基于轨迹数据的物流车辆配送行为特征研究

发布时间：2025-03-15 05:21

　　随着物流产业发展规模的不断扩大,城市道路中的物流配送车辆不断增多,车辆的配送行为呈现出越来越复杂的特征。基于轨迹数据对物流车辆的配送行为特征进行研究,可以真实地反映城市物流配送现状,同时帮助物流企业更好地监控车辆配送行为,高效配置各类物流资源,解决城市物流设施布局分散及功能不明确等问题,提高物流配送效率。本文基于物流配送车辆的轨迹数据,利用描述性统计方法、核密度分析、空间自相关分析及聚类算法等方法,从配送时空特征、配送空间模式及配送区域特征三个角度对车辆的配送行为特征进行挖掘。主要研究工作如下:(1)从物流配送车辆的角度,对车辆的配送时空特征进行挖掘。借助箱形图及互补累积分布函数图并结合无标度特性,从配送时间、配送距离以及配送范围三个角度初步分析了配送车辆的时空统计规律。使用折线图及核密度分析的方法并结合配送车辆的通行有效时段,分析了物流配送车辆的时空分布特征。结果表明,10:00-12:00以及14:00-16:00为配送出行的高峰时段,配送车辆集中分布在京通快速路及朝阳区物流集散中心附近,配送车辆装货、卸货以及进出京的比例较大。(2)从城市出行区的角度,对车辆的配送空间模式进行挖掘。...

【文章页数】：94 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1技术路线

北京交通大学硕士专业学位论文101.3.2技术路线本文的技术路线如图1-1所示。图1-1技术路线Fig.1-1Frameworkofthisarticle

图2-1研究区域Fig.2-1Studyarea

北京交通大学硕士专业学位论文142.2轨迹数据预处理及路网拓扑2.2.1轨迹数据预处理由于现实环境往往复杂多变，采集GPS数据的设备往往受到环境、设备本身故障、信号中断[47]等影响，从而造成获取的数据发生大量缺失、冗余以及重复。数据清洗是数据预处理过程中的主要环节，可以纠正或删....

图2-2处理

数据准备15导致设备将已传输的数据重新传入，造成收集的数据中含有大量重复信息。这些重复信息极大地占用了数据储存空间，影响数据的读取效率。对于这类重复数据，使用Duplicates函数对其进行遍历，将所有字段数据内容都相同的数据看作重复数据，仅保留一条记录。2.2.2路网拓扑电子地....

图2-3道路缓冲区Fig.2-3Roadbufferzone算法的基本步骤如下：（1）结合道路宽度以及轨迹数据精度，确定缓冲区宽度，利用Arcpy中的控

数据准备17图2-3道路缓冲区Fig.2-3Roadbufferzone算法的基本步骤如下：（1）结合道路宽度以及轨迹数据精度，确定缓冲区宽度，利用Arcpy中的控件函数Arcpy.Buffer_analysis建立缓冲区区域；（2）利用Arcpy中的控件函数....

本文编号：4035228