基于出租车GPS数据的城市居民出行行为分析
Ｉ学术探讨应用技术与研究
— ——一
基于出租车６ＰＳ数据的城市居民出行行为分析
童晓君 向南平 朱定局。
（１．中南大学地球科学与信息物理学院，湖南长沙４１００８３；
２．中国科学院深圳先进技术研究院，广东深圳 ５１８０５５）
［摘要］传统的居民出行行为研究大多采用问卷调查的方法，费时费力。本文利用出租车ＧＰＳ数据对居民出行行为进
行分析，针对工作日和休息日两种情况分别作了研究。研究结果表明工作日的居民出行行为主要是通勤出行，其最主要的出
行时间段为７：００—９：３０和１７：００—１９：３０，出行空间分布主要是居住地和工作地；而休息日的居民出行除了０：００—７：００时间段
较少以外，其他时间段的出行分布平均，出行空间分布集中于商业娱乐休闲等区域，分析结果更加真实可靠。
［关键词］出租车；ＧＰＳ数据；ＧＩＳ；空间分布；居民出行
１．引言
影响居民出行行为的因素有很多，如交通政策、城市布
局、距离、费用等。居民出行行为的研究内容一般包括出行
交通方式选择、出行距离、出行时间和出行目的地等。研究
城市居民的出行行为特征不但有利于城市规划，还有利于
资源的合理配置。居民的出行行为是一个动态的，复杂的多
因子影响的选择过程［１】。对于城市居民出行行为的研究，国
外开展地比较早。Ｂｈｍ在１９９８年使用波士顿地区的家庭活
动调查数据，研究个体下班回家后的活动计划问题［２］；Ｈｅｓｓ
和ｗａｒｄａｎ１等人则对城市居民出行时间价值进行了研究
【３ｌ 。国内相关的研究虽然起步较晚，但也取得了一些成果，
如赵淑芝等通过构造居民出行方式选择效用函数，对居民
出行行为时间价值进行了分析【 】；赵一斌等人则提出一个基
于时间、空间和序列特征的出行行为分析理论框架【６］。以上
这些研究大都采用传统的居民出行行为研究方法，比如采
用问卷调查的方式进行，这种方式需要耗费大量人力和时
问，成本较高，另外由于调查受到时间和空间的限制，使得
结果不一定准确，结果分析也较为繁琐。本文从另外一种角
度出发，利用出租车ＧＰＳ轨迹数据对城市居民的出行行为
特征进行分析，通过将ＧＰＳ轨迹数据与ＧＩＳ电子地图进行
匹配叠加，引入基于ＧＩＳ的交通分析方法，求解居民出行的
时间和空间分布特征，结果更加客观真实。
２．研究内容
出租车ＧＰＳ轨迹数据包括经纬度位置、运行时间、载客
状态、行驶速度和方向等信息。通过将出租车轨迹数据与城
市道路网络以及其他社会经济属性进行叠加，能够挖掘出
一些潜在有价值的信息，比如居民出行时间、居民出行热点
地区（即居民进出量较大的区域）、人均停留时间、人均出行
距离和时间等。
本文主要研究了居民出行在时间和空间上的分布。居
民出行时间段分布反映了居民出行的时间规律，而居民出
行空间分布，主要取决于城市土地利用现状及城市居民人 口分布，这里很大程度上反映了城市土地利用布局［７］。因此
研究城市居民出行时间段和空间分布有利于居民出行方式
的引导和城市规划。
２．１数据处理 设轨迹数据由一系列的轨迹点Ｐ 组成，即 为中的一
条记录。其中（ｘ，ｙ）表示轨迹点的空间经纬度位置，ｔ表示运
营时间，ｖ表示行驶速度，ｓ表示出租车载客状态（１代表载
客，０代表空驶）。在进行数据分析之前，先要对出租车轨迹
数据进行预处理，剔除错误数据，如载客状态全为０或１，以
及载客状态显示为０和１之外的其它数字的数据，删除重复
数据和记录不全的数据。
处理后将数据入库，ＧＰＳ数据的数据库表结构设计如表
１所示。由于最初得到的ＧＰＳ坐标参数为ＷＧＳ８４坐标，必
须经过坐标变换，进行高斯平面投影，最后才能在电子地图
上显示出相应的位置嘞。本文利用七参数法【９】将ＧＰＳ数据从
ＷＧＳ８４坐标变换到ＢＪ５４平面坐标。当出租车载客状态由０
变为１时表示有乘客上车，提取此刻载客状态为ｌ的点数
据，该点代表乘客上车点；反之当载客状态由１变为０时表
示乘客下车，提取载客状态为０的点表示乘客下车点。出租
车乘客上、下车等位置点代表了一种特征范围，能够用来识
别有吸引力的区域【 】。乘客上车点代表有出行需求的区域，
乘客下车点代表居民出行距离和出行空间分布。
表１ ＧＰＳ数据库表设计
