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基于GPS数据的出租车巡游路线组合推荐模型研究
| 论文题名： | 基于GPS数据的出租车巡游路线组合推荐模型研究 |
| 关键词： | 出租车GPS数据;运营特征;信息熵;巡游路线组合推荐模型 |
| 摘要： | 出租车是城市交通运输系统的重要组成部分，也是居民出行不可或缺的交通工具，在满足居民短途、个性化出行等方面发挥着重要作用。但是在出租车运营过程中，经常会面临空载寻找乘客的问题，随着网约车运营模式的普及，出租车通过网上预约的叫车模式提升了运营效率，但这并不能从根本上解决其盲目巡游效率低下，占用道路资源以及难以提高司机收入等问题。因此，需要提出合理的巡游路线推荐方法，辅助出租车司机进行巡游决策，从而提高出租车的运营效率。 本文首先对成都市出租车GPS数据进行处理和分析，通过改进的近邻匹配方法实现了轨迹数据和实际路网地图的匹配，从轨迹数据中获得了出租车的上下客数据和个体的出行轨迹数据。并从时间特征和空间特征两个层面对出租车的运营特征进行量化；其次，按照出租车运营效率对司机收入进行分类并对比不同类型司机的运营特征。研究结果表明，出租车运营具有明显的时空特征，在对比分析中，高收入司机群体主要是通过更短的巡游时间以及更高效益的订单来获得更高收益。 然后构建了出租车巡游路线组合推荐模型，通过基于密度的DBSCAN聚类算法获得出租车的载客热点并对其进行区域划分，综合考虑路线最短行程时间、路线载客概率、出租车供需比以及预期行程收入作为区域的属性指标，再根据信息熵原理确定属性值权重，构建最佳巡游区域推荐模型。并基于出租车行程时间，为司机到达目标区域后推荐巡游路线，同时考虑路段交通状况以及载客概率建立区域路段推荐模型，采用基于广度优先搜索策略为司机推荐连续最优的属性路段输出为巡游路线。 最后选取工作日的任意下客点作为巡游起点，通过挖掘出租车历史数据信息获得各项属性值进行组合推荐模型的验证。结果表明，在巡游范围内通过聚类获得的载客热点都是乘客出行需求较大的区域，并且到达巡游区域的最短行驶时间与综合属性值的结果成反比，路线的载客概率、巡游区域的出租车供需比以及预期行程收入与巡游区域的综合属性值成正比，与实际情况相符，证明了信息熵求解权重值的合理性。结合实际的路网交通状况与区域出行需求，为司机推荐最佳巡游区域进行巡游，在确定巡游区域的情况下，为司机推荐实时的巡游路线，并结合出租车历史数据和实际空载路线验证了推荐模型的有效性。 |
| 作者： | 马汧汧 |
| 专业： | 交通运输工程;交通运输规划与管理 |
| 导师： | 李为为 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆交通大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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