CN108537391A - 一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法 - Google Patents

一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108537391A
CN108537391A CN201810379105.0A CN201810379105A CN108537391A CN 108537391 A CN108537391 A CN 108537391A CN 201810379105 A CN201810379105 A CN 201810379105A CN 108537391 A CN108537391 A CN 108537391A
Authority
CN
China
Prior art keywords
taxi
grid cell
data
grid
parking stall
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810379105.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108537391B (zh
Inventor
孙云瑞
胡晓伟
王健
刘响
钟琦
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Harbin Institute of Technology
Original Assignee
Harbin Institute of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Harbin Institute of Technology filed Critical Harbin Institute of Technology
Priority to CN201810379105.0A priority Critical patent/CN108537391B/zh
Publication of CN108537391A publication Critical patent/CN108537391A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108537391B publication Critical patent/CN108537391B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法，本发明涉及基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法。本发明的目的是为了解决现有出租车候客站点设置位置准确率低，出租车空驶率高，停靠站使用效率低，甚至部分停靠站没有市民前去的问题。一、确定出租车停车位的需求总量；二、根据去除错误和无效数据后的乘客上下客点GPS数据计算客流总量M；三、第一次划分，将规划的停车位总量按比例分配给A、B、C三类网格单元；四、第二次划分，得到各网格单元的停车位数量；五、计算出租车停靠点，把四各网格单元的停车位数量平均分配到各停靠点。本发明用于城市公共交通规划与管理领域。

Description

一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法
技术领域
本发明涉及基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法，属于城市公共交通规划与管理领域。
背景技术
出租车停靠站，是指供出租车停靠候客、乘客上下车、驾驶员临时休息，由政府部门统一划定、有明确标识的场地。
规划出租车停靠站主要是用来降低出租车空驶率，提高出租车服务水平，缓解道路交通压力，促进节能减排，减轻驾驶员劳动强度，积极引导驾驶员从传统的“路边扬招式”向“电召式+泊车点候客式+路边扬招式”的低碳绿色运营方式转变，促进出租车行业健康、稳定、有序发展，为社会公众提供更便利、更优质的出租车服务。
国内外各大城市的出租车停靠站设置一般是在乘客需求较多或交通拥挤的路段和区域。通过设置出租车停靠站来规范乘客的行为，减少出租车的乱抢道、乱停车问题，同时可以规范出租车的变道行为，降低对交通流的影响。而目前我国部分大城市出租车打车停靠站的设置规划中，规划和设计工程师多凭经验，参照规范进行设置，对乘客上客点需求调查和考虑不足，设计较少考虑实际情况，存在着出租车停靠站设置不合理，进而导致出租车停靠站利用率低、少有人问津的现象，造成了城市公共资源的浪费。
为了进一步提高出租车行业服务水平，推动出租车行业的信息化、智能化建设，改进原本在规划设置出租车停靠站时过于随意导致的使用效率低下现象，申请号为201310257370.9的专利申请，提出了一种基于广义出租车轨迹数据的出租车候客站点备选地址确定方法，该方法根据不同的交通服务区域对出租车上客点出租车轨迹数据进行聚类，将聚类中心作为备选地址，并对其实现可视化。该方法节省了人力物力，具有一定的可持续性，但是最终选取的出租车候客站点地址比较粗糙，没有考虑到不同交通区域出租车停靠需求不同；
综上，现有停靠站设置不合理，设计人员直接凭借经验或者使用聚类分析划分等方法设计施工的出租车停靠站不能很好满足出租车对停靠点和停车位的需求，不符合实际情况，导致出租车候客站点设置位置准确率低，出租车空驶率高，停靠站使用效率低，甚至部分停靠站没有市民前去使用，形同虚设等现象的问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有出租车候客站点设置位置准确率低，出租车空驶率高，停靠站使用效率低，甚至部分停靠站没有市民前去的问题，而提出一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法。
