[发明专利]基于出租车轨迹数据的寻客方法

说明书

本发明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。

技术领域

本发明属于城市机动车道路诱导和流量分配技术领域，涉及一种基于出租车轨迹数据的寻客方法。

背景技术

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，Miao F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；Zhang L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Yang通过考虑出租车用户的OD分布模式、交通状况、需求和供应是否均衡，以及市场空间结构的影响，构建了各种网络模型；Lee等提出参数持续期模型，考虑运营特征，天气、土地利用、人口统计、社会经济变量等影响因素以期通过减少在空置状态下花费的时间来帮助提高出租车运营效率；Tang等提出了一个模型框架研究出租车司机的路线选择行为学习过程，并模拟由于交通和乘客信息的更新路径选择随时间的变化。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于出租车轨迹数据的寻客方法，以解决现有的基于区域或单元的出租车寻客方法无法准确描述真正的客户搜索行为的问题，以及现有的出租车寻客方法提供的寻客候选路径存在重叠导致难以实现路径选择的问题。

本发明实施例所采用的技术方案是：基于出租车轨迹数据的寻客方法，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。