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基于GPS数据的降雨情况下出租车运营状态分析
| 论文题名： | 基于GPS数据的降雨情况下出租车运营状态分析 |
| 关键词： | 出租车;出车意向模型;载客效率;降雨天气 |
| 摘要： | 在这个信息化、智能化的时代背景下，如何有效地利用信息化数据认识并解决交通问题，已成为了众多学者的研究方向。城市经济的快速发展使得居民们的出行需求越来越多样化，出租车作为城市交通系统中重要的组成部分，承担着解决城市居民出行需求的重任。而降雨作为十分常见的天气情况，影响着出租车供给与需求的平衡状态。因此降雨情况下出租车营运状态的分析研究，十分有益于了解降雨情况下居民乘坐出租车出行的需求，及降雨对出租车营运造成的影响。 目前国内外的相关研究仍然较少，因此在此背景下，本研究结合出租车GPS数据、气象数据及出租车驾驶人意向问卷调查数据，对该问题进行深入的研究分析，探究降雨对出租车运营造成的实际影响，以提出在降雨情况下，有助于出租车管理调度的建议。 首先，从研究课题出发，深入了解了基于出租车GPS数据的研究、及恶劣天气下的交通状态研究两方面的国内外研究成果。开展了出租车驾驶人在降雨情况下的出车意向调查，并初步分析降雨对出租车营运造成的影响，基于此确定了本文的研究思路和方法。 其次，使用Python、Oracle、ArcGIS工具，对出租车GPS数据及降雨数据进行数据预处理工作，主要包括trip的提取、数据清洗、插值、地图匹配等。 再次，基于预处理完成的GPS数据及降雨数据，着重分析了降雨对出租车平均旅程速度及道路自由流速度的影响。通过建立回归模型，量化降雨量与平均旅程速度折减率之间的关系。模型显示小雨、中雨、大雨及暴雨情况下，平均旅程速度分别下降0％-5.86％、5.86％-7.31％、7.31％-8.95％及8.95％-10.06％。对降雨日与非降雨日的各类道路自由流速度进行匹配t检验。结果显示，降雨对城市快速路及主干路的自由流速度影响较大，对次干路的自由流速度影响并不显著，并建立各类道路自由流速度与降雨量间的关系模型。 最后，基于意向调查数据建立了多项Logistic出车意向模型。模型显示，出租车驾驶人的出车意向与其个人属性特征、及其认为造成影响的最低程度降雨情况间有着显著的关系。使用GPS及降雨数据对模型进行验证分析，发现强降雨情况下的出车量明显减少，单车载客效率有明显提升，空驶率相较于非降雨日明显降低（尤其体现在空驶率在50％-60％的情况下）等结论。建立了出租车时薪模型，发现降雨与出租车时薪之间并无显著关系。并依据结果，对出租车营运组织提出几点建议，以方便管理部门在降雨情况下施行有效的管理方案。 |
| 作者： | 刘立坤 |
| 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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