序号 字段内容 字段名 字段类型 字段大小 备注
０ ＧＰＳ Ｉ【） Ｉ【） ｍｔ ２０ 唯一标识码
１ 车辆编号 ＣａｒＮ啪ｂｅｒ ｖａｒ℃ｈａｒ １５ 车辆标识码
２ 经度坐标 ＧＰＳ Ｘ ｆｌＯａｔ 用于坐标定位
３ 纬度坐标 ＧＰＳ Ｙ ｎＯａｔ 用于坐标定位
４ 日期时间 ＧＰＳ Ｄａｔｅ ｖａｒ℃ｈａｒ １６
０为空车， ５ 载客状态 ＧＰＳ Ｓｔａｔｅ ｖａｒｃｈａｒ ３ ｌ为载客
６ 瞬时速度 ＧＰＳ—Ｓｐｅｅｄ ｆｌｏａｔ
作者简介：童晓君，男，湖南岳阳人，硕士研究生，研究方向为Ｇｌｓ与城市交通分析。
５６— ２．２研究方法 本文将乘客上／下车点作为主要的研究内容，将一天划
分为八个时间段，分别统计各个时间段内乘客上／下车点数
据，判别居民出行的时间段分布。将代表居民出行需求的点
（上车点）和出行空间分布信息的点（下车点）匹配到ＧＩＳ地
图上，通过图形识别和叠加分析，可以得知哪些路段和区域
的居民出行需求是最旺盛的，而哪些区域又是进出量最大
的热点区域，从而判别居民出行的空间分布。全天乘客上／
下车点数据与电子地图的匹配结果如图１所示。
图１ 全天乘客上／下车点数据匹配结果图
将一天２４小时划分为以下８个时间段：０：Ｏ０ ７：Ｏ０，７：
Ｏ０．９：３０，９：３０．１２：Ｏ０，１２：Ｏ０ １４：３０，１４－３０．１７：Ｏ０，１７：ＯＯ．１９： ３０，１９：３０．２２：Ｏ０，２２：Ｏ０．２４：Ｏ０，分别计算各个时间段内乘客
上／下车次数和平均每小时的上／下车次数，再将各个时间
段的乘客上／下车轨迹点与电子地图进行匹配，从而得到不
同时间段居民出行的情况，比如主要出行时间、总出行次
数、平均每小时乘客上车次数。图２是２００９年１年８日（周
四）７：Ｏ０．９：３０乘客下车点与电子地图的匹配结果。从图中
可以看出，７：Ｏ０．９：３０这个时间段内居民的下车点主要集中
在图中标注的４个区域，结合电子地图可知这些区域即深
圳市的南山区、福田区和罗湖区，是深圳商业最集中的区
域，可以判知该时间段内居民的出行行为主要是通勤出行，
且主要集中在福田区和罗湖区，南山区次之。
图２ ７：０ｏ一９：３０乘客下车点匹配结果图
３．实验数据及结果分析
３．１实验数据 应用技术与研究学术探讨ｌ
一～一 一 ～一 …一……一…～一一…一．．＿—— ．．．． Ｌ一 ２０ｌ２年第１、２期ｊ
本文利用深圳市２２９９台出租车从２００９年１月８日到
１１日共４天的ＧＰＳ轨迹数据，结合深圳市ＧＩＳ电子地图对
深圳市居民的出行行为进行分析。其中】月８ Ｅｔ和１月９日
均为工作日时间，１月１Ｏ曰和１月１１曰均为休息日时间。
数据库采用ｓ０Ｌ ｓｅｒｖｅｒ，图形功能展示采用ＡｒｃＧＩＳ
Ｅｎｇｉｎｅ９．３二次开发方法。
３．２实验结果及分析
分别对工作目（１月８日、１月９日）和休息日（１月１０
日、１月１１日）下的出租车轨迹数据进行处理，统计０：Ｏ０—７：
Ｏ０，７：Ｏ０．９：３０，９：３０．１２：Ｏ０，１２：Ｏ０．１４：３０，１４：３０．１７：Ｏ０，１７：
ｏｏ．１９：３Ｏ，１９：３０．２２：Ｏ０，２２：Ｏ０．２４，Ｏ０这８个时间段内的乘
客上／下车数据。表２、表３、表４、表５分别表示１月８日、
１月９日、１月１０日、１月ｌ１日的出租车乘客上、下车信息。
表２ ２００９年１月８日乘客上／下车信息
上／下车次数 平均每小时上 平均每小时上 时间段 ／下车次数 ／下车次数比例 上车 下车 上车 下车 上车 下车
０：Ｏ０—７：Ｏ０ ７７ｌ７ ８２３６ １ｌ０２．４ １１７６．６ １．８０６％ １．９１２％
７：０Ｏ．９：３０ ９２１１ ９２９７ ３６８４．４ ３７１８．９ ６．０３６％ ’６．０４３％
９：３Ｏ．１２：０Ｏ ７２５９ ７２ｌ９ ２９０３．５ ２８８７．７ ４．７５７％ ４．６９３％
ｌ２：００．１４：３Ｏ ６８８４ ６７２０ ２７５３．７ ２６８８．１ ４．５ｌ】％ ４．３６８％
１４：３０．１７：ＯＯ ７２３４ ７２６５ ２８９３．７ ２９０６ ４ ７４１％ ４．７２３％
ｌ７：Ｏ０．１９：３Ｏ ９４３３ ９４５６ ３７７３．２ ３７８２．４ ６．１８２％ ６．１４７％
