基于出租车轨迹数据的寻客方法技术

本发明专利技术公开了一种基于出租车轨迹数据的寻客方法，获取研究区域内出租车的GPS历史数据，形成出租车GPS原始数据集；对出租车GPS原始数据集进行预处理，获得出租车有效数据集；对研究区域进行网格化处理，将网格化处理后每个单元格定义为一个子区域；基于出租车有效数据集，通过区域内客户搜索或跨区域客户搜索，确定寻客子区域；从出租车有效数据集中提取寻客子区域内出租车的GPS历史数据，在确定的寻客子区域内进行上客热点挖掘；提取出租车所在位置与寻客子区域内所有上客热点间的载客路径形成候选路径集，并基于效用函数在候选路径集中选择效用最大的候选路径为最佳寻客路径。为空载出租车司机提供了载客地点和出行线路的引导。

【技术实现步骤摘要】
基于出租车轨迹数据的寻客方法
本专利技术属于城市机动车道路诱导和流量分配
，涉及一种基于出租车轨迹数据的寻客方法。
技术介绍
出租车具有出行便捷、快速和舒适等特性，在城市交通出行中承担着主要的出行需求，已成为城市中必不可少的出行方式。然而，随着城市人口密度的增加，出租车需求和供应不均衡的问题日益突出，出租车与客户之间信息不匹配使得出租车空载率居高不下，空载出租车寻客行为分析成为当前研究热点。国内外对此展开了一系列的研究，从出租车巡航线路优化方面出发，MiaoF等基于当前的供需关系以及出租车的位置及载客状态提出一种用于出租车调度的RHC框架；ZhangL等基于用户的旅行历史采用贝叶斯框架来对用户目的地的分布进行建模，旨在最大程度地提高载客成功率，从而优化整体出行效率，增强用户体验；Camille等设计了用于出租车在机场高效载客的程序。此外，一些研究从政府监管政策，经济政策，奖惩规则角度出发，实施一些管控措施以达到提高出租车系统的效率。但这类研究是基于传统经济分析的理想市场而展开的，忽略了市场空间结构。为解决以上方法的缺陷，Wong和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于出租车轨迹数据的寻客方法，其特征在于，包括如下步骤：/n获取研究区域内出租车的GPS历史数据，形成出租车GPS原始数据集，出租车GPS原始数据集中的每条GPS轨迹点数据包括车牌号、经纬度、运营状态、时间，运营状态用0表示空载，用1表示载客；/n对出租车GPS原始数据集进行预处理，获得出租车有效数据集；/n对研究区域进行网格化处理，将网格化处理后每个单元格定义为一个子区域；/n基于出租车有效数据集，通过区域内客户搜索或跨区域客户搜索，确定寻客子区域；/n从出租车有效数据集中提取寻客子区域内出租车的GPS历史数据，基于寻客子区域内出租车的GPS历史数据，在确定的寻客子区域内进行上客热点挖掘...

【技术特征摘要】
1.基于出租车轨迹数据的寻客方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取研究区域内出租车的GPS历史数据，形成出租车GPS原始数据集，出租车GPS原始数据集中的每条GPS轨迹点数据包括车牌号、经纬度、运营状态、时间，运营状态用0表示空载，用1表示载客；
对出租车GPS原始数据集进行预处理，获得出租车有效数据集；
对研究区域进行网格化处理，将网格化处理后每个单元格定义为一个子区域；
基于出租车有效数据集，通过区域内客户搜索或跨区域客户搜索，确定寻客子区域；
从出租车有效数据集中提取寻客子区域内出租车的GPS历史数据，基于寻客子区域内出租车的GPS历史数据，在确定的寻客子区域内进行上客热点挖掘；
提取出租车所在位置与寻客子区域内所有上客热点间的载客路径形成候选路径集，并基于效用函数在候选路径集中选择效用最大的候选路径为最佳寻客路径。


2.根据权利要求1所述的基于出租车轨迹数据的寻客方法，其特征在于，所述对出租车GPS原始数据集进行预处理，包括删除重复值、缺失值和异常值，并进行坐标转换和地图匹配。


3.根据权利要求1所述的基于出租车轨迹数据的寻客方法，其特征在于，基于寻客成功概率进行区域内客户搜索，寻客成功概率按照下式计算：



其中，Sk表示空载出租车在单元格k内成功载客的概率也即寻客成功概率；Ocount表示在当前单元格k内成功载客的出租车总数，在当前单元格k内成功载客的出租车即为出租车有效数据集中在当前单元格k内运营状态存在由0变为1的出租车；Nall表示在当前单元格k内的空驶出租车总数，在当前单元格k内的空驶出租车即为出租车有效数据集中在当前单元格k内运营状态不存在由0变为1的出租车；
出租车司机依据当前所在单元格k的寻客成功概率Sk，选择是否进行区域内客户搜索，如确定进行区域内客户搜索，则当前所在单元格k即为寻客子区域。


4.根据权利要求1所述的基于出租车轨迹数据的寻客方法，其特征在于，所述跨区域客户搜索时，基于累计寻客成功概率确定寻客子区域，累计寻客成功概率按照下式计算：



P＝max(Pcs)；(3)



其中，Pcs为空载出租车在当前所在单元格k成功载客的概率Sk与在后续途经单元格中成功载客的概率之和也即累计寻客成功概率，m表示目标单元格，M表示目标单元格的集合，目标单元格集合M即司机做出决策步长L后所有可进行客户搜索的单元格集合，跨区域客户搜索时，决策步长L从1开始逐步增大；PL-1(m|k)表示司机在当前网格k选择网格m的条件概率，表示司机在目标单元格m内成功载客的概率；P表示最大累计寻客成功概率；
决策步长L＝1时，目标单元格的集合M包含位于当前所在单元格k的上下左右四个方向的单元格，当前目标单元格的集合M中累计寻客成功概率最大的目标单元格即为确定的寻客子区域；决策步长L＞1时，目标单元格的集合M包含位于决策步长为L-1时确定的寻客子区域的上左右三个方向的单元格，当前目标单元格的集合M中累计寻客成功概率最大的目标单元格即为确定的寻客子区域。


5.根据权利要求1所述的基于出租车轨迹数据的寻客方法，其特征在于，所述基于寻客子区域内出租车的GPS历史数据，在确定的寻客子区域内进行上客热点挖掘的具体实现过程如下：
步骤1、基于寻客子区域内出租车的GPS历史数据中每条GPS轨迹点数据的运营状态变化，进行上客点识别，得到出租车上客数据集；
步骤2、基于出租车上客数据集，采用DBSCAN空间聚类法进行出租车上客热点区域挖掘，得到上客热点聚类簇。


6.根据权利要求5所述的基于出租车轨迹数据的寻客方法，其特征在于，所述步骤1的具体实现过程如下：
首先，从寻客子区域内出租车的GPS历史数据中分别提取出车牌号相同的GPS轨迹点数据，并按照时间对车牌号相同的GPS轨迹点数据按时间进行升序处理，得到按时间排列的车牌号相同的GPS轨迹点数据集；
然后，对按时间排列的车牌号相同的GPS轨迹点数据集中两相邻时刻ti、ti+1轨迹点的运营状态值进行差值计算，计算结果用Δ表示，即：
Δ＝CAR_STATt+1-CAR_STATt；(5)
其中，CAR_STATt+1为t+1时刻轨迹点的运营状态值，CAR_STATt为t时刻轨迹点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝威，于文雅，张兆磊，吕能超，王正武，吴伟，邢璐，龚野，戎栋磊，
申请(专利权)人：长沙理工大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43