一种面向实时场景计算的出租车打车决策方法及系统技术方案

本发明专利技术属于交通技术领域，公开了一种面向实时场景计算的出租车打车决策方法及系统，通过将地图网格化、计算热点区域离本地点的距离、分析当前位置的拥堵情况、分析道路的基础设施情况、计算历史空车到达比例、概率融合，面向实时场景计算的出租车打车决策通过对用户所在时间和位置，利用历史出租车轨迹大数据进行挖掘分析，进而计算用户可能等到空出租车的概率。本发明专利技术通过大规模历史出租车载客数据和用户所在时空环境因素，兼顾了客观道路设施、交通信息及司机的载客心理等，能够实时并且精准的让用户了解当前位置的出租车到达概率，从而进行决策是否继续等待。

A Taxi Taxi Decision-making Method and System for Real-time Scene Computing

【技术实现步骤摘要】
一种面向实时场景计算的出租车打车决策方法及系统
本专利技术属于交通
，尤其涉及一种面向实时场景计算的出租车打车决策方法及系统。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：随着经济和社会的快速发展，城市规模迅速扩大，人口数量急剧增长，交通的问题变得日益严重，出租车也就成为越来越多的人出行的交通工具。对于出租车司机来说，获得更多的收益是他们的主要目的。想要获得更多的收益，就必须要避免经过某些拥堵或者红绿灯频繁的线路，以至于不用耗费太多时间在堵车和等红绿灯上。这也就导致了在某些路段，市民很难甚至不可能遇到出租车。因此，为了避免无休止的等待，市民需要去了解当前位置的出租车打车概率，来决策是否继续在该位置等待出租车的到来。而传统的出租车打车概率模型大多是将出租车轨迹数据和数学模型结合起来，计算当前位置的打车概率。例如王诏远等人提出的基于经验分布的打车概率和等待时间预测模型中将出租车GPS轨迹数据和经验分布结合起来、齐观德等人提出的基于出租车轨迹数据挖掘的乘客候车时间预测模型中将出租车GPS轨迹数据和泊松分布结合起来。利用数学模型来计算打车概率存在着几个问题：准确率不高，一个数学模型很难本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向实时场景计算的出租车打车决策方法，其特征在于，所述面向实时场景计算的出租车打车决策方法包括：第一步，将地图网格化；第二步，计算热点区域离本地点的距离；第三步，分析当前位置的拥堵情况；第四步，分析道路的基础设施情况；第五步，计算历史空车到达比例；第六步，概率融合。

【技术特征摘要】
1.一种面向实时场景计算的出租车打车决策方法，其特征在于，所述面向实时场景计算的出租车打车决策方法包括：第一步，将地图网格化；第二步，计算热点区域离本地点的距离；第三步，分析当前位置的拥堵情况；第四步，分析道路的基础设施情况；第五步，计算历史空车到达比例；第六步，概率融合。2.如权利要求1所述面向实时场景计算的出租车打车决策方法，其特征在于，所述第一步的将地图网格化具体包括：利用arcgis工具将地图分割为一个个的网格，并计算每个网格的四个因素和总的出租车打车概率。3.如权利要求1所述面向实时场景计算的出租车打车决策方法，其特征在于，所述第二步的计算热点区域离本地点的距离具体包括：其中Dmax表示距离的阈值，Dc表示当前地点离热点区域的距离，当地点超过阈值时，该因素的概率为0。4.如权利要求1所述面向实时场景计算的出租车打车决策方法，其特征在于，所述第三步的分析当前位置的拥堵情况具体包括：选择当前位置的平均车速作为当前位置拥堵情况的指标，并采用如下公式：其中，c为当前的时间点，t为时间间隔；用当前时间点前后t分钟的车辆轨迹点的平均...

【专利技术属性】
技术研发人员：游兰，彭庆喜，王盛，
申请(专利权)人：湖北大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42