１９：３０—２２：Ｏ０ ７８１５ ７８５１ ３１２５．９ ３１４０．４ ５．１２１％ ５．１０４％
２２：Ｏ０—２４：Ｏ０ ５４８４ ５４９０ ２７４２ ２７４５ ４．４９２％ ４．４６１％
表３ ２００９年１月９日乘客上／下车信息
上／下车次数 平均每小时上 平均每小时上 时间段 ／下车次数 ／下车次数比例 上车 下车 上车 下车 上车 下车
０：Ｏ０—７：Ｏ０ ７４８６ ７７３４ １０６９．４ １１０４ ９ １．７６７％ １．８０９％
７：ＯＯ一９：３０ ９３０６ ９６４１ ３７２２．４ ３８５６．４ ６．１５０％ ６．３１４％
９：３Ｏ—ｌ２：０Ｏ ６９８９ ６８４０ ２７９５．６ ２７３６ ４．６ｌ９％ ４．４８０％
１２：００．１４：３Ｏ ７１２８ ７２５８ ２８５１ ２９０３．２ ４．７ｌ１％ ４．７５３％
ｌ４：３Ｏ．１７：０Ｏ ６８２５ ６７５５ ２７３０ ２７０２ ４．５ｌ１％ ４．４２４％
１７：Ｏ０—１９：３０ ９２３９ ９３ｏ４ ３６９５．６ ３７２１．６ ６．１０６％ ６．０９３％
１９：３Ｏ－２２：Ｏ０ ７２７ｌ ７２７２ ２９０８．４ ２９０８．８ ４．８０５％ ４．７６３％
２２：ＯＯ－２４：ＯＯ ６２７９ ６２７３ ３１３９．５ ３１３６．５ ５．１８７％ ５．１３５％
从表２（周四）和表３（周五）中可以看出平均每小时乘客
上／下车次数在０：００．７：ｏ０最少，而在７：Ｏ０．９：３０和ｌ７：
Ｏ０．１９－３０最多。其中，表２平均每小时乘客上车次数在０：
００．７：００时间段为１１０２．４次，７：Ｏ０．９：３０为３６８４．４次，１７：
Ｏ０．１９－３０为３７７３．２次；同样时间段的平均每小时乘客下车
次数，表３分别为１０６９．４次、３７２２．４次和３６９５．６次。这
说明工作Ｅｔ居民出行的时间段主要集中在７：Ｏ０．９：３０和
１７：Ｏ０．１９：３０，考虑到工作日上下班时间也主要在这两个时
一
５７—
GPS在智能交通系统中的应用
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GPS在智能交通系统中的应用
作者：范文涛 岳祥楠
来源：《人民交通》2019年第01期
摘要：GPS能够提供高精度的动态实时定位和导航信息，可以有效辅助解决城市交通拥堵、停车混乱等问题。随着现代交通系统不断向着信息化、智能化的方向发展，GPS将发挥更重要的作用。本文综合分析了GPS在智能交通系统中的应用形式，并以出租车GPS轨迹数据为例，进行了实例分析。
【关键词】GPS；智能交通；交通管理
GPS （Global Positioning System）全称“定时测距导航卫星全球定位系统”，是美国国防部为了满足民用和军用对三维导航和定位的需求而建立的系统。该系统能够全天候、多方位、全时段提供地球表面高精度的三维坐标数据，同时实现定位、授时、导航和测速的功能，因此应用领域越来越广泛，其中，在智能交通（智慧交通）领域的应用，是近年来的一个重要的应用方向之一。
随着经济的飞速发展，我国城市机动车保有量不断增加，与交通有关的问题越来越突出。智能交通系统基于3S（GPS、GIS、RS）技术，融合了物联网、云计算、人工智能、自动控制、移动互联网等新兴信息技术，使城市交通系统逐步具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，也是智慧城市在交通领域的具体体现。建立智能化交通系统，从而科学合理利用线路资源、有效加强交通管理，已经成为我国推动城市化建设和管理的重要战略举措。
1.智能交通系统（ITS）简介
智能交通系统（Intelligent Transport System，简称ITS）是指将先进的信息技术、无线电通信网络技术、数据通讯传输技术、电子传感与控制技术、以及移动互联网等有机的集成起来运用于整个交通运输管理体系，而创建的一种在大范围发挥作用的实时、准确、高效、全方位的综合运输管理系统。ITS通过对道路、车辆以及人员的科学合理配置来提高交通运输效率，缓解交通拥堵情况，提升道路通过能力，降低交通事故的发生率，减轻环境污染。
基于Circos弦图的居民出行模式可视分析