一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法具体过程为：
步骤一、确定出租车停车位的需求总量，计算公式为：
Np＝KNb (1)
式中：Np为目标城区出租车停车位的需求总量；K为出租车平均空驶率；Nb为出租车保有量；
步骤二、获取出租车轨迹数据，根据出租车轨迹数据得到乘客上客点GPS数据和下客点GPS数据，对乘客上下客点GPS数据进行处理，去除乘客上下客点GPS数据中的记录错误和无效数据，得到去除记录错误和无效数据后的乘客上下客点GPS数据，利用去除记录错误和无效数据后的乘客上下客点GPS数据计算客流总量M；
步骤三、第一次划分，将城市出租车营运的区域划分为N个网格单元，根据各网格单元客流量的多少将N个网格单元分为A、B、C三类，将规划的停车位总量按比例分配给A、B、C三类网格单元；
步骤四、第二次划分，首先将A、B、C这三类网格的停车位总数平均分配给其所包含的各网格单元，得到各网格单元的停车位数量；
步骤五、计算出租车停靠点，把步骤四各网格单元的停车位数量平均分配到各停靠点。
本发明的有益效果为：
本发明在出租车停靠点的停车位数量分配方面，提出了一种进行二次划分的停车位数量分配方法。利用出租车保有量和空载率计算所需要的出租车停车位总量，首先将目标城区划分为若干网格，统计某时间段内各网格的客流量，根据客流量的大小将网格分为三类，此为第一次划分；然后根据各类网格单元所包含的停靠点数量对该网格单元所得停车位数量进行站点化分配，此为第二次划分。进行二次划分可以避免目前的出租车停靠站点一次分配过程中存在的停靠站设置不合理，设计人员直接凭借经验或者使用聚类分析划分等方法设计施工的出租车停靠站不能很好满足出租车对停靠点和停车位的需求，不符合实际情况，导致出租车候客站点设置位置准确率低，出租车空驶率高，停靠站使用效率低，甚至部分停靠站没有市民前去使用形同虚设等现象的问题，提高了出租车候客站点设置位置的准确率，提高了停靠站的使用效率，并进一步降低出租车空驶率。本发明对停靠站的使用效率提高20％左右。
(1)本发明方法实施难易程度适中，对目前的出租车候客站点设置方法进行了优化升级，较好地运用了科学方法对出租车停靠站进行设计划分；
(2)本发明方法利用出租车保有量和空载率计算出需要的出租车停靠位，避免了现有设计人员直接凭借经验或者使用聚类分析划分等方法设计施工的出租车停靠站不能很好满足出租车对停靠点和停车位的需求的问题，更加贴合实际；
(3)本发明方法通过对出租车轨迹数据采集和预处理，得到出租车上下客点数据，并进一步得到出租车客流量数据，与通过实地调查问卷的方法相比，节省了大量的人力物力，提高了数据精度和准确性，并且符合目前各行各业紧跟大数据潮流，利用数据挖掘技术发展行业优势的趋势；
(4)通过二次划分的方法，将出租车停靠站和停车位的设计分开，考虑到了不同城市区域所需的停靠站和每个停靠站所需的停车位均存在差异等实际现象。
附图说明
图1为本发明方法的停车位数量二次划分示意图；
图2为本发明方法的流程示意图；
图3为出租车上客点分布与网格划分图，将提取的出租车上客点当作客流量数据导入地图，实现各网格客流量数字化，方点为上下客点经纬度，本图主要展示了各网格客流量数字化，图中文字不清楚不影响对技术方案的表达；
图4为出租车停靠站设置地址示例图，方点为上下客点经纬度，圆点为推荐的出租车停靠站地址点，该地址点通过各网格内上客数据点聚类分析得来，并且依据建设和出租车运营对周围环境的影响做了修改，本图主要展示了出租车停靠站地址点，图中文字不清楚不影响对技术方案的表达。
具体实施方式
具体实施方式一：结合图1、图2说明本实施方式，本实施方式的一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法具体过程为：
步骤一、确定出租车停车位的需求总量，一般来说出租车停靠点的停车位总量与出租车保有量和出租车空驶率有关，出租车保有量越大、空驶率越高，相应地对出租车停车位的需求也就越高。本发明考虑实际因素，同时也是为了简化计算，直接利用城市出租车保有量和空载率进行出租车停车位总量的计算。
计算公式为：
Np＝KNb (1)
式中：Np为目标城区出租车停车位的需求总量；K为出租车平均空驶率；Nb为出租车保有量；(注：空驶率是指空驶里程在车辆总运行里程中所占的比例。空驶率高，说明车辆的运营不够理想。)
出租车平均空驶率和保有量数据均来源于对规划城区的调查统计，具体到每一个城市的每一片区域均有所不同。例如哈尔滨市的市区出租车保有量约为1.5万辆，出租车空驶率约为40％。
步骤二、获取出租车轨迹数据(轨迹数据主要就是GPS数据)，根据出租车轨迹数据得到乘客上客点GPS数据和下客点GPS数据，对乘客上下客点GPS数据进行处理，去除乘客上下客点GPS数据中的记录错误和无效数据，得到去除记录错误和无效数据后的乘客上下客点GPS数据，利用去除记录错误和无效数据后的乘客上下客点GPS数据计算客流总量M；
出租车轨迹数据包括出租车在某一个时刻的GPS点，瞬时速度，行驶方向，载客状态(是否载客)；
步骤三、第一次划分，根据城市总体规划和交通规划，将城市里出租车营运的区域划分为N个网格单元，统计某时间段内各网格的客流量，根据各网格单元客流量的多少将N个网格单元分为A、B、C三类，然后利用客流量与停车位数量的关系，将规划的停车位总量按比例分配给A、B、C三类网格单元。
步骤四、第二次划分，首先将A、B、C这三类网格的停车位总数平均分配给其所包含的各网格单元，得到各网格单元的停车位数量；
步骤五、计算出租车停靠点，把步骤四各网格单元的停车位数量平均分配到各停靠点。
具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤二中获取出租车轨迹数据(轨迹数据主要就是GPS数据)，根据出租车轨迹数据得到乘客上客点GPS数据和下客点GPS数据，对乘客上下客点GPS数据进行处理，去除乘客上下客点GPS数据中的记录错误和无效数据，得到去除记录错误和无效数据后的乘客上下客点GPS数据，利用去除记录错误和无效数据后的乘客上下客点GPS数据计算客流总量M；具体步骤包括：
