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基于轨迹数据的出租车交接班时空分布识别方法
1
作者
邹复民
罗思杰
+1 位作者
陈志辉
廖律超
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第11期3376-3384,共9页
针对目前出租车交接班行为识别不够精准的问题,提出了一种基于轨迹数据挖掘的出租车交接班行为精准识别的方法。首先,分析出租车停留状态的数据特性后,提出了一种出租车非运营状态停留点检测方法;然后,对停留点进行聚类,从而得出了潜在...
针对目前出租车交接班行为识别不够精准的问题,提出了一种基于轨迹数据挖掘的出租车交接班行为精准识别的方法。首先,分析出租车停留状态的数据特性后,提出了一种出租车非运营状态停留点检测方法;然后,对停留点进行聚类,从而得出了潜在的出租车交接班地点;最后,基于出租车交接班事件的判断指标与出租车交接班时间的核密度估计,有效地识别出出租车交接班地点和时间。以福州市4416辆出租车的轨迹数据为实验样本,共识别出了5639个交接班地点,这些交接班地点在市民主要工作区域、交通枢纽、商圈以及风景名胜。而识别出的交接班时间主要在凌晨4:00—6:00与傍晚16:00—18:00,与福州市民众出行规律相吻合。实验结果表明,该方法能有效地检测出出租车交接班的时空分布,能为城市的交通资源规划与管理提供合理建议,且使公众打车出行更加便捷,提高了出租车的运行效率,为城市加油站、充电站等汽车相关设施的选址优化提供了参考。
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关键词
轨迹数据
停留点
出租车交接班
时空分布
城市交通
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职称材料
确定出租车交接班时间
被引量：
2
2
作者
王晶妍
李雨梦
《科技资讯》
2012年第21期242-242,共1页
针对城市交通高峰期与出租车的交接班时间冲突这一问题,根据深圳市出租车GPS数据,以出租车的使用效率和出租公司的收益为综合指标,建立出租车交接班时间优化模型,给出了改进出租车交接班时间的两种合理方案,并绘制出不同时刻各指标的变...
针对城市交通高峰期与出租车的交接班时间冲突这一问题,根据深圳市出租车GPS数据,以出租车的使用效率和出租公司的收益为综合指标,建立出租车交接班时间优化模型,给出了改进出租车交接班时间的两种合理方案,并绘制出不同时刻各指标的变化图像,从而得出优化后的出租车交接班时间段。
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关键词
Douglas模型
出租车交接班
出租车
收益
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职称材料
北京出租汽车交接班时空分布特性研究
被引量：
7
3
作者
孙蕊
于海涛
杜勇
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期221-228,共8页
随着经济社会和城市建设的发展,出租车出行供需矛盾和运营服务水平不高的问题日益突出,有必要对出租汽车的运营特征,尤其是出租车交接班行为特征进行深入地分析,正确评估出租车交接班行为对出租车供给能力的影响.本文以北京市出租汽车...
随着经济社会和城市建设的发展,出租车出行供需矛盾和运营服务水平不高的问题日益突出,有必要对出租汽车的运营特征,尤其是出租车交接班行为特征进行深入地分析,正确评估出租车交接班行为对出租车供给能力的影响.本文以北京市出租汽车数据为例,利用出租车交接班分析算法,研究了出租汽车的交接班时空分布特征.以交接班车辆数、交接班车辆比例和交接班覆盖强度为指标,采用样本分析的方法,研究结果表明:交接班车辆数在一天中的时变规律与出行需求变化基本一致,上午10时至晚22时,交接班车辆数均处于相对较低的水平;交接班地点大都集中在进出京高速公路的周边,呈现出明显的区域集中特性;交接班的时间间隔对交接班的时空分布影响明显.
