了数据包络分析方法（DEA）评价运营效率.首先,讨论了变量的选择原则,并确定 了某市出租车系统的模型变量.运用基于 GPS 数据的出租车统计信息构建了 CCR-DEA 模型.应用该模型不仅得到了运营效率,而且给出了非 DEA 有效单元的调整规模.引入了 交叉效率模型,给出了决策单元之间相对效率的准确排序结果,最后给出了相应的改善 措施.研究结果表明,数据包络分析是一种有效的效率评价方法,可以很好地应用在出租 车系统中.     

上海市出租汽车运行特征研究及政策思考

出租汽车是上海市客运交通体系的重要组成部分,对其进行定期的跟踪评估有利于提高行业运行效率,完善相关政策。通过对上海市3万余辆出租汽车、390余万条出租汽车GPS行程数据的分析研究,并结合历年交通调查数据,从出租汽车的行程分布、里程利用率、服务时间分布和空间差异性分布等方面,分析了上海市出租汽车的基本特征和变化趋势。在此基础上,对上海市出租汽车管理提出发展建议:坚持公交优先,考虑多样化的乘客需求,提高出租汽车行业绿色发展水平。     

基于浮动车数据的出租车规模确定方法

通过对出租车GPS数据进行预处理、地图匹配、运营信息挖掘,可以获得与出租车运营有关的信息,单次行驶的时间、距离、经过的路径等。从浮动车数据钟挖掘出租车运营信息,获得出租车在城市运营中的平均运营速度、平均运营时间、平均出行距离等信息,并在结合城市出租车需求的基础上,给出了确定出租车合理规模的方法。同时以广州的出租车数据为基础,对该方法进行了验证。结果表明该方法能够更准确地为出租车提供合理规模,为出租车管理及交通规划等提供科学依据。     

出租车停靠站的设置方法

作为规范出租车路边停靠的重要设施,目前出租车停靠站的设置较为随意、导致站点使用效果不理想,且对道路交通产生较大影响.针对该问题,根据出租车“招手即停”的停靠与运营特征,提出了满足出租车停靠站功能需求的四大选址区域.在此基础上,从出租车停靠站的站住选址、设置形式、配套设施设置等方面,提出一套科学、合理的出租车停靠站设置方法,以指导出租车停靠站规划实践,进而提高出租车停靠站的设置合理性与使用效率.     

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智能运输系统(ITS)是当前解决交通问题的最佳途径之一,而动态交通信息的发布与预测是ITS的关键所在。然而由于在各种外部因素下,道路交通状态呈现出随机变化的特性使得动态交通信息的发布与预测成为一大难点。结合某城市的实际情况,本文建立了在定位误差、采样间隔、车辆类型、道路类型等因素影响下的行程车速估计模型,并用实测数据对模型进行精度验证。结合出租车车辆的特殊信息,改进了低采样频率浮动车技术的估计算法,建立了空车数据处理模型;针对城市复杂和相似路段问题,提出了基于距离、方向角、连通性、历史数据以及车流方向等约束条件下的地图匹配算法;针对低采样频率浮动车数据,提出了考虑交叉口影响下的行程车速估计算法,通过实测数据评估了算法的性能;最后,针对不同检测技术的特征,提出了数据融合算法。     

基于时空轨迹数据的出行特征挖掘方法

在车联网应用发展的背景下,许多城市的私家车和出租车上安装了配备GPS 设备的智能终端, 产生着大量的时空轨迹数据.为挖掘这些数据蕴含的驾驶员出行特征, 本文以北京市出租车时空轨迹数据为例,基于时空GIS 的视角提出并实现了驾驶员居住 地挖掘方法和作息规律性分析方法. 样本实验结果一方面展示了驾驶员居住地空间分 布,另一方面表明作息规律性总相似度在0.6–1之间的驾驶员数量较多,占到了总数的 73.75%.通过本文方法挖掘的信息可为出租车的管理提供辅助决策,方法同样适用私家 车时空轨迹数据的挖掘,对私家车出行规律的研究和掌握更有意义.     

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.