基于GPS数据的出租车需求热点分析与寻客驾驶方案推荐研究

发布时间：2020-11-14 16:14

　　 出租车在运营的过程中,经常要面临空驶时寻找乘客的问题,对于出租车需求信息的未知性增加出租车驾驶员在寻客过程中的盲目性与不确定性,尤其是对于缺乏经验的出租车驾驶员,往往需要浪费很长时间去寻找下一位乘客。为了解决空驶出租车寻客的问题,必须要为出租车驾驶员提供一套引导其寻客行为的方法,因此要对出租车驾驶员进行寻客驾驶方案推荐,减少其寻客过程中的盲目性。本文首先根据出租车的历史数据,对出租车的数据进行处理和分析,应用SQL Server数据库,对上海市QS出租车公司的出租车数据进行预处理,然后分别建立上下车点提取算法和OD匹配算法获取出租车的需求信息和运营时间信息,并对一些能反映出租车需求状态和空驶状态的运营指标进行分析。然后基于已处理的数据,挖掘出租车需求的热点区域,本文运用了基于密度的聚类方法OPTICS算法对出租车需求点进行聚类分析,在详细介绍了算法的原理的基础上,通过实例进行了最优参数的确定和聚类结果展示,最后计算出每个聚类簇的核心点位置作为出租车的需求热点。最后,本文综合考虑了需求热点载客概率、最短寻客距离和基于车速的道路交通状态指数三个指标。首先建立寻客驾驶方案推荐的综合推荐度指标,筛选出评分最优的寻客点,得到寻客点序列。然后,建立寻客点序列综合评价函数,得到最优寻客点序列,做为寻客驾驶方案推荐的结果。其间,运用剪枝策略减小算法的规模,提高计算效率。最后通过实例进行验证,结果表明,最优寻客点序列对应的影响因素值符合常规的交通状况,模型是有效的。
【学位单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U495
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 出租车GPS数据挖掘应用研究现状
        1.3.2 出租车寻客驾驶方案相关研究现状
        1.3.3 当前研究的局限性
    1.4 研究内容与技术路线
2 相关理论与技术综述
    2.1 出租车GPS相关理论与技术
        2.1.1 出租车GPS定位原理
        2.1.2 出租车GPS数据特征
        2.1.3 GIS地理信息系统概述
    2.2 出租车需求热点分析相关理论
        2.2.1 GPS轨迹挖掘技术概述
        2.2.2 常用聚类分析方法概述
3 出租车GPS数据处理与分析
    3.1 数据描述与预处理
        3.1.1 数据描述
        3.1.2 GPS数据预处理
    3.2 出租车乘客上下车点提取与OD匹配
        3.2.1 乘客上下车点提取
        3.2.2 OD匹配
    3.3 出租车运营相关指标分析
        3.3.1 乘客上下车情况分析
        3.3.2 空驶时间、里程比率分析
    3.4 本章小结
4 基于OPTICS密度聚类的出租车需求热点分析
    4.1 OPTICS聚类算法概述
        4.1.1 DBSCAN算法原理
        4.1.2 OPTICS算法原理
    4.2 实例分析
        4.2.1 聚类结果分析
        4.2.2 需求热点位置计算
    4.3 本章小结
5 出租车寻客驾驶方案推荐模型
    5.1 模型概述
        5.1.1 问题描述
        5.1.2 推荐模型框架
    5.2 寻客驾驶方案推荐相关影响因素
        5.2.1 需求热点载客概率
        5.2.2 最短寻客距离
        5.2.3 基于车速的道路交通状态指数
    5.3 最优寻客点序列推荐模型
        5.3.1 寻客点序列生成
        5.3.2 最优寻客点序列推荐
        5.3.3 剪枝策略
    5.4 实例分析
        5.4.1 指标计算及备选寻客点筛选
        5.4.2 寻客驾驶方案推荐结果分析
    5.5 本章小结
结论
参考文献
致谢

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本文编号：2883673