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智能出行平台下的城市出租车需求预测研究

智能出行平台下的城市出租车需求预测研究

作者：梁婷婷吉林大学

学位级别：硕士

随着“互联网+”策略的发展,移动网络逐渐影响城市生活的方方面面。出租车作为城市公共交通的一部分,随着智能出行平台的普及而面临着巨大的冲击。传统出租车市场与智能出行平台的矛盾不断升级,行业的整体改革备受关注。首先,本文在总... 详细信息

随着“互联网+”策略的发展,移动网络逐渐影响城市生活的方方面面。出租车作为城市公共交通的一部分,随着智能出行平台的普及而面临着巨大的冲击。传统出租车市场与智能出行平台的矛盾不断升级,行业的整体改革备受关注。首先,本文在总结国内外有关出租车和智能出行平台研究的基础上,分析了智能出行下的出租车运营特点;明确新形势下出租车行业亟待解决的问题。其次,建模分析智能出行平台的出租车运营效益。采用调查问卷法,通过搜集和处理数据,分析了智能出行平台乘客的使用行为和动机;以logit模型为基础,分别建模分析智能出行平台使用率对乘客等待时间和空驶率的影响。本文从纵向和横向两个角度评价城市出租车的供需匹配程度。选取智能出行平台的供需比指数进行横向对比;以出租车万人拥有率、里程利用率和载客率为指标,采用模糊综合评价法对城市出租车供需状况进行纵向评分。根据出租车供需匹配程度的评价结果,结合前文的出租车效益分析,为城市出租车数量控制和智能出行平台管理提供建议。最后,本文建立智能出行平台下的出租车需求供需平衡模型。以出租车供给完全满足居民出租车出行需求为原理,利用出租车运营和城市规划数据预测出租车的出行量;采用智能出行平台的供需不平衡指数修正最大出行量;再以sigmoid函数模拟出租车数量与乘客满意度的关系,进一步修正出租车的需求范围。同时,本文选取智能出行平台较为普及的深圳市为例进行了实例分析。本文紧密围绕时下热议的智能出行下的出租车改革问题,所建立的模型能够为出租车改革和发展提供一定的建议。但是在网络时代,出租车市场的需求是动态变化的,所建立的出租车需求预测着重于短期调控,长期规划方面尚有不足,管理部门需要时刻监测数据从而对出租车管理做动态调整。

关键词：智能出行平台供需平衡出租车需求空驶率乘客等待时间

基于出租车需求的定制公交站点选址与线路规划研究

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基于出租车需求的定制公交站点选址与线路规划研究

作者：刘祺重庆交通大学

学位级别：硕士

随着我国社会经济的不断发展与综合实力的迅速提升,机动车数量快速增加,导致城市交通拥堵和环境污染等一系列问题。优先发展公交是解决这些问题的有效措施之一。随着“互联网+”技术的应用,定制公交和网约车应运而生,丰富了公交系统的... 详细信息

随着我国社会经济的不断发展与综合实力的迅速提升,机动车数量快速增加,导致城市交通拥堵和环境污染等一系列问题。优先发展公交是解决这些问题的有效措施之一。随着“互联网+”技术的应用,定制公交和网约车应运而生,丰富了公交系统的内容。目前网约车运营规模不断扩大,较好满足了市民个性化出行需求,增强了城市出租车为市民服务的能力。因此,探究出租车与定制公交出行方式的内在关系,研究利用出租车需求数据对定制公交站点和线路进行规划,对于创新公交运营模式,实施公交优先战略,优化城市居民出行结构,缓解城市交通拥堵都具有重要的意义。本文首先对定制公交相关理论基础进行了阐述,分析了定制公交特点,剖析了出租车与定制公交出行方式之间的内在关系,给出了出租车运行数据的预处理方法。其次,分析描述了定制公交站点选址问题,介绍了DBSCAN聚类算法的原理、流程、特点以及适用性,提出了改进的DBSCAN算法设计,分别从需求点间距离计算、聚类参数的选取、聚类中心的选取三个方面对算法进行改进,利用轮廓系数（Silhouette coefficients）对算法的聚类效果进行评价。接着,依据聚类算法获得的初选站点集合,以企业效益与乘客效益为目标,构建了定制公交线路双目标规划模型,提出基于NSGA-Ⅱ遗传算法的模型求解方法。最后,利用厦门市城区内的出租车运行数据,进行案例分析,应用本文构建的定制公交站点选址方法与线路规划模型,采用K-means算法与改进的DBSCAN算法进行对比,分析得出两种算法在聚类效果、聚类中心（站点位置）的选取等方面的优劣,得到最终站点选址与规划线路。结果表明,本文提出的改进的DBSCAN算法与传统的K-means算法相比,站点选址位置更为精确,弥补了K-means算法易受噪声点影响及站点选址位置易存在偏移的缺点,也弥补了传统DBSCAN算法无法直接获得聚类中心的缺点。本文构建的定制公交站点选址与线路规划方法,与传统的公交站点及线路规划相比,方法更为简单,求解结果更为精确,更具有实操性。本文基于出租车运行数据,以城市定制公交的设置方法为研究对象,利用改进的DBSCAN聚类算法,研究构建出定制公交的站点选址方法和线路规划方法。研究成果对公交系统规划理论方法具有一定补充。