步骤二一、与相关主管部门沟通，如交管局等，获取规划城区某一时间段(一天、一周、一月或者一年)的出租车轨迹数据，对乘客上下客点GPS数据中的“载客状态”数据判断，删除记录出错的数据；载客状态表示为0或1，STATE为“1”、“256”、“257”和“空”的数据，删除“256”、“257”数据；
步骤二二、确定所要规划的城市区域对应GPS数据的经纬度范围，筛除出租车轨迹数据中超出规划的城市区域的数据；删除经纬度坐标记录出错不在规划区域的数据。
步骤二三、以出租车轨迹数据的“出租车设备号”数据为主要关键字、“时间”数据为次要关键字对所有数据进行排序，然后将出租车轨迹数据的“时间”数据转换为通用时间表达方式；
将乘客上下客点GPS数据中的下客时间与上客时间差值小于60秒的数据剔除；
步骤二四、通过对一定时期内(一天、一周、一个月或一年)出租车历史数据的统计分析，统计某一时段内各网格单元的居民乘坐出租车的出行量或者吸引量或者二者之和，即统计某时间段内所有出租车数据中出租车状态由“空载”变为“载客”(即由“0”变为“1”)的次数或者由“载客”变为“空载”即由(“1”变为“0”)的次数或者二者跳变次数之和，实现对出租车客流量的统计。当然，本发明采用的这种统计方法以所有出租车司机营运时均打表收费为前提，忽略没有进入监管体系即没有打表甚至没有合法运营牌照的黑出租车运营状况。
将上客点数量Y1和下客点数量Y2对比，如果则将上客点数量与下客点数量加起来作为市区一定时间段内的出租车客流总量M；如果则将二者中较大的一个数量作为市区一定时间段内的出租车客流总量M(这里M是所有网格的总客流量，下面那个w是每个网格单元各自的客流量)(上客点数量Y1和下客点数量Y2不同因为数据记录本身有误差，出租车的那个GPS设备不行会漏掉一些数据，还有就是我只做了城市区域的网格划分，有的车是从市区开往郊区，数据误差就比如像我在里面写的那个60秒一样，还有其他的如定位到了郊区等等问题，这样的GPS点挺多的)。
其它步骤及参数与具体实施方式一相同。
具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述步骤三中第一次划分，根据城市总体规划和交通规划，将城市里出租车营运的区域划分为N个网格单元，统计某时间段内各网格的客流量，根据各网格单元客流量的多少将N个网格单元分为A、B、C三类，然后利用客流量与停车位数量的关系，将规划的停车位总量按比例分配给A、B、C三类网格单元；具体过程为：
步骤三一、目标城区网格单元化，通过GIS软件等手段将要建设出租车停靠点的目标城区人为的划分为若干网格单元，为了方便理解计算，一般将目标城区和网格单元都取为正方形，综合考虑城市规划和交通规划，一般网格单元的边长取为1～10公里，视具体规划目标和城市规模而定。然后将步骤二得到的客流总量数据(出租车上下客点的坐标经纬度)导入网格单元，实现各网格单元客流量的数字化；
步骤三二、目标城区网格类别化，根据城市总体规划和综合交通规划，结合在GIS软件上可视化的车辆的运行轨迹和空间分布特征，按照单位时间段内出租车上下客点分布的疏密程度及车辆的运行轨迹，并考虑行政区域、道路因素和各网格单元客流量的大小，将目标城区细化后的各网格单元划分为A、B、C三类；将步骤三一的网格单元划分为A、B、C三类，并得到A、B、C三类网格单元所需停车位总数。
其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。
具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是：所述步骤三二中目标城区网格类别化，根据城市总体规划和综合交通规划，结合在GIS软件上可视化的车辆的运行轨迹和空间分布特征，按照单位时间段内出租车上下客点分布的疏密程度及车辆的运行轨迹，并考虑行政区域、道路因素和各网格单元客流量的大小，将目标城区细化后的各网格单元划分为A、B、C三类；将步骤三一的网格单元划分为A、B、C三类，并得到A、B、C三类网格单元所需停车位总数；具体过程为：
对步骤三一得到的各网格单元做客流量统计，得到各网格单元的客流量w；
设定量化标准a、b，a大于b；
当网格单元的客流量w≥a，网格单元类型为A；
当各网格单元的客流量a＞w≥b，网格单元类型为B；
当各网格单元的客流量w＜b，网格单元类型为C；
第一类(即A类)：客流量较大，即某时间段内该网格单元的客流量w大于等于某给定值a；第二类(即B类)：客流量一般，即某时间段内该网格单元的客流量w大于某给定值b且小于某给定值a；第三类(即C类)：客流量较小，即某时间段内该网格单元的客流量w小于等于某给定值b。然后统计各类别所包含的网格单元数量。具体结果如下表所示。
其中，a和b的值可根据具体客流量分布设定，如没有具体设定要求，可按这样的规格划分：使划分后的三类网格数量接近这样的比例，
停车位数量一级化分，根据网格分类结果，分析各类别网格客流总量与停车位数量的关系、各类别停车位总量与规划停车位总量的关系，实现由规划停车位总量到各类网格停车位总量的一级分化。
由于各类别网格的客流量不同，乘客出行对出租车的需求就不同。分析可知，客流量越大，乘客出行对出租车的需求就越大，需要的停车位的数量就越多，即二者存在比例关系。
A、B、C三类网格单元所需停车位总量与客流总量的比例如下式所示：
NpA:NpB:NpC＝WA：WB：WC (2)
其中：NpA为A类网格的停车位总量；
NpB为B类网格的停车位总量；
NpC为C类网格的停车位总量；
WA为A类网格的客流总量；
WB为B类网格的客流总量；
WC为C类网格的客流总量；
同时，A、B、C三类网格的停车位总量NpA、NpB、NpC之与目标城区的停车位总量Np存在如下关系：
NpA+NpB+NpC＝Np (3)
