[发明专利]基于轨迹大数据的路侧式出租车停靠站选址优选方法

权利要求书

1.一种基于轨迹大数据的路侧式出租车停靠站选址优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、获取出租车GPS轨迹数据，对原始数据进行预处理，删除无效和冗余的数据，提取出租车需求信息，包括出租车上客点和下客点数据；

步骤二、对上述数据进行时空分析，识别出租车出行热点，包括出租车上客和下客热点；

步骤三、结合实际位置环境，判断热点状态特征，确定合理的路侧式出租车停靠站待建区；

步骤四、在待建区内划分乘客出行子区，计算各个子区的出行需求量；

步骤五、选择子区的质心作为停靠站候选点，建立乘客出行距离矩阵；

步骤六、构建路侧式出租车停靠站选址模型，包括总经济费用最小的目标函数和考虑实际限制因素的约束条件；

步骤七、通过启发式算法优化求解模型，确定最佳选址方案，包括：路侧式出租车停靠站的设置数量、位置以及理想的出行需求分配方式；

所述的步骤一的具体步骤如下：

11)获取出租车GPS轨迹数据，所述的出租车GPS轨迹数据包括车辆标识号ID、定位时间Timestamp、经纬度坐标(x,y)、车载状态Status(0/1)，其中，0代表空载，1代表重载；

12)提取车载状态由0变成1时的1点数据，构建出租车上客点数据集R¹(0→1)＝{t,s,(x,y)}；提取车载状态由1变成0时的0点数据，构建出租车下客点数据集R⁰(1→0)＝{t,s,(x,y)},其中,t表示定位时间,s表示车载状态；

所述的步骤二的具体步骤如下：

21)将出租车上、下客数据按照时间进行分类即以周为单位进行分类，并且根据日变化规律确定出租车出行的高峰日；

22)将高峰日的出租车上、下客数据导入ArcGIS平台进行空间核密度分析，实现出租车出行热点区域的可视化；

所述的步骤三中结合实际位置环境，判断热点状态特征的具体方法如下：

出租车出行热点由于所处位置环境的不同通常呈现两种状态：一、点状的辐射态，该状态出现在火车站、汽车站、机场和大型人流聚集和疏散的场所，这些地方已经配备了出租车停靠站以满足旅客的出行需求，因此不适宜作为路侧式出租车停靠站的待建区；二、网状的分布态，该状态出现在商圈、居民区、并且覆盖多条街道，人车流量大，交通繁忙的区域，适合并需要设置路侧式出租车停靠站；

所述步骤四的具体方法如下：

41)选取分割长度2R，将待建区内的道路划分为相邻的网格，沿着道路中线将网格分成上行和下行两个方向的出行子区；定义向东或向南为顺时针方向CW，向西或向北为逆时针方向CCW，根据上行和下行方向定义顺时针方向出行子区S_cw和逆时针方向出行子区S_ccw；

42)相对于顺时针出行子区S_cw的位置，将逆时针出行子区S_ccw沿着道路中线整体平移距离R，形成交错排列的位置结构；

43)判断上客点在道路中线两侧的位置，统计顺时针方向出行子区S_cw内的上客次数N^cw和逆时针方向出行子区S_ccw内的上客次数N^ccw；

44)根据出租车平均每次上客人数n，计算出行子区S_cw和S_ccw的出行需求量分别为：Q^cw＝N^cw·n和Q^ccw＝N^ccw·n。