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基于货车轨迹数据的运力预测研究

基于货车轨迹数据的运力预测研究

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作者：钱秋君西南交通大学

学位级别：硕士

公路运输作为我国货物运输的主要方式之一,承担了超过70%的货运量。但目前我国公路货车市场仍是以散户为主,货车空载率高,货运效率低下。主要原因在于这些运力无法统一来调度,运力与需求端之间也没有建立直接的信息交互,车找货难,货找... 详细信息

公路运输作为我国货物运输的主要方式之一,承担了超过70%的货运量。但目前我国公路货车市场仍是以散户为主,货车空载率高,货运效率低下。主要原因在于这些运力无法统一来调度,运力与需求端之间也没有建立直接的信息交互,车找货难,货找车难。随着近年来移动互联技术快速发展,公路货运平台应运而生,累积了大量的货车运行数据,这为货运系统提供了新的契机。通过对这些数据进行挖掘提取有用的信息,并开展车货匹配业务,能够逐步缓解上述问题。对于车货匹配平台来说,其作为无车承运人,能够有效的实时调度由大部分个体司机掌握和决策的闲置运力,是实现平台车货匹配功能的关键抓手。针对上述问题,本文从货车运力端出发,基于货车轨迹数据,挖掘货车端运力的时空分布特征,预测货车出行位置和装载状态,以帮助车货匹配平台更好的管理和控制个体运力,从而实现最佳的车货匹配,逐步实现公路物流系统效率的提升。本文以个体货车出行轨迹数据为基础,首先,对公路运力的时空分布特征进行挖掘,发现货车出行强度的时段分布呈现平峰化特征,货车扩散范围具有一定的时间规律性,空间分布范围存在明显的有限性,移动模式呈现出三种形态,分别是两点式、轴辐式和环式。基于货车出行位置的规律性,构建出行预测模型对个体运力的出行位置进行精细化的预测,基于三种机器学习分类算法构建货车位置预测模型,结果表明决策树分类算法预测准确率最高,针对回转半径小于180km的货车司机,货车出行位置预测准确度在城市尺度下可达94%,区县尺度下可达82%。基于货车出行活动链的视角对货车出行活动和装载状态进行辨识,刻画了货车在不同装载状态下的出行特征。最后,挖掘分析货车出行装载状态的选择和转移概率,实现了对货车下一个装载状态的预测。本研究的结果帮助揭示了公路运力的时空分布规律,货车出行位置和装载状态的可预测性。有助于政府制定相关政策合理优化公路运力布局,有利于公路货运系统实时调配货车以主动式优化车货匹配效率,降低货车空载率,降低公路货运成本。

关键词：货车轨迹公路运输特征位置预测货车出行链货车装载状态

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