且
式中：i，j，k分别为A类、B类、C类所包含的网格数量，取值为正整数；i+j+k＝目标城区出租车营运的区域划分的网格单元总数量，取值为正整数；WAr为A类网格中第r个网格的客流总量；WBS为B类网格中第s个网格的客流总量；WCt为C类网格中第t个网格的客流总量；r、s、t取值为正整数
综合式(2)至(6)，联立后解得A类、B类、C类三类网格按客流量比例各自所分配的停车位总数NpA、NpB、NpC。
其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。
具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是：所述量化标准a取值是2600～3400，b取值是1200～1800，该取值范围以哈尔滨市出租车客流量为参考设定，其他城市可针对具体客流量数据做修改调整。
其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。
具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是：所述A类：B类：C类＝1:3:5，该比例同样是以哈尔滨市为参考而设定，可做进一步修改调整。
其它步骤及参数与具体实施方式一至五之一相同。
具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式一至六之一不同的是：所述步骤四中第二次划分，首先将A、B、C这三类网格的停车位总数平均分配给其所包含的各网格单元，得到各网格单元的停车位数量；具体过程为：
停车位分配网格化，将第一次划分后所得各类网格的停车位总数分配到各网格单元，由于第一次划分时已将网格单元分类，此次将各类网格的停车位总量分配到各网格单元时可以采用平均分配的方法。
A类网格中各网格单元的停车位数量N1为
B类网格中各网格单元的停车位数量N2为
C类网格中各网格单元的停车位数量N3为
其它步骤及参数与具体实施方式一至六之一相同。
具体实施方式八：本实施方式与具体实施方式一至七之一不同的是：所述步骤五中计算出租车停靠点，把步骤四各网格单元的停车位数量平均分配到各停靠点；具体过程为：
根据规划城市区域的具体规划要求和相应地理条件，结合各网格单元的出租车停靠点数量和停车位数量，合理进行各停靠点的具体分布地点布设和停车位划分工作。
停车位分配站点化，即将各网格单元所获得的停车位数量分配到该网格内的各个出租车停靠点。各网格单元的出租车停靠点均有所不同，这里引入一个出租车停靠点覆盖率的概念，该概念借鉴钮英才在《出租车停靠点布局问题研究》中对出租车停靠点数量的计算方法，类比公交站点覆盖率的计算方法，即出租车停靠点的覆盖面积与目标区域面积存在比例关系。而《城市道路交通规划设计规范(—》规定：“公共交通车站服务面积，以300m半径计算，不得小于城市用地面积的50％；以500m半径计算，不得小于90％”。参照这些规定，结合本发明对网格的划分，出租车停靠点数量的具体计算方法如下：
对A、B、C三类网格分别选取f1、f2、f3三个不同的值作为A、B、C三类网格单元内出租车停靠点的覆盖率，则各类网格单元的出租车停靠点数量计算方法如下式：
其中：e取值1,2,3，分别表示A、B、C三类网格；
me为e类网格单元中出租车停靠点的数量，四舍五入取整数；
fe为e类网格单元中出租车停靠点的覆盖率；
S0为一个网格单元的面积；
l1，l2为一个单元格的边长(只针对正方形)；
R为一个出租车站点的覆盖半径；
把步骤四各网格单元的停车位数量平均分配到各停靠点。
本发明中，步骤五中的具体实施方案设计需要结合城市的具体规划目标和环境条件，考虑如城市发展规划、交通规划、交通条件、各网格单元的地理状况、具体实施路段是否便于施工，市民的认可度等因素，可对方案进行部分调整，对停靠点和停车位的位置及数量进行修改，以更好地贴合城市发展，为市民服务。
至此，对规划区域出租车停靠站的二次划分结束，实现了以客流量为依据各出租车停靠点停车位数量的分配。
其它步骤及参数与具体实施方式一至七之一相同。
具体实施方式九：本实施方式与具体实施方式一至八之一不同的是：所述所述R取0.5公里，f1、f2、f3分别取值100％、95％、90％。
其它步骤及参数与具体实施方式一至八之一相同。
采用以下实施例验证本发明的有益效果：
实施例一：
本实施例一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法具体是按照以下步骤制备的：
为详细说明本方法的内容及实施方式，下面以哈尔滨市出租车轨迹数据为例进行分析说明。
1.采集并处理出租车轨迹数据
本例以通过相关课题研究从交管局获得到的哈尔滨市出租车轨迹数据进行分析，原始数据包括出租车GPS设备编号、经纬度、瞬时速度、出租车状态等数据，而本发明的分析只需要出租车的上下客点的经纬度数据，因此会对原始数据进行预处理。本例为简化计算，以2015年4月1日的出租车轨迹数据为对象进行分析处理。
(1)原始数据表如下表所示，删除重复数据，载客状态及STATE为“1”、“256”、“257”和“空”的数据，速度大于100km/h的数据，删除经纬度坐标记录出错不在规划区域的数据。
(2)以工“GPSDATA_ID”数据为主要关键字、“STIME”数据为次要关键字对所有数据进行从小至大排序。另外根据常识，下客时间与上客时间的差值最小应为1分钟，所以剔除差值小于60秒的数据，即认为这些数据为无效数据，还有部分数据下客时间与上客时间的差值偏大，通过与相应车辆的客次明细数据进行对比，剔除这一部分数据，得到要分析的数据。统计某一时段内各网格单元的居民乘坐出租车的出行量，即统计某时间段内所有出租车数据中出租车状态由“空载”变为“载客”(即由“0”变为“1”)的次数，统计对出租车客流量。
2.计算出租车停车位总量，查询相关资料获知，哈尔滨市的市区出租车保有量约为1.5万辆，出租车空驶率约为40％，出租车停车位总量为1.5万×40％＝6000个。
