浮动车数据挖掘在出租车规划中的应用

"328-浮动车数据挖掘在出租车规划中的应用研究" 本文主要探讨了浮动车数据挖掘技术在出租车规划中的应用，以解决出租车行业营运效率低下、空载率高以及乘客打车难等问题。研究以深圳市的一个典型工作日为案例，利用浮动车数据进行深度分析，以期为出租车行业的规划、调度和政策制定提供科学依据。 浮动车数据，即出租汽车GPS数据，是一种高效、实时的交通信息采集方法，能够弥补传统数据采集方式如人工调查和计价器记录的不足，如成本高、信息量有限、可靠性差和延迟大等。通过安装GPS定位和无线通信模块，出租汽车可以实时传输其位置信息，从而获取全面的道路交通状态和营运特性。 文章首先介绍了出租汽车在城市公共交通系统中的重要地位，以及当前存在的问题，如高空驶率和打车难。然后，文章详细阐述了基于浮动车数据的数据处理流程，包括数据解析、空载率、运营速度、出行时长和出行需求的时空差异性等方面的分析。通过这些指标，可以更全面地了解出租汽车的营运现状。 在已有研究的基础上，本文对深圳市的出租汽车行业进行了深度挖掘。尽管李道勇等人的研究关注了空驶率，胡小文等人的研究分析了出行需求的空间分布和时长，但这些研究要么全面性不足，要么样本规模过小。相比之下，庄立坚等人在建模和分析多个运营指标上做了更深入的工作，但仍缺乏对出行需求的深入探讨。 本文的创新之处在于，通过对深圳市出租汽车的浮动车数据进行挖掘，深入分析了出行需求的时空差异性，这为理解出租汽车的实际运营状况提供了更精确的视角。这样的研究有助于优化车辆调度，改善行业规划，为政策制定者提供实时、准确的信息，从而提高出租车服务质量和整个行业的运营效率。 浮动车数据挖掘在出租车规划中的应用是一项重要的研究，它有助于解决出租车行业的实际问题，推动智能交通系统的发展，并对城市交通管理和规划提供科学支持。通过大数据的深入分析，未来有可能进一步提升出租汽车行业的服务质量和经济效益。