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基于北京市载客热点区的出租车出行需求研究
| 论文题名： | 基于北京市载客热点区的出租车出行需求研究 |
| 关键词： | 出租车;出行需求;时空分布特征;载客热点区;预测模型 |
| 摘要： | 随着城市经济的快速发展，居民出行活动日益复杂，交通出行需求不断增长，出租车作为城市综合交通运输体系的组成部分，在满足居民短途出行需求、增加出行方式的多样性、促进城市经济发展等方面发挥着重要作用。然而，居民出行的随机性导致乘客时空分布不均衡，空驶出租车司机巡游的盲目性导致出租车空载率较高，出租车供需矛盾问题日益突出。本文基于北京市出租车GPS数据，在分析出租车出行需求时空分布特征的基础上，挖掘载客热点区域，综合考虑出租车出行需求影响因素，进而展开载客热点区域内出租车出行需求预测研究。 首先，在出租车GPS数据预处理的基础上，选取地图匹配算法，修正偏离实际路网的出租车轨迹点，通过编程提取出租车上下客时间和位置数据，计算研究区域内各时间段的出租车出行需求总量，对工作日和非工作日的出租车出行需求时空分布特征进行分析。 其次，基于出租车出行需求时空分布特征，将工作日划分为出租车出行需求早高峰、晚高峰和夜高峰三个特征时段，提出基于密度的DBSCAN空间聚类算法对出租车上下客点进行聚类分析，挖掘工作日不同特征时段的载客热点区域，利用ArcGIS工具实现载客热点区域可视化，进而分析载客热点区内出租车出行需求的时空分布特征。 最后，基于载客热点区域的出租车出行需求时空特征，分析出租车出行需求的影响因素，结合载客热点区域历史需求状态，对北京市典型载客热点区域未来时段的需求量进行预测。提出局部加权回归预测模型、遗传算法优化的神经网络预测模型和基于两种单项模型的组合预测模型，通过对载客热点区内出租车出行需求预测分析，选取模型评价指标对模型的预测效果进行评估，验证模型的有效性与适用性。 挖掘出租车出行需求时空分布规律和载客热点区域，展开多因素影响条件下载客热点区出租车出行需求预测研究，有助于为出租车合理的调度安排提供数据支撑和决策支持，降低出租车的空驶率，提高居民的打车效率，从而改善大气污染、能源浪费和交通拥堵的问题，有效缓解出租车供需不平衡的矛盾。 |
| 作者： | 王贝贝 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 张秀媛 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 北京交通大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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