基于Circos弦图的居民出行模式可视分析
冯涛;艾廷华;杨伟;张翔;信睿;陈学业
【期刊名称】《华中师范大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2016(050)003
【摘 要】基于对城市中出租车OD (Origin-Destination:起始点-终止点)流时空模式的研究,能为城市路网规划、出租车营运方案制定以及居民出行计划提供科学的依据.而时空数据可视化与可视分析是从时空轨迹大数据中感知城市动态、分析OD时空模式的重要手段.该文基于Circos软件,以一种全新的可视化方式对出租车轨迹数据中的OD流进行时空多尺度可视分析.这种方式能在不同时空尺度下表征出租车轨迹OD流的流量、流向及OD流属性特征,能够展示多时空尺度下轨迹OD流数据的时空模式,能更好地理解居民在城市内部区域之间的流动模式,进而揭示居民的出行模式.通过对北京出租车历史轨迹GPS数据进行可视化实验,结果表明该可视化技术能在多时空尺度下表征轨迹OD流数据的时空模式.
【总页数】10页(P471-480)
【作 者】冯涛;艾廷华;杨伟;张翔;信睿;陈学业
【作者单位】武汉大学 资源与环境科学学院,武汉 430079;武汉大学 资源与环境科学学院,武汉 430079;武汉大学 资源与环境科学学院,武汉 430079;武汉大学 资源与环境科学学院,武汉 430079;武汉大学 资源与环境科学学院,武汉 430079;国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室,广东 深圳 518034
【正文语种】中 文 【中图分类】P208
【相关文献】
1.一个基于基站轨迹数据的城市移动模式可视分析系统 [J], 李致昊;朱闽峰;黄兆嵩;丁铁成;罗月童;葛嘉恒;陈为
2.基于空间区域功能划分的人群移动模式可视分析 [J], 孙国道;柳芬;蒋莉;梁荣华
3.基于用户轨迹及基站语义的城市活动模式可视分析 [J], 张兰云;蒋宏宇;赵韦鑫;张红英;吴亚东
基于大数据的网约车乘客出行特征分析
基于大数据的网约车乘客出行特征分析
近年来，随着科技的不断进步，网约车已成为人们生活中不可或缺的一部分，多数人都随时可以通过智能手机进行网约车出行。随着交通出行的便捷性提高，越来越多的人选择网约车出行，特别是在大城市中。而大数据分析则可以从人们的出行需求、出行方式，出行时间、地点以及花费等方面进行分析，从而得到一个比较全面的网约车出行特征的分析。
一、网约车出行者的年龄和性别分布
在网约车出行者中，男性和女性的比例不成正比，随着年龄的增长，男性的数量逐渐增多。网约车出行者的年龄分布广泛，主要在18岁至50岁之间，中等偏上年龄层者占据了较大的比例。其中，大学生和白领占据了网约车出行的主要消费群体。他们经常需要在城市之间进行快速的出行，而同时，也考虑到价格和其他出行方式的方便性。
二、网约车出行的时间和地点特征
网约车出行的时间具有比较大的灵活性，其主要集中在工作时间和非工作时间。工作日的网约车出行高峰期主要在早晚两个时间段，也就是上班和下班前后，特别是下班高峰期的出行需求非常大。而非工作日的网约车出行高峰期则主要分布在周末，特别是周六晚、周日早晚两个时间段。这可能是由于网约车出行是一种比较舒适、便捷的出行方式，可以在疲惫的工作之后轻松地放松一下自己。
就地点而言，网约车出行相对于出租车而言具有较大的灵活性，出行目的地主要集中在市中心商业区和地铁站附近。此外，网约车出行的目的地还包括了酒店、餐厅、娱乐场所等地点。这表明了在方便性和舒适性方面，网约车优于其他出行方式。
三、网约车出行的花费特征
网约车出行的花费主要包括出租车费用和网约车特别费用。由于网约车存在优惠券等优惠政策，其费用相对于出租车较为灵活，并且可通过线上支付等方式进行支付。其价格和服务质量的灵活性等优势也是网约车的主要原因。在不同的城市和不同的目的地之间，网约车的价格可能会有所不同，但大部分价格相对较低，仍然能够满足消费者的需求。在此基础上，网约车也会不断更新自己的优惠政策并推出新的优惠活动。
基于GPS／GIS／GSM的出租车调度系统
