[发明专利]一种基于GPS数据的巡游出租车寻客行为预测方法

权利要求书

1.一种基于GPS数据的巡游出租车寻客行为预测方法，其特征在于网格化研究区域，通过预期收益率和路程延误这两个因素来刻画巡游出租车司机的寻客行为，基于效用最大化原理和Logit模型进行建模并基于GPS数据标定模型，能够有效提高巡游出租车寻客行为预测水平；该方法包括如下步骤：

(1)网格化研究区域，建立网格索引，简化数据处理过程，确定巡游出租车的路线可选方案；

(2)计算影响变量，通过预期收益率和路程延误这两个因素来刻画巡游出租车司机的寻客行为；

(3)构建巡游路线选择行为模型，综合考虑预期收益率和总路程延误程度建立了网格路线效用函数，基于效用最大化原理和Logit模型计算巡游出租车司机选择各路线方案的概率；

(4)收集并处理出租车GPS数据，提取网格间巡游轨迹，标定模型参数，确定巡游出租车寻客行为模型。

2.根据权利要求1所述的基于GPS数据的巡游出租车寻客行为预测方法，其特征在于：所述步骤(1)包括如下步骤：

(1-1)通过将研究区域划分成网格的方式对巡游出租车寻客行为进行建模，位于网格i的空载出租车可能选择其毗邻的网格j_n(n＝1,2,3...8)继续巡游寻找乘客；

(1-2)将研究区域划分成N₁*N₂个均等网格，根据GPS数据中经纬度信息建立网格索引(X,Y)。

3.根据权利要求1所述的基于GPS数据的巡游出租车寻客行为预测方法，其特征在于：所述步骤(2)包括如下步骤：

(2-1)综合考虑消耗时间、消耗成本和预期收益三个主要因素，计算预期收益率：其中，R_ij为从网格i到网格j的预期收益率，C_ij为从网格i到网格j的消耗成本，P_j为目标网格j的预期收益，CT_ij为从网格i到网格j的消耗时间成本；

(2-2)通过行程时间标准差来衡量路程延误程度，计算总路程延误程度：TTD_ij＝TD_ij+TD_j，其中，TTD_ij为从网格i到网格j的总路程延误程度，TD_ij为从网格i到网格j的路程延误程度，TD_j为从网格j出发的预期路程延误程度。

4.根据权利要求1所述的基于GPS数据的巡游出租车寻客行为预测方法，其特征在于：所述步骤(3)包括如下步骤：

(3-1)基于线型效用函数构建网格路线效用函数：U_ij＝αR_ij+βTTD_ij+ε，其中，U_ij为位于网格i的巡游出租车司机选择网格j路线方案的效用值，R_ij为从网格i到网格j的预期收益率，TTD_ij为从网格i到网格j的总路程延误程度，ε为代表不可观测因素影响的常数项，α和β为不同变量对于效用值的影响权重系数；

(3-2)构建巡游路线选择行为模型：其中，U_ij为位于网格i的巡游出租车司机选择网格j这一路线方案的效用值，K_i为位于网格i的巡游出租车司机可选的网格集合。

5.根据权利要求1所述的基于GPS数据的巡游出租车寻客行为预测方法，其特征在于：所述步骤(4)包括如下步骤：

(4-1)收集一定范围内的出租车GPS数据，包括经纬度、车辆ID、行驶状态(如位置坐标、航向、速度等)及营运状态(空驶、载客等)等信息；

(4-2)从限定研究范围、数据错误、数据噪点、数据冗余四个方面对原始数据进行数据清洗；

(4-3)基于网格变化点的时间序列巡游轨迹匹配算法提取网格间巡游轨迹，第一部分旨在获取网格变化点，第二部分旨在将网格变化点进行匹配；

(4-3)网格路线效用函数中变量的影响权重系数可以通过极大似然估计法求解似然函数的最大值来进行标定，似然函数为其中N为研究区域内的网格数，K为在一个网格内巡游出租车可选择的路线方案数，δ_in为选择结果，当选择结果为i时，δ_in的值为1，否则δ_in等于0。