基于GPS数据挖掘的出租车出行特征分析

发布时间：2024-04-03 00:54

　　出租车GPS数据记录了车辆的出行起讫点、途径位置和出行时间等信息,利用相关的空间匹配算法可以挖掘车辆的出行轨迹,分析出租车的运营特征和乘客出行分布特征等,应用于城市交通规划和出租车运营管理。通过建立标准出租车出行特征分析方法,对GPS数据进行数据清洗、地图匹配、轨迹挖掘和指标计算处理。以南昌市为研究对象,从基本统计指标、运营效益指标、出行特征指标和空间分布指标四方面分析南昌市出租车时空出行特征。

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【部分图文】：

图1出租车出行特征分析技术框架图

出租车出行特征分析方法的总体技术框架(见图1),总体包括数据输入、数据清洗、数据挖掘和指标输出四大步骤。数据清洗即需要对原始GPS数据进行预处理,需要对格式错误、日期错误、经纬度错误以及空值等无效数据进行删除处理。由于出租车在非营运情况下处于熄火停运状态,停运数据对出租车运营分析....

图2地图匹配&轨迹挖掘算法流程图

出租车的载客轨迹数据对出租车运营特征分析有着至关重要的作用。需要通过原始GPS数据挖掘出租车的行驶轨迹信息,先对原始GPS数据进行路网的地图匹配处理,通过定位数据中的经纬度信息关联车辆行驶的路段。然后再根据出租车空重载运营状态的变化,提取出租车每次载客的起讫点,利用地图匹配的路段....

图3出租车指标数据验证对比示意图

基于统计指标,从宏观层面分析出租车运营的总体情况,包括运营车辆数、出行总量(车次)、日均载客总里程、日均载客总时间指标。图4出租车特征指标体系设计

图4出租车特征指标体系设计

图3出租车指标数据验证对比示意图运营效益指标,以出租车为研究对象,分析城市交通中出租车出行方式的运营效益情况,包括日车均载客次数、日车均运营时间、日车均载客里程、时间空驶率等指标。运营效益反映了城市出行中居民对出租车需求情况。

本文编号：3946463