ＵＲＢＡＮ ＰＵＢＬＩＣ ＴＲＡＮＳＰＯＲＴ《城市公袋交避》２０１０ ０４
基于Ｇ Ｐ￣／Ｇ Ｉ Ｓ／Ｇ ＳＭ的强租车调度系统
俞斌 朱海清 黎美丽
（１．常州规划设计院 常州 ２１３００３ ２．无锡市交通局 无锡２１４０３０）
摘 要：现在ＧＰＳ／ＧＩＳ／ＧＳＭ技术的发展日新月异，在交通调度管理中的应用也越来越广泛。本文简要地 介绍了ＧＰＳ／ＧＩＳ／ＧＳＭ技术，阐述了基于ＧＰＳ／ＧＩＳ／ＧＳＭ的出租车调度系统的构成和调度原理，并且结合常 州的实例探讨了调度系统在城市出租车运营管理中的应用。 关键词：ＧＰＳ；ＧＩＳ；ＧＳＭ；出租车；调度；管理
中图分类号：Ｕ４９２．４ ３４文献标志码：Ａ Ｔａｘｉ Ｄｉｓｐａｔｃｈ Ｓｙｓｔｅｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＧＰＳ／ＧＩＳ／ＧＳＭ １．Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ Ｃｉｔｙ Ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｎｄ Ｄｅｓｉｇｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ２．Ｗｕｘｉ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｂｕｒｅａｕ Ｙｕ Ｂｉｎ Ｚｈｕ Ｈａｉｑｉｎｆ Ｌｉ Ｍｅｉｌｉ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｆａｓｔ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ＧＰＳ／ＧＩＳ／ＧＳＭ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｎｏｗａｄａｙｓ，ｉｔ ｉｓ ｗｉｄｅｌｙ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｒａｆｆｉｃ ｄｉｓｐａｔｃｈ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．ｒｎｌｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ＧＰＳ／ＧＩＳ／ＧＳＭ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｂｒｉｅｆｌｙ ａｎｄ ｅｘｐｌａｉｎｓ ｔｈｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｉｓｐａｔｃｈ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｏｆ Ｔａｘｉ Ｄｉｓｐａｔｃｈ Ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＧＰＳ／ＧＩＳ／ＧＳＭ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｔａｋｉｎｇ Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ ａｓ ａｎ ｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｉｓｃｕｓｓｅｓ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｕｃｈ ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ ｕｒｂａｎ ｔａｘｉ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ＧＰＳ；ＧＩＳ；ＧＳＭ；Ｔａｘｉ；Ｄｉｓｐａｔｃｈ；Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ
基于公交IC卡和GPS数据的出行客流OD提取