关键词：定制公交出租车需求站点选址及线路规划 DBSCAN算法 NSGA-Ⅱ遗传算法

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基于时空数据挖掘的出租车需求预测研究

基于时空数据挖掘的出租车需求预测研究

作者：路民超青岛大学

学位级别：硕士

随着城市经济和人民生活水平的提高,出租车因其便捷和舒适性,成为越来越多家庭的出行选择。然而,不断增加的出租车需求与数量会带来供需失衡,交通拥堵,能源浪费等问题。因此,如何精确的预测出租车需求已成为智慧交通领域的研究热点。预... 详细信息

随着城市经济和人民生活水平的提高,出租车因其便捷和舒适性,成为越来越多家庭的出行选择。然而,不断增加的出租车需求与数量会带来供需失衡,交通拥堵,能源浪费等问题。因此,如何精确的预测出租车需求已成为智慧交通领域的研究热点。预测出租车需求离不开出租车的轨迹数据,而轨迹数据属于时空数据的范畴,存在复杂的时空依赖性,这使得传统的方法难以有效的建模。本文从分析影响未来出租车需求的多种因素和建模时空依赖性两方面入手,并借助深度学习方法强大的高度非线性时空依赖性建模能力,提出了两种基于深度学习方法的预测模型。本文主要研究内容与成果如下:（1）提出了一种基于时空数据挖掘的深度双向时空网络模型,该模型首先通过构建多层的局部卷积神经网络和门控卷积神经网络来捕捉空间上静态和动态依赖性,紧接着利用深层的双向长短时记忆网络学习双向的时间依赖性。另外,模型从轨迹数据中抽取短期和长期交通量序列以建模周期性。（2）提出了一种基于时空数据挖掘的多因素时空图卷积网络模型,该模型一方面从出租车轨迹中提取历史流入量序列,历史需求序列以建模多重时间依赖性。另一方面,建立区域间地理邻接矩阵和潜在依赖性矩阵,来建模多重空间依赖性。此外,该模型以时空卷积块为基础,构建临近序列组件,日序列组件,区域潜在相关性组件以及区域流入量序列组件来捕捉不同因素下的潜在时空表达。最后,经过多个公开数据集的仿真实验,证明了本文提出的两种模型相较于已有的方法在均方根误差,平均绝对百分比误差等多个评价指标下,具有更低的预测误差,这就说明我们提出的模型能更好的解决出租车需求预测问题。不仅如此,我们的模型还能够轻易的扩展到其他时空数据预测任务。

关键词：出租车需求时空数据时空依赖性深度学习时空数据挖掘

我国城市出租车行业特性分析与需求预测模型构建——以南昌市为例

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我国城市出租车行业特性分析与需求预测模型构建——以南昌市为例

作者：杨建蓉南昌大学

学位级别：硕士

城市出租车作为我国城市公共交通的组成部分,为促进城市经济发展,方便城市人们出行起到了积极作用,体现了城市现代化发展水平;同时也积累了一些问题,如市场供求失衡、价值链分配不均、营运站点布设不规范等等。本论文的目的是遵循出租... 详细信息

城市出租车作为我国城市公共交通的组成部分,为促进城市经济发展,方便城市人们出行起到了积极作用,体现了城市现代化发展水平;同时也积累了一些问题,如市场供求失衡、价值链分配不均、营运站点布设不规范等等。本论文的目的是遵循出租车行业内在特性同时运用图论这一数学工具和神经网络BP算法寻找到一个城市出租车的最佳投放量。论文从分析城市出租车市场内在特性出发入手,构建出我国出租车市场的行业价值链并分析其内在特征。提出我国城市出租车市场存在一个“两级市场结构”,指出“两级市场”的不均衡导致了城市出租车行业的低效率和不规范;接着引入图论数学研究工具,对城市出租车市场的影响因素进行了有向图构建,运用系统理论的经验和方法对模型进行了求解。在影响因素既定的情况下,运用神经网络BP算法对个案城市南昌出租车需求进行了预测。最后分别就政府可控制的两个变量,运价和城市公共汽车投放量对南昌市出租车需求预测模型进行了分析与讨论,对城市出租车的经营模式进行了大胆构想,并提出了城市出租车发展政策建议。

