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基于出租车轨迹数据的OD经验轨迹分析
| 论文题名： | 基于出租车轨迹数据的OD经验轨迹分析 |
| 关键词： | 出租车;路线规划;数据处理 |
| 摘要： | 路线规划是重要的日常活动，由于其广泛的应用，已经被众多学者深入研究。道路网络中的路径规划问题绝大部分情况下可视为图论中的最短路径问题。随着浮动车技术的发展，交通信息的采集更加便利，出租车位置数据的获取更加方便和准确。 目前交通领域的研究中，以往的最短路径模型得到的最短路径仅仅是通过模型算法获取的“理论最短路径”，和实际中个人主观判断中的最优路径还是有所差别。 出租车司机作为城市交通的重要参与者，有着丰富的驾驶经历和行驶里程，他们对路径和路况有自己独到的见解。出租车司机除了考虑路径的距离和时间之外，还会对路宽、车道数、交通信号灯数量以及转弯路口个数等其他外界因素做出有效反映，并对这些因素做出有效折中，得到司机实际驾驶过程中的最优路径。但这些外界因素却很难整合到现有的路径规划系统中。如果能提取出租车司机的驾驶经验，应用到已有的路径规划方法里，可以极大地帮助其他的机动车驾驶员寻找最佳路径，并帮助有关部门缓解交通问题。 如果一个路段上，出租车经过频繁的话，可以认为此路段深受司机的青睐，下次经过此路段的几率很高，所以可以通过路段频率这个概念表示一个路段的受欢迎程度。之前的一些研究中，路段频率的计算并没有考虑起点(O)和目的地(D)的约束，所以在特定的OD条件下，全局路段频率含有很多的“杂质”，需要进行进一步的“提纯”。通过OD限制后的路段频率可以更加准确的获取出租车司机在特定OD下的经验轨迹。 本文的主要工作有: (1)数据预处理，对原始数据进行归类，筛除坏值，对原始轨迹进行路段匹配，以便能在谷歌地图上进行准确可视化。 (2)通过对北京市出租车6月份的历史轨迹数据的分析和挖掘，探讨并总结出了出租车载客状态下的时空分布规律，并得出OD出行频繁的热点区域集合。 (3)考虑不同时间段的交通状况，将一天分为12个时间段，把轨迹数据集按时间段进行归类。对不同的时间段内的路段分别统计全局的交通流量和OD方向约束下的交通流量，作为路段的全局频率和OD频率。根据在OD区间内轨迹经过的路段建立局部经验子网，在此经验路网内生成经验轨迹。结果表明，生成的经验轨迹能充分体现司机的选择。也证明了OD限制的轨迹频率比全局频率更适合于体现出租司机经验。 (4)分析OD经验轨迹与全局经验轨迹、长度最短和时间轨迹之间的关系和差异。 |
| 作者： | 王博然 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 王子洋 |
| 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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