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基于公交IC卡和GPS数据的出行客流OD提取
作者：戚阳 黄信程 张锦旺 董火胜 于海洋
来源：《科学与技术》2018年第16期
摘要：出行客流分析对于制定公交的运营策略具有重要的指导意义，本文提出了一种GPS数据和公交IC卡的出行客流OD提取方法，实现了基于多元数据的客流OD获取，并在深圳e巴士平台得到了应用的验证。
关键词：出行分析；客流OD提取
1. 引言
国家交通数据显示，北上广深等一线城市，每天有过千万的通勤人次出行。一方面，现有的公交和地铁运营系统无法满足高峰期的出行需求，上下班高峰期运量不足，人员拥挤，聚合效应加长了数据的长尾，这些个体的需求数据会在数据的长尾下形成庞大的需求市场，已无法满足人群的需求以及个性化需求；另一方面，城市旅游包车、企业或事业单位通勤车等车辆使用效率低下，造成社会资源浪费；同时，小汽车出行占用道路资源，造成交通堵塞，而且也对城市空气污染造成很大压力。
在此背景下，顺应互联网+的趋势，定制公交服务应运而生。定制公交利用信息化手段组织客源，以混载搭乘的形式为处于相同区域，具有相同出行需求的人群定制一种介于常规公交与出租车之间的高品质公共交通服务。定制公交既能提供接近常规公交（远高于出租车）的通勤效率，最大限度地满足用户早晚高峰的出行需求，也能保持出租车的“一人一座”、“一站直达”要求，保证乘客的舒适性，因此具有很大的应用价值。
然而，目前实际运营的定制公交仍然存在着一些问题，很多定制公交公司不能很好地把握用户的出行需求，大部分的出行需求模型均采取出行调查或者利用单一数据来源的大数据挖掘方法，满足不了精确定制的需要。因此，基于多种数据对用户出行需求进行更为深入的挖掘显得极为迫切。
公交出行的需求分析的一个主要途径是OD提取，即从数据（例如公交用户的IC卡刷卡数据）中提取出城市居民出行的OD特征，以此反映出行需求的空间分布。本文将制定一种有效的客流OD提取策略，基于公交IC卡和GPS数据，实现可靠的OD特征提取，并在实际应用中验证算法的有效性。
基于大数据的城市交通出行模式分析与建模
基于大数据的城市交通出行模式分析与建模
随着城市人口的增加和城市化进程的加快，城市交通出行模式面临着日益严峻的挑战。为了解决交通拥堵、提升交通效率和改善市民出行体验，许多城市开始采用基于大数据的城市交通出行模式分析与建模技术。本文将重点探讨这一领域的发展和应用。
1. 大数据在城市交通出行模式分析中的应用
大数据在城市交通出行模式分析中具有重要的作用。首先，大数据可以收集和分析大量的交通数据，包括路况数据、公交数据、出租车数据、乘客出行数据等。通过对这些数据的分析，可以得出城市交通出行的模式和规律。其次，大数据可以帮助城市规划者进行交通规划和优化，通过分析交通数据，确定交通流量高峰时段和重点路段，从而合理规划道路和交通设施。此外，大数据还可以利用智能算法和模型预测未来的交通需求，为城市交通出行提供精准的预测和指导。
2. 城市交通出行模式分析与建模的方法
在城市交通出行模式分析与建模中，有许多方法和技术可以使用。首先，可以利用数据挖掘技术对交通数据进行分析，发现交通模式和规律。例如，可以使用聚类分析方法将相似的出行模式进行归类，从而帮助交通规划者更好地理解不同人群的出行习惯和需求。其次，可以利用机器学习算法构建交通预测模型，根据历史数据和影响因素预测未来的交通需求和交通流量。此外，还可以使用网络科学和复杂系统理论来研究城市交通网络的结构和演化特征，以及交通流动的动力学行为。 3. 基于大数据的城市交通出行模式分析与建模的应用案例
基于大数据的城市交通出行模式分析与建模已经在许多城市得到了应用。以中国的深圳市为例，该市利用大数据技术和算法对城市交通出行进行了深入分析。他们收集了大量的交通数据，包括地铁乘客数据、公交车GPS数据、道路交通数据等，并利用这些数据进行了模式分析和预测。通过分析乘客出行数据，他们发现地铁和公交出行的高峰时段和热点区域，为公交调度和交通规划提供了有力的依据。同时，他们还通过分析道路交通数据，预测出交通拥堵的路段，提前采取交通疏导措施，从而减少了交通拥堵的发生。