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关键词
城市交通
时空分布
样本分析
出租车交接班
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职称材料
题名
基于轨迹数据的出租车交接班时空分布识别方法
1
作者
邹复民
罗思杰
陈志辉
廖律超
机构
福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室(福建工程学院)
福建省北斗导航与智慧交通协同创新中心(福建工程学院)
数字福建交通大数据研究所(福建工程学院)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第11期3376-3384,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(41971340)
2020年度福建省“一带一路”科技创新平台项目(2020D002)
+2 种基金
福州市科技局市级科技计划项目(2019-G-40)
福建省科技厅自然科学基金资助项目(2019I0019)
福建省百千万人才工程省级人选(GY-Z19113)。
文摘
针对目前出租车交接班行为识别不够精准的问题,提出了一种基于轨迹数据挖掘的出租车交接班行为精准识别的方法。首先,分析出租车停留状态的数据特性后,提出了一种出租车非运营状态停留点检测方法;然后,对停留点进行聚类,从而得出了潜在的出租车交接班地点;最后,基于出租车交接班事件的判断指标与出租车交接班时间的核密度估计,有效地识别出出租车交接班地点和时间。以福州市4416辆出租车的轨迹数据为实验样本,共识别出了5639个交接班地点,这些交接班地点在市民主要工作区域、交通枢纽、商圈以及风景名胜。而识别出的交接班时间主要在凌晨4:00—6:00与傍晚16:00—18:00,与福州市民众出行规律相吻合。实验结果表明,该方法能有效地检测出出租车交接班的时空分布,能为城市的交通资源规划与管理提供合理建议,且使公众打车出行更加便捷,提高了出租车的运行效率,为城市加油站、充电站等汽车相关设施的选址优化提供了参考。
关键词
轨迹数据
停留点
出租车交接班
时空分布
城市交通
Keywords
trajectory data
parking point
taxi shift
time-space distribution
urban traffic
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
确定出租车交接班时间
被引量：
2
2
作者
王晶妍
李雨梦
机构
吉林大学数学学院
出处
《科技资讯》
2012年第21期242-242,共1页
基金
吉林大学数学学院国家数学人才基地本科生科研项目(J0630104
J0730104
J1030101)基于深圳市出租车GPS数据优化交通高峰期出租车交接班时间
文摘
针对城市交通高峰期与出租车的交接班时间冲突这一问题,根据深圳市出租车GPS数据,以出租车的使用效率和出租公司的收益为综合指标,建立出租车交接班时间优化模型,给出了改进出租车交接班时间的两种合理方案,并绘制出不同时刻各指标的变化图像,从而得出优化后的出租车交接班时间段。
关键词
Douglas模型
出租车交接班
出租车
收益
分类号
U49 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
北京出租汽车交接班时空分布特性研究
被引量：
7
3
作者
孙蕊
于海涛
杜勇
机构
北京市交通信息中心
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期221-228,共8页
文摘
随着经济社会和城市建设的发展,出租车出行供需矛盾和运营服务水平不高的问题日益突出,有必要对出租汽车的运营特征,尤其是出租车交接班行为特征进行深入地分析,正确评估出租车交接班行为对出租车供给能力的影响.本文以北京市出租汽车数据为例,利用出租车交接班分析算法,研究了出租汽车的交接班时空分布特征.以交接班车辆数、交接班车辆比例和交接班覆盖强度为指标,采用样本分析的方法,研究结果表明:交接班车辆数在一天中的时变规律与出行需求变化基本一致,上午10时至晚22时,交接班车辆数均处于相对较低的水平;交接班地点大都集中在进出京高速公路的周边,呈现出明显的区域集中特性;交接班的时间间隔对交接班的时空分布影响明显.
关键词
城市交通
时空分布
样本分析
出租车交接班
Keywords
urban traffic
time space distribution
sample analysis
taxi shift
分类号
U268.6 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轨迹数据的出租车交接班时空分布识别方法
邹复民
罗思杰
陈志辉
廖律超
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
0
下载PDF
职称材料
2
确定出租车交接班时间
王晶妍
李雨梦
《科技资讯》
2012
2
下载PDF
职称材料
3
北京出租汽车交接班时空分布特性研究
孙蕊
于海涛
杜勇
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2014
7
下载PDF
职称材料
已选择
0
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引证文献
统计分析
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