城市出租車(chē)合乘匹配理論模型與關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著我國(guó)城市化建設(shè)進(jìn)程的加快以及出行車(chē)輛的劇增，城市道路交通擁堵問(wèn)題已然成為城市發(fā)展中亟需解決的重大難題。大力發(fā)展城市公共交通、倡導(dǎo)市民綠色出行是各大城市治理和緩解交通壓力的常見(jiàn)舉措。出租車(chē)作為城市公共交通的重要構(gòu)成，具有便捷、靈活的特點(diǎn)。然而，受制于供需雙方的信息不對(duì)稱(chēng)，出行者打車(chē)難、出租車(chē)空載率高、出租運(yùn)營(yíng)成本大等問(wèn)題嚴(yán)重制約了出租車(chē)市場(chǎng)的健康發(fā)展。有鑒于此，有學(xué)者提出“出租車(chē)合乘”的理念以期破解上述難題，并迅速引起學(xué)術(shù)共鳴，經(jīng)驗(yàn)數(shù)

2、據(jù)表明，出租車(chē)合乘在緩解城市交通擁堵，解決出租車(chē)運(yùn)營(yíng)困境方面具有政策效力。
　　論文回顧和梳理了國(guó)內(nèi)外出租車(chē)合乘的研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)，分析和歸納出城市出租車(chē)合乘研究存在的問(wèn)題及不足。從城市出租車(chē)和乘客兩個(gè)角度分析了各自的出行特征，構(gòu)建了城市出租車(chē)合乘概率和合乘等待時(shí)間模型，推演了城市出租車(chē)合乘“三階段”算法，利用南京市出租車(chē)數(shù)據(jù)對(duì)上述理論和模型進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證，并以此為基礎(chǔ)，建立了城市出租車(chē)合乘仿真實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。全文主要研究?jī)?nèi)容如下:<

3、br>　　(1)闡述了城市出租車(chē)合乘的起源、發(fā)展、概念、類(lèi)型和組織模式，分析了城市出租車(chē)合乘的現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題，構(gòu)建并詳述了城市出租車(chē)合乘系統(tǒng)技術(shù)框架。
　　(2)以南京市為研究區(qū)域，從出租車(chē)行駛里程、出租車(chē)空載率和出租車(chē)載客特征三個(gè)緯度分析了南京市出租車(chē)的出行特征;從乘客出行距離、出行時(shí)間、出行點(diǎn)均衡度、出行點(diǎn)密度以及出行點(diǎn)分布度等一系列指標(biāo)分析了南京市出租車(chē)乘客的出行變化特征，并綜合提出了城市出租車(chē)合乘影響因素。
　　(

4、3)運(yùn)用泊松分布原理研究了出租車(chē)合乘中出租車(chē)載客車(chē)輛的概率特征，并基于泊松分布模型和N重伯努利試驗(yàn)原理，首次構(gòu)建了出租車(chē)合乘概率模型和合乘等待時(shí)間模型，深入研究和探討了出租車(chē)數(shù)量、空載率、平均行駛速率、行駛目的地分布率等對(duì)合乘概率和合乘等待時(shí)間的影響。以南京市雨花南路路段出租車(chē)GPS數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，對(duì)所建模型進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，出租車(chē)載客車(chē)輛數(shù)據(jù)通過(guò)了K-S檢驗(yàn)，服從泊松分布。路段內(nèi)，出租車(chē)數(shù)量大、空載率低及行駛目的地分布集中，將增

5、加城市出租車(chē)合乘概率，減少合乘等待時(shí)間;出租車(chē)平均行駛速度的穩(wěn)定性對(duì)合乘概率及合乘等待時(shí)間的影響較小;出行高峰時(shí)段適宜采用多次合乘的方式提高合乘效率。
　　(4)首次提出基于數(shù)據(jù)場(chǎng)能和點(diǎn)間距的出租車(chē)合乘車(chē)輛聚類(lèi)算法。利用數(shù)據(jù)場(chǎng)能函數(shù)，求解載客出租車(chē)數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)點(diǎn)的場(chǎng)能，通過(guò)比較各數(shù)據(jù)點(diǎn)勢(shì)能值的大小，計(jì)算出各數(shù)據(jù)點(diǎn)的點(diǎn)間距，進(jìn)而根據(jù)各數(shù)據(jù)點(diǎn)場(chǎng)能值與點(diǎn)間距的乘積所確定的閥值來(lái)判別聚類(lèi)中心點(diǎn)、離群點(diǎn)以及各聚類(lèi)中心所包括的子數(shù)據(jù)點(diǎn)。以南

6、京市載客出租車(chē)下車(chē)點(diǎn)軌跡數(shù)據(jù)為例，對(duì)比經(jīng)典聚類(lèi)算法發(fā)現(xiàn)，本算法對(duì)于空間分布有一定規(guī)律、時(shí)間分布不規(guī)律的出租車(chē)軌跡數(shù)據(jù)具有更好的聚類(lèi)效果，因此，本文提出，基于數(shù)據(jù)場(chǎng)能和點(diǎn)間距的聚類(lèi)算法更適用于城市交通道路車(chē)輛聚類(lèi)，這一創(chuàng)新性的研究思路與方法對(duì)豐富城市交通聚類(lèi)研究提供了新視野。
　　(5)通過(guò)聚類(lèi)對(duì)合乘出租車(chē)目的地與合乘乘客目的地進(jìn)行距離閥值判定，形成合乘乘客與載客出租車(chē)匹配方案。依據(jù)物元理論，構(gòu)建了模糊物元矩陣，采用熵權(quán)法計(jì)算合乘距

7、離、到達(dá)合乘出發(fā)點(diǎn)距離、到達(dá)合乘目的地距離以及到達(dá)合乘出發(fā)點(diǎn)時(shí)間四個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，并運(yùn)用貼近度計(jì)算出合乘出租車(chē)匹配方案的優(yōu)先順序。實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果顯示，與物元關(guān)聯(lián)度評(píng)價(jià)算法相比，本算法具有較高的可行性和有效性，同時(shí)由于本算法指標(biāo)參數(shù)受人為制約較小，評(píng)價(jià)結(jié)果更為客觀。
　　(6)基于對(duì)道路的矢量化處理，建立道路路段網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，運(yùn)用道路路段長(zhǎng)度、車(chē)輛平均行駛速度、路口紅綠燈等待時(shí)間等指標(biāo)構(gòu)建道路路段路權(quán)值，采用有向圖的節(jié)點(diǎn)間直接權(quán)重矩

8、陣算法，得到節(jié)點(diǎn)間權(quán)重矩陣表。提出基于節(jié)點(diǎn)區(qū)域限制和改進(jìn)A*算法的路徑規(guī)劃模型，通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)間權(quán)重矩陣表的調(diào)用與判斷，實(shí)現(xiàn)合乘乘客與出租車(chē)合乘后的路徑規(guī)劃及合乘費(fèi)用預(yù)估，從而為合乘者推薦合乘參考方案建議。
　　論文進(jìn)行了大量城市出租車(chē)合乘匹配的基礎(chǔ)理論研究，研究結(jié)論可為城市出租車(chē)合乘匹配提供理論支撐。論文構(gòu)建了城市出租車(chē)合乘仿真實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，具體內(nèi)容包括系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)規(guī)劃及功能結(jié)構(gòu)兩部分。實(shí)驗(yàn)仿真運(yùn)行結(jié)果表明，本論文提出的各類(lèi)模型及算法