出租车智能管理信息系统解决方案
出租车智能管理信息系统解决方案
随着城市化进程的不断加快，出租车已经成为城市居民出行的重要方式之一、然而，传统的出租车管理方式存在着很多问题，如出租车调度不合理、安全隐患较大、服务质量难以保障等。为解决这些问题，开发一套出租车智能管理信息系统是非常必要的。
首先，出租车智能管理信息系统应该具备以下功能：
1.车辆调度管理：系统可以根据实时需求和交通情况，智能化的分配出租车司机，提高运营效率，减少空载率。
2.路线优化：系统可以根据交通状况和用户要求，为司机规划最佳路线，减少拥堵和行车时间，提高出租车服务质量。
3.车辆监控和安全管理：系统可以对出租车进行实时监控，包括车辆位置、速度、油耗等信息，及时发现安全隐患并采取相应措施。
4.车辆维护和保养：系统可以记录并管理出租车的行驶里程、维护信息等，提醒司机和公司进行车辆保养和维修，延长车辆使用寿命。
5.订单管理：系统可以实时处理乘客的订单请求，并自动分配最近的出租车司机，提高订单响应速度和满意度。
6.数据分析和统计：系统可以对出租车运营数据进行分析和统计，如订单量、运营效益等，为公司管理层提供决策依据。
为实现上述功能，出租车智能管理信息系统还需要以下关键技术支持：
1.定位技术：使用GPS定位技术，获取出租车的实时位置信息，为调度和路线优化提供基础数据。 2.数据通信技术：将出租车位置和状态等数据通过无线通信网络传输到后台服务器，实现实时数据更新和管理。
3.数据分析和处理技术：根据收集到的数据，通过数据挖掘、统计分析等方法，提供决策支持和性能评估。
4.数据安全技术：采用加密、身份认证等技术，保障数据的安全性和可靠性。
综上所述，出租车智能管理信息系统是提高出租车服务质量和效率的重要工具。通过该系统，可以实现出租车调度的智能化和精细化管理，提供最佳路线规划和安全监控功能，提高服务水平和乘客满意度。同时，该系统还可以为公司管理层提供实时的数据分析和统计，为决策提供科学依据。为了实现这一目标，需要借助定位、通信、数据分析和安全等关键技术的支持。
计算机应用实践报告选题(2篇)
第1篇
一、引言
随着我国经济的快速发展，城市交通拥堵问题日益严重，给人们的出行和生活带来了诸多不便。近年来，计算机技术的飞速发展，特别是大数据、人工智能等技术的广泛应用，为解决交通拥堵问题提供了新的思路和方法。本实践报告旨在探讨基于大数据技术的智能交通系统优化研究与应用，以期为我国智能交通系统的发展提供有益的参考。
二、实践背景与意义
1. 实践背景
（1）城市交通拥堵问题日益严重。据统计，我国大城市交通拥堵现象普遍，严重影响了居民的出行和生活质量。
（2）大数据技术的快速发展。大数据技术具有海量、高速度、多样性等特点，为智能交通系统的研究提供了丰富的数据资源。
（3）人工智能技术的应用。人工智能技术在智能交通系统中的应用，有助于提高交通管理效率，降低交通拥堵。
2. 实践意义
（1）提高交通管理效率。通过大数据分析和人工智能技术，实现对交通流的实时监控和预测，提高交通管理效率。
（2）优化交通资源配置。通过对交通数据的分析，为交通管理部门提供决策依据，实现交通资源的合理配置。
（3）改善居民出行体验。通过优化交通系统，降低交通拥堵，提高居民的出行效率，提升居民生活质量。
三、实践内容
1. 数据采集与处理
（1）数据来源：通过采集城市交通监控系统、智能交通信号灯系统、出租车GPS数据等，获取交通数据。 （2）数据处理：对采集到的数据进行清洗、去噪、转换等处理，为后续分析提供高质量的数据。
2. 交通流量预测
（1）建立交通流量预测模型。采用时间序列分析、机器学习等方法，建立交通流量预测模型。
（2）模型训练与验证。利用历史交通数据对模型进行训练和验证，提高预测精度。
3. 交通拥堵预警
（1）建立交通拥堵预警指标体系。根据交通流量、车速、道路占有率等指标，构建交通拥堵预警指标体系。
（2）预警模型构建。采用模糊综合评价、神经网络等方法，构建交通拥堵预警模型。
4. 交通信号优化
（1）信号配时优化。根据实时交通流量，动态调整信号配时方案，提高路口通行效率。
