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基于热点载客区域的出租车应急调度方案研究

作　者: 温雅静
导　师: 王卓
学　校: 北京交通大学
专　业: 安全技术及工程
关键词: 出租车应急调度 GPS数据采集 K-Means聚类模型热点载客区域遗传算法工具箱调度点配置
分类号: U492.434
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 28次
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内容摘要

随着人们对城市交通管理规划的日益重视,作为城市公共交通重要方式之一的出租车,其数量也在不断地增长,由于目前我国绝大部分城市的出租车管理缺乏高效、科学的智能调度,出租车行业面临了越来越多的问题：空驶率高、分布不均衡、供不应求等等,从而严重影响了出租车行业便捷、高效、舒适等优势特性,这就更加迫切地体现了出租车调度管理对交通出行质量的重要性。通过本文对城市热点载客区域内出租车调度点的配置方案,来提高城市出租车管理系统的科学、有效、合理性,提升市民出行的便捷度及出租车公司的运营效益；降低城市出租车的空驶率及运营成本；减少城市道路交通负荷及因乘客滞留导致的公共安全危害。本文通过出租车GPS数据的采集,分析了GPS数据误差的影响因素,并利用MATLAB软件对原始数据中的冗余数据及错误数据进行处理,提高了数据精度；通过建立K-Means聚类模型,将有效出租车GPS数据分类划分为出租车热点载客区域,在考虑实际交通状态对最短路径的影响后,选择用路段的行驶时间作为拓扑图的最短时间权重,从而得到基于最短时间的载客热点区域路网结构拓扑图；在出租车GPS数据及简化的路网拓扑赋权图基础上,采用图论原理提出热点载客区域应急出租车调度点配置模型,并用遗传算法求解。通过该模型的求解可以得出应急出租车调度点的最优配置,最终确立城市出租车应急调度方案,并结合实例对该模型进行验证,结果表明本方案能够满足在有限调度点配置的情况下,出租车以最短时间到达热点载客区域内的突发客流产生地点,实现热点载客区域突发需求的优化调度,减少整个出租车调度管理的响应时间,进一步实现科学而高效的乘客疏散。

全文目录

致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-13
1 绪论  13-23
  1.1 出租车智能调度研究的背景和意义  13-14
    1.1.1 亟待解决的出租车运营管理问题  13-14
    1.1.2 出租车调度及出租车数据采集系统的应用背景  14
  1.2 国内外研究现状  14-20
    1.2.1 我国城市出租车的发展及运营现状  14-17
    1.2.2 出租车智能调度研究及应用状况  17-20
  1.3 论文研究内容与技术路线  20-22
    1.3.1 城市出租车调度点配置问题的目标  20
    1.3.2 论文思路及研究主要内容  20-21
    1.3.3 论文技术路线  21-22
  1.4 本章小结  22-23
2 北京市出租车GPS数据采集及处理基础  23-38
  2.1 GPS车辆定位系统及应用  23-25
    2.1.1 GPS车辆定位原理  24
    2.1.2 基于出租车GPS数据采集技术  24-25
  2.2 北京市出租车GPS数据总体描述  25-29
    2.2.1 GPS数据格式  25-26
    2.2.2 ARCGIS电子地图平台  26-29
  2.3 北京市出租车GPS数据处理  29-36
    2.3.1 GPS数据预处理原因  29-30
    2.3.2 GPS数据预处理方法及筛选过程  30-31
    2.3.3 GPS数据处理结果对比及分析  31-36
  2.4 数据误差分析  36-37
  2.5 本章小结  37-38
3 出租车热点载客区域分析及路网拓扑图的确定  38-52
  3.1 出租车载客特点分析  38-41
    3.1.1 北京市出租车的运营现状及存在问题  38-41
    3.1.2 城市出租车运营特点分析  41
  3.2 出租车载客热点区域确定  41-46
    3.2.1 聚类分析概述  41-43
    3.2.2 K-Means聚类模型的建立  43-44
    3.2.3 基于K-Means聚类模型的出租车载客热点区域确定  44-46
  3.3 热点载客区域的路网结构拓扑图分析  46-50
    3.3.1 最短时间权重的确定  47-49
    3.3.2 基于最短时间权重的热点载客区域的路网结构拓扑图  49-50
  3.4 本章小结  50-52
4 城市出租车应急调度点配置模型的建立与分析  52-68
  4.1 城市出租车应急调度配置模型的建立  52-55
    4.1.1 出租车调度方法概述  52-53
    4.1.2 出租车应急调度配置模型的建立  53-55
  4.2 出租车应急调度配置模型算法设计  55-60
    4.2.1 遗传算法概述  55-57
    4.2.2 遗传算法工具箱概述  57-58
    4.2.3 基于遗传算法的出租车应急调度配置模型算法设计  58-60
  4.3 北京市出租车智能调度实例  60-66
  4.4 本章小结  66-68
5 结论与展望  68-69
参考文献  69-71
附录A  71-80
作者简历  80-82
学位论文数据集  82

基于热点载客区域的出租车应急调度方案研究

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