关键词：出租车需求行业价值链两级市场结构图论 BP神经网络

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西安市出租车客运需求预测研究

西安市出租车客运需求预测研究

作者：张达长安大学

学位级别：硕士

城市出租车作为我国城市公共交通的组成部分,为促进城市经济发展,方便城市人们出行起到了积极作用,体现了城市现代化发展水平,同时也积累了一些问题,如打车难、司机服务质量差等。本论文的目的是从历史数据出发,找出西安市出租车客运需... 详细信息

城市出租车作为我国城市公共交通的组成部分,为促进城市经济发展,方便城市人们出行起到了积极作用,体现了城市现代化发展水平,同时也积累了一些问题,如打车难、司机服务质量差等。本论文的目的是从历史数据出发,找出西安市出租车客运需求的特点和规律,并预测西安市未来几年的出租车需求量增长情况,为出租车行业有效管制提供依据。本文以西安市出租车行业为研究对象,采用定性分析与定量分析相结合的方法,以历史数据为基础,借助SPSS等工具软件,对西安市出租车客运需求进行了研究。西安市出租车客运需求受到经济、社会、政策、环境等诸多因素的影响。论文将这些因素分为经济因素、人口因素和其他因素,然后在历史数据基础上进行相关性分析、弹性分析。在经济分析的基础上,选取了与西安市出租车客运需求显著相关的GDP、人均可支配收入、人均消费、公交车数量、常住人口、从业人口作为自变量,西安市出租车客运需求量为因变量,构建回归模型,并对未来西安市出租车客运需求进行了预测,且预测数据变化规律与历史数据基本吻合,在前边研究的基础上进一步利用该研究成果对现行政策的合理性进行探讨。本文在总结过去研究成果的基础上,通过对历史数据的分析并构建预测模型,对西安市出租车行业管制的政策制定有一定的借鉴作用。

关键词：出租车需求相关性弹性分析回归分析

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交通拥堵环境下的城市出租车候时费优化模型

交通运输工程学报 2014年第2期14卷 75-81页

作者：袁长伟米雪玉吴群琪韦达利长安大学经济与管理学院陕西西安710064 河北联合大学建筑工程学院河北唐山063009 德克萨斯理工大学土木与环境工程系德克萨斯卢伯克79409

基于经济学需求理论,将出租车收入分为起步费、里程费与候时费。以出租车运力为约束条件,考虑了高峰时段与非高峰时段的出租车收入影响因素,分析了候时费对出租车需求与收入的影响程度,构建了交通拥堵环境下出租车候时费优化模型。根据... 详细信息

基于经济学需求理论,将出租车收入分为起步费、里程费与候时费。以出租车运力为约束条件,考虑了高峰时段与非高峰时段的出租车收入影响因素,分析了候时费对出租车需求与收入的影响程度,构建了交通拥堵环境下出租车候时费优化模型。根据北京市出租车市场的实际状况,以原有方案、调整方案与提出的方案3种方案进行实例验证。分析结果表明:当出租车起步费分别为12、14、12元,单位里程费分别为2.0、2.3、2.0元·km-1,候时费分别为24.0、55.2、55.2元·h-1时,出租车收入分别为669.9、504.9、675.9元;在调整方案下,出租车需求下降46.1%,出租车收入下降25%;在提出的方案下,出租车需求下降18.5%,出租车收入与原有方案基本保持稳定。基于现有的出租车费用结构,提出的方案能较好地实现出租车需求与收入的调控目标。北京市的出租车价格改革方案宜稳定或降低起步费与里程费,提高候时费。

关键词：交通运输经济交通拥堵出租车收入出租车需求候时费

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基于查询负载频率的最短路径算法研究

基于查询负载频率的最短路径算法研究

作者：曹娟华中科技大学

学位级别：硕士

最短路径问题是路网中一个基本的计算问题,在GPS导航、POI推荐以及路径规划等服务中有着广泛的应用。Dijkstra算法是解决最短路径问题的常用计算算法。给定查询起点和终点,它按照到点距离的远近顺序依次访问其他节点,并在到达终点时终... 详细信息