3.第一次划分
(1)在ARCGIS中，利用渔网功能将要建设出租车停靠点的目标城区人为的划分为若干网格单元，综合考虑城市规模和规划目标，网格的边长取为1公里，得到10×10的网格。然后将提取的出租车上客点当作客流量数据导入地图，实现各网格客流量数字化。如图3所示。按照从左到右从下到上的顺序对网格进行编号，对应的各网格客流量统计表如表1所示。
表1各网格单元对应的一天内客流量
0 0 3 0 0 1147 939 949 716 1411
0 1 0 0 3368 4228 1966 2181 3144 5968
364 739 1126 210 2125 3880 50 437 1976 2337
298 1111 2639 1990 1629 3353 1320 15 1696 1690
2201 573 5730 4685 1275 4406 2684 888 1136 1688
1778 3458 7352 3109 2340 1639 3471 1490 1365 320
2325 3691 1761 1503 1183 2523 910 280 1712 833
2731 2227 4989 1123 2662 1207 2539 5445 2473 4823
197 3149 1696 1122 1659 1970 2213 1818 4283 1495
921 307 1330 2068 1579 424 1807 430 138 183
(2)在ARCGIS软件上可视化车辆的运行轨迹和空间分布特征，按照一天时间内出租车上下客点分布的疏密程度及车辆的运行轨迹，并考虑行政区域、道路因素和各网格单元客流量的大小，a是3000，b是1500，将目标城区细化后的各网格单元划分为A、B、C三类，其数量比例为20:30:50(此比例依据区域发展而定，可做细微修改)，分类结果见表2。
表2三类网格分布状况
(3)根据网格分类结果，将停车位数量按比例分配到这三类网格，实现由规划停车位总量到各类网格停车位总量的一级分化，经过计算，三类网格总的停车位数量比约为A:B:C＝3360:1890:750。
4.第二次划分
(1)将第一次划分后所得各类网格的停车位总数分配到各网格单元，由于第一次划分时已将网格单元分类，此次将各类网格的停车位总量分配到各网格单元时可以采用平均分配的方法，另外由于地图上左上角有几个网格处于牡丹江中，属于特殊情况，无法进行出租车停靠站建设，所以在这几个网格的不进行停车位划分和停靠站建设工作。分配结果见表3。
表3各网格单元分配到的停车位数量表
0 0 0 0 0 15 15 15 15 15
0 0 0 0 168 168 63 63 168 168
15 15 15 15 63 168 15 15 63 63
15 15 63 63 63 168 15 15 63 63
63 15 168 168 15 168 63 15 15 63
63 168 168 168 63 63 168 15 15 15
63 168 63 15 15 63 15 15 63 15
168 63 168 15 63 15 63 168 63 168
15 168 63 15 63 63 63 63 168 15
15 15 15 63 15 15 63 15 15 15
(2)利用覆盖率的概念计算各网格内的出租车停靠站数量，然后将各网格单元所获得的停车位数量分配到该网格内的各个出租车停靠点。
利用公式(10)计算并考虑到网格的大小，A类和B类网格的一个网格单元内的停靠站数量取为2个，C类网格的一个网格单元的停靠站数量取为1个。将各网格单元所获得的停车位数量分配到该网格内的各个出租车停靠点，其中A类和B类网格里的停靠站将平均分配该网格单元里的停车位，完成每个网格内出租车停靠站的建设方案。即A类网格一个停靠站配置84个停车位，B类网格一个停靠站配置31个停车位，C类网格一个停靠站配置个15停车位。
以整个网格地图右下角的四个网格为例，这四个网格分别为A、C、C、C类网格，故分别设有2、1、1、1个出租车停靠站，其中A类网格每个停靠站配置84个停车位，C类网格每个停靠站配置个15停车位，圆点为推荐的出租车停靠站地址点，该地址点通过各网格内上客数据点聚类分析得来，并且依据建设和出租车运营对周围环境的影响做了修改。如图4。
5.考虑交通条件、各网格单元的地理状况、具体实施路段是否便于施工，市民的认可度等因素，对方案进行部分调整，对停靠点和停车位的位置及数量进行修改。并对方案进行社会效益和经济效益评价。
本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法，其特征在于：所述方法具体过程为：
步骤一、确定出租车停车位的需求总量，计算公式为：
Np＝KNb (1)
式中：Np为目标城区出租车停车位的需求总量；K为出租车平均空驶率；Nb为出租车保有量；
步骤二、获取出租车轨迹数据，根据出租车轨迹数据得到乘客上客点GPS数据和下客点GPS数据，对乘客上下客点GPS数据进行处理，去除乘客上下客点GPS数据中的记录错误和无效数据，得到去除记录错误和无效数据后的乘客上下客点GPS数据，利用去除记录错误和无效数据后的乘客上下客点GPS数据计算客流总量M；
步骤三、第一次划分，将城市出租车营运的区域划分为N个网格单元，根据各网格单元客流量的多少将N个网格单元分为A、B、C三类，将规划的停车位总量按比例分配给A、B、C三类网格单元；
步骤四、第二次划分，首先将A、B、C这三类网格的停车位总数平均分配给其所包含的各网格单元，得到各网格单元的停车位数量；
步骤五、计算出租车停靠点，把步骤四各网格单元的停车位数量平均分配到各停靠点。