交通大数据分析报告(3篇)
第1篇
一、引言
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为各行各业转型升级的重要驱动力。交通行业作为国民经济的重要组成部分，其大数据分析对于提升交通效率、优化资源配置、保障交通安全具有重要意义。本报告旨在通过对交通大数据的深入分析，揭示交通运行规律，为政府部门、企业和公众提供决策依据。
二、数据来源与处理
1. 数据来源
本报告所使用的数据主要来源于以下渠道：
（1）交通管理部门：包括道路、桥梁、隧道、交通信号灯等基础设施的运行数据。
（2）交通运输企业：包括公交车、出租车、地铁、共享单车等交通工具的运行数据。
（3）移动互联网公司：包括手机信令数据、GPS定位数据等。
（4）政府部门：包括人口、经济、地理等社会经济数据。
2. 数据处理
（1）数据清洗：对原始数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等。
（2）数据整合：将不同来源的数据进行整合，构建统一的数据平台。
（3）数据标准化：对数据进行标准化处理，确保数据的一致性和可比性。
三、数据分析与结果
1. 交通流量分析
通过对道路、桥梁、隧道等基础设施的运行数据进行统计分析，得出以下结论：
（1）高峰时段交通流量较大，易发生拥堵。
（2）拥堵路段主要集中在城市主干道、交叉口等。
（3）不同时间段交通流量存在明显差异，如早晚高峰期、节假日等。
2. 交通工具使用分析 通过对各类交通工具的运行数据进行统计分析，得出以下结论：
（1）公共交通工具使用率较高，尤其在早晚高峰期。
（2）私家车使用率较高，尤其在周末和节假日。
（3）共享单车使用率逐年上升，尤其在城市中心区域。
3. 交通拥堵原因分析
通过对交通流量、交通工具使用等数据进行分析，得出以下结论：
（1）道路建设滞后：城市道路建设速度跟不上城市人口增长和车辆保有量的增加。
（2）交通管理不到位：交通信号灯设置不合理、交通违法行为查处力度不足等。
（3）城市规划不合理：城市功能区划分不合理、土地利用效率低下等。
厦门市出租车GPS应用实践与成效浅析
刘 红 军 ｜ ｉｌｌ
科技论坛
随着城市的快速发展和社会经济水平的不断
提高．出租车已成为人们工作生活中不可或缺的
出行交通工具。由于出租车行驶路线不固定、全天
候２４小时营运、乘客人群繁杂、承包经营及驾驶
员流动性较大等特点．如何加强出租车安全管理，
提高出租车行业服务水平和营运效益．是出租车
行业主管部门和出租车营运企业一直以来都在努
力思考的问题。出租车ＧＰＳ（全球卫星定位系统）
的应用是解决上述问题的有效手段之一。
应用回顾
厦门市出租车ＧＰＳ应用始于２００１年。为加强
厦门市出租车行业管理，保障驾驶员人身财产安
全．提高出租车社会服务化水平．市政府提供财政
补贴．建设了厦１］市出租车ＧＰＳ卫星定位监控报
警调度系统。厦门市人大常委会于２００１年１１月
以公告第２６号公布了《厦门经济特区出租汽车营
运管理条例》，明确厦门市出租车必须安装使用卫
星定位装置．为厦门市出租车ＧＰＳ应用奠定了法
律基础。
随着时间的推移和新技术的不断更新。ＧＰＳ
应用功能也在不断丰富。厦门市出租车ＧＰＳ应用
经过了如下的历程：
２００１—２００２年．全市３４３７辆出租车全部安装
ＧＰＳ．建成厦门市出租车ＧＰＳ运营服务平台．并在
市公安局１１０指挥中心设立出租车报警处理分中
心．在市交通委运管处设立出租车行业监管分中
心．在市地税局设立出租车税控数据管理分中心，
创下多项全国第一：
１．第一个全部出租车安装ＧＰＳ的城市。
２．全国首创出租车ＧＰＳ报警直通１１０指挥中
心。 ３．全国最早实现税控计价器数据通过ＧＰＳ采
集传输。
２００５年．出租车数量达到３６４６辆。更新投放
的１０００辆出租车全部采用比之前短信传输更先
进的ＧＰ１ＬＳ通讯方式。
２００７年．更新投放的２２０４辆出租车增加摄像
头．实现报警时抓拍乘客图像作为处警依据，并实
现免提通话和易通卡支付功能。 鹰门帘出租
用实践与成效科技论坛
２００８年．岛外出租车加装遥控断油继电器．实