【摘要】：出租車司機(jī)的收入與空載尋客距離、載客距離以及載客路徑選擇等因素密切相關(guān),經(jīng)驗(yàn)豐富的高收入司機(jī)在這三個(gè)方面的能力與剛?cè)胄兴緳C(jī)相比明顯突出。從出租車GPS時(shí)序軌跡數(shù)據(jù)中識別出高收入司機(jī),并挖掘高收入司機(jī)在這三個(gè)方面的因素特征是本課題需要解決的主要問題。從出租車GPS數(shù)據(jù)中識別出高收入司機(jī),首先根據(jù)出租車軌跡數(shù)據(jù)中的OD(Original-Destination)標(biāo)志位將數(shù)據(jù)劃分為載客Trip軌跡點(diǎn)集合和空載Trip軌跡點(diǎn)集合。然而由于GPS數(shù)據(jù)存在經(jīng)緯度偏移現(xiàn)象和采樣頻率較低的問題,Trip集合并不能表示相應(yīng)的路徑。為此利用OpenStreetMap提供的城市道路特征點(diǎn)建立道路網(wǎng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)圖,將GPS數(shù)據(jù)的Trip軌跡點(diǎn)集合轉(zhuǎn)化為實(shí)際的出租車Trip路徑集合,從而估計(jì)得到出租車司機(jī)收入。再采用K-Means聚類算法將出租車司機(jī)按收入劃分為高、中、低三等。在挖掘高收入司機(jī)收入影響因素特征時(shí),首先利用Logistic回歸模型分析高、中、低收入司機(jī)與空載尋客距離、載客距離以及載客速度的相關(guān)性,分別得到這三個(gè)因素評判司機(jī)運(yùn)營過程的重要閥值。以此為線索篩選高收入司機(jī)的空載Trip路徑集合、載客Trip路徑集合。將一天劃分為不同的時(shí)間段,按照路徑的起始點(diǎn)時(shí)間戳將路徑集合歸為不同時(shí)間段,采用DBSCAN算法對同一時(shí)間段內(nèi)的空載Trip路徑集合、載客Trip路徑集合中各路徑的起始點(diǎn)進(jìn)行聚類,從而得到在特定時(shí)空條件下能以較短距離搜索到乘客的卸客點(diǎn)、潛在的高價(jià)值乘客載客點(diǎn)。根據(jù)速度評價(jià)閥值所篩選的高收入司機(jī)Trip路徑集合可以明確特定時(shí)空條件下城市的通暢路徑。課題的研究成果揭示了高收入司機(jī)在特定時(shí)空下以較短空載距離尋客、高價(jià)值乘客載客點(diǎn)識別以及載客后通暢路徑選擇上具有的能力因素特征,挖掘了對應(yīng)的熱點(diǎn)區(qū)域信息及交通道路狀況。對于中低收入出租車司機(jī)提高其收入水平具有指導(dǎo)和應(yīng)用價(jià)值,對于出租車管理部門和政府出臺相應(yīng)的管理政策具有借鑒意義。
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F570;TP311.13
【圖文】：

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原始出租車GPS軌跡數(shù)據(jù)示例

坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換前的數(shù)據(jù)顯示

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2767192