2.根据权利要求1所述一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法，其特征在于：所述步骤二中获取出租车轨迹数据，根据出租车轨迹数据得到乘客上客点GPS数据和下客点GPS数据，对乘客上下客点GPS数据进行处理，去除乘客上下客点GPS数据中的记录错误和无效数据，得到去除记录错误和无效数据后的乘客上下客点GPS数据，利用去除记录错误和无效数据后的乘客上下客点GPS数据计算客流总量M；具体过程为：
步骤二一、对乘客上下客点GPS数据中的载客状态数据判断，删除记录出错的数据；
步骤二二、确定所要规划的城市区域对应出租车GPS数据的经纬度范围，筛除出租车轨迹数据中超出规划的城市区域的数据；
步骤二三、以出租车轨迹数据的出租车设备号数据为主要关键字、时间数据为次要关键字对所有数据进行排序，然后将出租车轨迹数据的时间数据转换为通用时间表达方式；
将乘客上下客点GPS数据中的下客时间与上客时间差值小于60秒的数据剔除；
步骤二四、将上客点数量Y1和下客点数量Y2对比，如果则将上客点数量与下客点数量加起来作为客流总量M；如果则将二者中较大的一个数量作为客流总量M。
3.根据权利要求2所述一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法，其特征在于：所述步骤三中第一次划分，将城市出租车营运的区域划分为N个网格单元，根据各网格单元客流量的多少将N个网格单元分为A、B、C三类，将规划的停车位总量按比例分配给A、B、C三类网格单元；具体过程为：
步骤三一、将目标城区和网格单元都取为正方形，网格单元的边长取为1～10公里，然后将步骤二得到的客流总量数据导入网格单元，实现各网格单元客流量的数字化；
步骤三二、将步骤三一的网格单元划分为A、B、C三类，并得到A、B、C三类网格单元所需停车位总数。
4.根据权利要求3所述一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法，其特征在于：所述步骤三二中将步骤三一的网格单元划分为A、B、C三类，并得到A、B、C三类网格单元所需停车位总数；具体过程为：
对步骤三一得到的各网格单元做客流量统计，得到各网格单元的客流量w；
设定量化标准a、b，a大于b；
当网格单元的客流量w≥a，网格单元类型为A；
当各网格单元的客流量a＞w≥b，网格单元类型为B；
当各网格单元的客流量w＜b，网格单元类型为C；
A、B、C三类网格单元所需停车位总量与客流总量的比例如下式所示：
NpA:NpB:NpC＝WA：WB：WC (2)
其中：NpA为A类网格的停车位总量；
NpB为B类网格的停车位总量；
NpC为C类网格的停车位总量；
WA为A类网格的客流总量；
WB为B类网格的客流总量；
WC为C类网格的客流总量；
同时，A、B、C三类网格的停车位总量NpA、NpB、NpC与目标城区出租车停车位的需求总量Np存在如下关系：
NpA+NpB+NpC＝Np (3)
且
式中：i，j，k分别为A类、B类、C类所包含的网格数量，取值为正整数；i+j+k＝目标城区出租车营运的区域划分的网格单元总数量；WAr为A类网格中第r个网格的客流总量；WBS为B类网格中第s个网格的客流总量；WCt为C类网格中第t个网格的客流总量；
综合式(2)至(6)，联立后解得A类、B类、C类三类网格按客流量比例各自所分配的停车位总数NpA、NpB、NpC。
5.根据权利要求4所述一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法，其特征在于：所述量化标准a取值是2600～3400，b取值是1200～1800。
6.根据权利要求5所述一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法，其特征在于：所述A类：B类：C类＝1:3:5。
7.根据权利要求6所述一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法，其特征在于：所述步骤四中第二次划分，首先将A、B、C这三类网格的停车位总数平均分配给其所包含的各网格单元，得到各网格单元的停车位数量；具体过程为：
A类网格中各网格单元的停车位数量N1为
B类网格中各网格单元的停车位数量N2为
C类网格中各网格单元的停车位数量N3为
8.根据权利要求7所述一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法，其特征在于：所述步骤五中计算出租车停靠点，把步骤四各网格单元的停车位数量平均分配到各停靠点；具体过程为：
对A、B、C三类网格分别选取f1、f2、f3三个不同的值作为A、B、C三类网格单元内出租车停靠点的覆盖率，则各类网格单元的出租车停靠点数量计算方法如下式：
其中：e取值1,2,3，分别表示A、B、C三类网格；
me为e类网格单元中出租车停靠点的数量，四舍五入取整数；
fe为e类网格单元中出租车停靠点的覆盖率；
S0为一个网格单元的面积；
l1，l2为一个网格单元的边长；
R为一个出租车站点的覆盖半径；
把步骤四各网格单元的停车位数量平均分配到各停靠点。
9.根据权利要求8所述一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法，其特征在于：所述R取0.5公里，f1、f2、f3分别取值100％、95％、90％。
CN201810379105.0A 2018-04-25 2018-04-25 一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法 Active CN108537391B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810379105.0A CN108537391B (zh) 2018-04-25 2018-04-25 一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810379105.0A CN108537391B (zh) 2018-04-25 2018-04-25 一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108537391A true CN108537391A (zh) 2018-09-14
