浮动车数据挖掘在出租车规划中的应用研究

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1、浮动车数据挖掘在出租车规划中的应用研究庄立坚宋家骅丘建栋段仲渊【摘要】为支持出租汽车营运评价和行业规划，科学掌握其营运现状与特点，以深圳市1个典型工作日为例，研究浮动车数据挖掘在出租汽车营运特征研究中的应用。依托对浮动车数据的特征解析，提出面向出租汽车营运挖掘分析的数据处理流程，针对空载率、运营速度、出行时长、出行需求的时空差异性等方面分析深圳市的出租汽车行业营运现状与特点。研究可为出租车规划提供新的视角，从对既有数据深度挖掘的角度提升规划的精度和效益。【关键词】智能交通系统；道路交通；数据挖掘；出租汽车；营运特征1引言出租汽车是城市公共交通系统的重要组成部分

2、，然而，中国大城市目前普遍存在出租汽车空驶率高却又经常“打不到车”的现象，行业整体营运效率不高，亟需实时掌握出租汽车的时空营运特性，用以支持车辆调度、行业规划、政策研究等[1-2]。常规的出租汽车运营数据采集方式包括人工调查和计价器记录，存在成本高、信息少、可靠性差、延时大等缺点。浮动车（FloatingCar）是伴随着智能交通应用而发展起来的新型交通信息采集手段，它是指安装有GPS定位模块和无线通信模块的普通车辆，能实现较高精度的卫星定位并实时将位置信息传送到服务器数据中心。由于具备营运时间长、道路覆盖面广、便于集中管理等显著优点，出租汽车已成为国内外的浮动

3、车典型。在国内，浮动车数据（FloatingCarData,FCD）一般指的就是出租汽车GPS数据，因此除了用于对路网交通状态的感知之外，在对出租汽车本身的营运分析方面也具有极大的潜力[3]。相关研究方面，李道勇、康留旺、傅常伦等[4-6]仅从空驶率的角度分析深圳市出租汽车的运营特点，全面性不足；胡小文等[7]以100辆出租汽车的GPS数据为基础，分析出行需求空间分布、出行时长、出行距离等三项指标，但由于出租汽车的样本规模过小，难以准确反映实际整体运营状况；庄立坚、翁剑成、王刚等[8-10]对出租汽车的运营管理指标进行分类建模，分析空载率、速度、出行时长/距离

4、等多项指标，但在出行需求角度未做深入挖掘探讨。为支持营运评价和行业规划，科学掌握其运营现状与特点，以深圳市一个典型工作日为例，针对空载率、运营速度、出行时长、出行需求的时空差异性等方面进行分析，探讨浮动1车数据挖掘在出租汽车营运评价中的应用。2浮动车数据属性研究以深圳市所有安装有车载GPS模块的出租汽车为研究对象，因此，本研究所提及的浮动车特指出租汽车，浮动车数据特指出租汽车GPS数据。根据预设定，GPS模块会以一定的时间间隔向深圳市交通委员会数据平台实时发送出租汽车当前的位置信息。服务器接收端实时接收回传的GPS数据，并以5分钟的间隔依次生成txt文本包，每

5、天共生成288个包。如表1所示，浮动车数据的属性包括定位时间、车牌号码、公司代码、经纬度坐标、速度、方向、运营状态、数据可用性等。表1浮动车数据属性说明属性类型范例说明定位日期整型201411202014年11月20日定位时刻整型23400:02:34车牌号码文本型粤B4NK66车辆唯一标识所属公司代码文本型H出租汽车汽车公司代码经度浮点型113.887199小数点后取6位纬度浮点型22.590599小数点后取6位速度整型23瞬时速度方向角整型225与正北方向的顺时针夹角（0-359）运营状态整型00表示空车，1表示重车数据可用性整型10表示异常，1表示正常选

6、取一个典型工作日（2014年11月20日00:00-24:00，周四）的深圳市浮动车数据，基础统计分析结果如下：（1）全天24小时回传的数据记录为56860640条，包含15560辆出租汽车，文本数据包总大小约为3.2GB。（2）深圳市浮动车数据在时间上的差异性很小，每5min的数据均在20万条左右，但在空间上存在明显的分布不均匀性。定义公式(1)所示的点密度用于表征空间分布特征，其中Di为第i个小区的点密度，Ni为落在第i个小区内的GPS点数量，Si为第i个小区的面积。选取任意5min的数据进行分析，结果如图1所示，出租汽车密集分布于中心城区、龙岗中心区、宝

7、安机场、深圳北站、科技园等区域，在其他区域分布非常稀疏。DNS=(1)iii2图1浮动车数据的空间分布不均匀性（3）图2显示了不同营运状态下的速度分布情况，其中，纵坐标做了对数化处理。对于全部数据，速度为0的记录为25670824条，占总数据量的45%；对于空车状态的数据，速度大于35km/h的数据量呈显著下降趋势；对于重车状态的数据，速度大于80km/h的数据量呈显著下降趋势。所有出租汽车数据的速度平均值是18.84km/h，重车状态下的速度平均值是28.28km/h，空车状态下的速度平均值是12.43km/h。以35km/h为分界线，空车速度小于35km/

8、h的数据量多于重车，空车速度大于35k