最短路径问题是路网中一个基本的计算问题,在GPS导航、POI推荐以及路径规划等服务中有着广泛的应用。Dijkstra算法是解决最短路径问题的常用计算算法。给定查询起点和终点,它按照到点距离的远近顺序依次访问其他节点,并在到达终点时终止搜索。该算法简单精确,但是具有很高的复杂度,无法应用于路网这种大规模网络。因此,研究人员们采用基于索引的方法来解决在线搜索开销大的问题,而标签索引表现出了绝对的优势,通过为每个节点生成一个标签允许在线性时间内计算两节点间的最短距离。现有的最短路径算法在构建索引时仅考虑了网络的拓扑关系,忽视了最短路径查询的周期性和规律性,存在索引冗余和资源浪费的情况。基于查询负载频率的最短路径算法通过预测未来的查询需求得知节点的查询负载频率,再通过减小高频查询点的标签数量来降低总查询开销。在需求预测阶段,多任务上下文时空网络(MT-CSTN)模型将局部空间特征、时间演化特征和全局相关特征整合到统一的架构,同时引入多任务学习来捕获更强的内在时间模式。在标签生成阶段,首先根据查询负载频率建立节点间的层级关系并提出了一种新颖的基于查询负载频率的最短路径算法(QHP)。最后,在真实的数据集进行了广泛的性能研究,实验表明MT-CSTN模型在准确性上优于其他模型,而QHP算法在性能上也胜过其他的对比算法。

关键词：最短路径查询负载频率出发地-目的地需求出租车需求

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基于出租车GPS数据的扬招点选址确定方法

交通运输研究 2015年第4期1卷 42-48页

作者：章程张舒沁王梦真同济大学交通运输工程学院上海201804

为了使出租车扬招点设置位置与出租车需求更匹配,建立了一个出租车扬招点选址模型。首先通过对出租车GPS数据的分析,获得出租车的上客点分布。然后建立数学规划模型,将最小扬招点个数作为目标函数,以要求达到的扬招点服务覆盖率为约束... 详细信息

为了使出租车扬招点设置位置与出租车需求更匹配,建立了一个出租车扬招点选址模型。首先通过对出租车GPS数据的分析,获得出租车的上客点分布。然后建立数学规划模型,将最小扬招点个数作为目标函数,以要求达到的扬招点服务覆盖率为约束条件。最后,利用已知上客点位置分布,给定服务距离以及目标覆盖率,通过模型求得扬招点设置个数及位置。以南京市新街口地区路网为例,在约5km2范围内,设定扬招点服务距离为300m、目标覆盖率为85%,通过该方法求得需要设置11个扬招点才能达到目标,并得到了具体的选址方案。之后,进行出租车扬招点设置个数敏感性分析,结果可从服务质量和成本经济性两方面为扬招点设置提供依据。

关键词：交通工程出租车扬招点 GPS数据选址出租车需求

对外客运枢纽出租车接续运输供需匹配度评价方法

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交通运输研究 2022年第5期8卷 11-18页

作者：吴玉兰陈旭蕊柴娇龙翁剑成孙宇星北京市交通委员会北京100088 北京工业大学交通工程北京市重点实验室北京100124

为解决因旅客出行方式选择的动态性和随机性而导致的抵达客流需求与运输运力供给不匹配的问题,建立了出租车接续运输供需匹配评价模型。首先,根据出租车排队特征和出租车供给情况,将枢纽场站内出租车接续运输的实际场景划分为出租车供... 详细信息

为解决因旅客出行方式选择的动态性和随机性而导致的抵达客流需求与运输运力供给不匹配的问题,建立了出租车接续运输供需匹配评价模型。首先,根据出租车排队特征和出租车供给情况,将枢纽场站内出租车接续运输的实际场景划分为出租车供给充足和供给不足两种情形;然后,将积压后移平稳估计法(Stationary Backlog-Carryover,SBC)考虑进M/M/C排队模型中,结合出租车运力、出租车数量和排队人数等,从实际旅客排队场景出发构建评价模型,同时引入出租车供需匹配度评价指标(指标值为10min)进行对比分析。最后,以北京南站东侧调度站为例,应用出租车接续运输供需匹配评价模型对其出租车接续运输供需匹配情况进行评价,并将计算得出的平均等待时间与实际测算的平均等待时间进行对比,验证了模型的准确性。计算结果显示:调查日内晚高峰时段乘客平均等待时间为6.24min,小于指标值,供需匹配情况较好;夜间时段乘客平均等待时间为15.20min,大于指标值,供需匹配情况较差。据此,未来枢纽管理部门和接续运输企业可根据实时出租车供需匹配情况合理安排出租车调度,提高枢纽运力保障和应急能力,实现旅客的快速有序疏散。

关键词：对外客运枢纽接续运输出租车需求排队时长供需匹配评价 SBC方法