CN108537391B CN108537391B (zh) 2021-12-07

Family

ID=63479216

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810379105.0A Active CN108537391B (zh) 2018-04-25 2018-04-25 一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108537391B (zh)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109521449A (zh) * 2019-01-23 2019-03-26 吉林大学 一种基于出租车gps轨迹选择巡航目的地的方法
CN110021164A (zh) * 2019-03-02 2019-07-16 合肥学院 基于行驶时间数据的网约车路网占有率分析方法
CN110019568A (zh) * 2019-04-12 2019-07-16 深圳市和讯华谷信息技术有限公司 基于空间聚类的选址方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110046752A (zh) * 2019-03-27 2019-07-23 温州大学 面向复杂地理环境的多层次网格划分算法
CN110458589A (zh) * 2019-02-01 2019-11-15 吉林大学 基于轨迹大数据的路侧式出租车停靠站选址优选方法
CN111951542A (zh) * 2020-08-21 2020-11-17 南京邮电大学 一种面向机场出租车上客区服务效率优化的上客点数量规划方法
CN112365736A (zh) * 2020-09-18 2021-02-12 河海大学 一种网约车临时停靠区的设置方法
CN112837197A (zh) * 2021-01-28 2021-05-25 南斗六星系统集成有限公司 一种基于局部覆盖盲区的专用车服务站选址方法
CN113739814A (zh) * 2021-08-27 2021-12-03 南通大学 一种基于出租车轨迹序列的乘客下客点提取优化方法
CN114756775A (zh) * 2022-04-20 2022-07-15 京东城市(北京)数字科技有限公司 车辆停靠点的确定方法和装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101004858A (zh) * 2007-01-26 2007-07-25 徐贵超 一种减少出租车空驶网络指挥系统
CN102542840A (zh) * 2011-11-18 2012-07-04 厦门市鼎朔信息技术有限公司 通过控制可用停车位的数量控制交通流量的系统及方法
CN102542790A (zh) * 2011-11-15 2012-07-04 浪潮齐鲁软件产业有限公司 一种出租车停靠载客点选择的智能调度方法
CN103295394A (zh) * 2013-06-24 2013-09-11 东南大学 基于广义gps数据的出租车候客站点备选地址确定方法
CN105654417A (zh) * 2016-01-13 2016-06-08 北京中交兴路信息科技有限公司 一种货车停靠点信息的获取方法及系统
CN105810006A (zh) * 2016-03-29 2016-07-27 福建工程学院 路边停车位的识别方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101004858A (zh) * 2007-01-26 2007-07-25 徐贵超 一种减少出租车空驶网络指挥系统
CN102542790A (zh) * 2011-11-15 2012-07-04 浪潮齐鲁软件产业有限公司 一种出租车停靠载客点选择的智能调度方法
CN102542840A (zh) * 2011-11-18 2012-07-04 厦门市鼎朔信息技术有限公司 通过控制可用停车位的数量控制交通流量的系统及方法
CN103295394A (zh) * 2013-06-24 2013-09-11 东南大学 基于广义gps数据的出租车候客站点备选地址确定方法
CN105654417A (zh) * 2016-01-13 2016-06-08 北京中交兴路信息科技有限公司 一种货车停靠点信息的获取方法及系统
CN105810006A (zh) * 2016-03-29 2016-07-27 福建工程学院 路边停车位的识别方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
叶臻等: ""基于出行需求时空分布的出租车停靠站选址方法"", 《华东交通大学学报》 *
钮英才: ""出租车停靠点布局问题研究"", 《城市交通》 *

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109521449A (zh) * 2019-01-23 2019-03-26 吉林大学 一种基于出租车gps轨迹选择巡航目的地的方法
CN109521449B (zh) * 2019-01-23 2022-10-28 吉林大学 一种基于出租车gps轨迹选择巡航目的地的方法
CN110458589A (zh) * 2019-02-01 2019-11-15 吉林大学 基于轨迹大数据的路侧式出租车停靠站选址优选方法
