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题名基于出租车轨迹数据的道路空驶率分析
被引量：9
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作者
姜晶莉
郭黎
李豪
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机构
信息工程大学地理空间信息学院
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出处
《兰州交通大学学报》
CAS
2019年第3期95-100,共6页
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基金
国家自然科学基金(41471314,41001313)
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文摘
出租车作为城市公共交通的重要组成部分,在其运营过程中产生了海量的轨迹数据,这些轨迹数据中包含了大量隐含的规律及有价值的信息,对其进行数据挖掘可以得到出租车的出行特征及运营规律,从而优化出租车运营模式、增加司机收益。而OpenStreetMap项目是众源地理数据中极具代表性的项目,其数据量丰富、现势性强、成本低廉,被广泛应用。针对这一现状,依据空驶率的定义,提出道路空驶率的概念,并利用深圳市出租车轨迹数据及深圳市OpenStreetMap矢量地图数据,对其预处理后挖掘各条道路上出租车行驶数目及其载客情况,据此计算出租车在各条道路的空驶率,进而基于出租车轨迹分析道路空驶情况,最终得到出租车在各街道的空驶特征,从而为城市交通管理及出租车运营提供参考依据。
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关键词
空驶率
出租车轨迹数据
OpenStreetMap
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Keywords
empty-run rate
taxi trajectory data
Open Street Map
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名基于出租车轨迹数据的交通可达性测算
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作者
欧晓培
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机构
同济大学建筑设计研究院(集团)有限公司
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出处
《交通与运输》
2023年第1期26-31,共6页
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文摘
交通因素一直是可达性评价中主要考虑的影响因素。为更好地实现区域级可达性计算,通过均值法与中位值法相结合的路段行程速度估计法,从出租车轨迹数据中提取出大量真实的路况信息,作为可达性测算中交通阻抗因素。运用概率法作为可达性测算模型,弥补了常用的潜能模型在解释性方面的缺陷。并利用POI数据进行吸引强度模型的构建,利用出租车数据中提取出的居民出行时长与频率分布的关系进行阻抗模型的标定。最后,利用西安市出租车轨迹数据与POI数据进行实例验证,完成城市级别的区域可达性测算,为大数据背景下的可达性测算与分析提供借鉴。
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关键词
交通工程
可达性
概率法
路段行程速度估计法
出租车轨迹数据
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Keywords
Transportation engineering
Traffic accessibility
Probability method
Speed estimation
Taxi trajectory data
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分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名基于轨迹数据的出租车与地铁竞合关系的研究
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作者
朱佳珺
龙雪琴
朱佳桢
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机构
长安大学运输工程学院
长安大学公路学院
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出处
《交通工程》
2024年第12期109-116,121,共9页
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文摘
在分析出租车与地铁竞合关系的基础上,进行巡游出租车巡游区域推荐。对西安市1周的出租车GPS轨迹数据进行处理,利用谱聚类方法对出租车轨迹数据进行聚类,将出租车与地铁间的竞合关系分为3类:接驳延伸类、竞争替代类、空白补充类,得到不同竞合关系下出租车行驶的距离和时间阈值:20 min,35.2 km,44 min,67.2 km。据此对轨迹数据分类,并分析其时空特征。结果显示,接驳延伸类出行主要集中在城市核心区域和高峰时段,具有较高的灵活性和便捷性;竞争替代类出行覆盖从白天至晚间的多个时段,既包括短途需求,也受交通因素影响时间较长;空白补充类出行集中在城市外围及地铁未覆盖的区域,满足了乘客对长距离出行的需求。研究表明,出租车在补充地铁不足、解决远距离或高峰期的出行需求方面,发挥了重要作用。
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关键词
出租车轨迹数据
出行行为
竞合关系
谱聚类
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Keywords
taxi trajectory data
travel behavior
competitive and cooperative relationship
spectral clustering
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分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名基于多源数据的成都市居民出行热点时空特征分析
被引量：5
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作者
王宇环
靳诚
杜家禛
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机构
南京师范大学地理科学学院
江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
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出处
《南京师范大学学报（工程技术版）》
CAS
2020年第2期80-87,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(41571134,41871131)。
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文摘
以成都市主城区为例,利用出租车GPS轨迹生成上下车热点,结合POI数据识别城市功能区,从不同时段、周末与节假日等多角度比较居民出行的时空特征.研究发现:研究区中商务办公区与休闲旅游区多分布在研究区外围,其他类型功能区分布较为均匀;周末和工作日各时段上车热点会随着时间的推移由集中变得分散,下车热点会先集聚再扩散;工作日在商务办公区形成的热点较周末多,其他类别用地在周末和工作日形成的热点区域差别不大;武侯区和金牛区出行量多,但热点零星不集中;青羊区热点区域较为连续,且集中分布于城市中心区域.
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关键词
出租车轨迹数据
POI
出行热点
时空特征
成都市
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Keywords
taxi trajectory data
POI
travel hotspots
time and space characteristics
Chengdu
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分类号
K901
[历史地理—人文地理学]
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