CN110458589B (zh) * 2019-02-01 2023-02-10 吉林大学 基于轨迹大数据的路侧式出租车停靠站选址优选方法
CN110021164A (zh) * 2019-03-02 2019-07-16 合肥学院 基于行驶时间数据的网约车路网占有率分析方法
CN110046752A (zh) * 2019-03-27 2019-07-23 温州大学 面向复杂地理环境的多层次网格划分算法
CN110019568B (zh) * 2019-04-12 2022-03-11 深圳市和讯华谷信息技术有限公司 基于空间聚类的选址方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110019568A (zh) * 2019-04-12 2019-07-16 深圳市和讯华谷信息技术有限公司 基于空间聚类的选址方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111951542A (zh) * 2020-08-21 2020-11-17 南京邮电大学 一种面向机场出租车上客区服务效率优化的上客点数量规划方法
CN112365736A (zh) * 2020-09-18 2021-02-12 河海大学 一种网约车临时停靠区的设置方法
CN112365736B (zh) * 2020-09-18 2022-02-08 河海大学 一种网约车临时停靠区的设置方法
CN112837197A (zh) * 2021-01-28 2021-05-25 南斗六星系统集成有限公司 一种基于局部覆盖盲区的专用车服务站选址方法
CN113739814A (zh) * 2021-08-27 2021-12-03 南通大学 一种基于出租车轨迹序列的乘客下客点提取优化方法
CN113739814B (zh) * 2021-08-27 2023-09-26 南通大学 一种基于出租车轨迹序列的乘客下客点提取优化方法
CN114756775A (zh) * 2022-04-20 2022-07-15 京东城市(北京)数字科技有限公司 车辆停靠点的确定方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN108537391B (zh) 2021-12-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108537391A (zh) 一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法
CN104167092B (zh) 一种确定出租车上下客热点区域中心的方法以及装置
CN110458589B (zh) 基于轨迹大数据的路侧式出租车停靠站选址优选方法
CN105679009B (zh) 一种基于出租车gps数据挖掘的打车/接单poi推荐系统及方法
CN107016851A (zh) 一种量化分析城市建成环境对道路行程时间影响的方法
CN107331200A (zh) 一种cbd地下车库停车智能引导系统、方法及装置
CN108133613A (zh) 一种实时发布路内停车服务指数方法及系统
CN112800157B (zh) 一种动态占位网格模型构建方法及其应用架构设计方法
Kong et al. RMGen: A tri-layer vehicular trajectory data generation model exploring urban region division and mobility pattern
CN104200649A (zh) 基于预先申请的交通高峰期路线资源调度分配系统与方法
CN104809112A (zh) 一种基于多源数据的城市公交发展水平综合评价方法
CN110363985A (zh) 一种交通数据分析方法、装置、存储介质及设备
CN112784000B (zh) 基于出租车轨迹数据的寻客方法
Qu et al. Location optimization for urban taxi stands based on taxi GPS trajectory big data
CN104282142B (zh) 一种基于出租车gps数据的公交站台设置方法
CN114139251B (zh) 一种边境地区陆路口岸整体布局方法
Halat et al. Impact of crime statistics on travel mode choice: Case study of the city of Chicago, Illinois
CN106448165A (zh) 一种基于网络约租车数据的路网行程时间可靠性评价方法
Popescu et al. The urban acoustic environment–a survey for road traffic noise
CN110033641B (zh) 基于信息化技术的城市级智能停车综合管理系统
CN112488582A (zh) 一种基于多源数据的地铁列车开行方案设计方法
CN114048913B (zh) 一种基于粒子群算法和遗传算法混合的救援规划方法
Causevic et al. Potentials and advantages of applying geographic information systems in various fields of traffic engineering
Salisu et al. Traffic congestion and intelligent transport system in a fast-growing Nigeria City
CN114579884A (zh) 城市建成区内共享单车出行展示方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant