用出租车GPS大数据分析报告深圳交通道路情况

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1、用出租车GPS数据分析深圳交通道路情况摘要：本问根据深圳市出租车GPS数据所提供的信息，针对交通出行数据的空间分布特征，选取了4月18号这天的了两个时间段一个是早上7:00-11:00，另一个是晚上17:00-22:00并抽取出租车载客过程中乘客上下车的GPS位置坐标，利用K-Means空间聚类算法进行交通小区的划分。结合深圳市的行政区域共划分出6个交通小区，并用聚类中心的点来代表该小区。由出租车提供的GPS数据和小区划分，给出载客出租车的OD时空分布，OD时空分布表3。假设人们出行到各个小区的概率是等可能的基础上，又对人们的出行的OD时空分布进行了推断表4，出租车载客后的行驶数据，采用

2、Excel对数据的处理，筛选出拥堵的时段的行驶数据并设定拥堵的标准，得到对于出租车在路段上的车速在第一个时间段小于2.92733公里/小时的时候可以认为拥堵，拥堵的时段10：00-11:00；同样对于晚上的时间段当车速小于3.55公里/小时，可以认为拥堵，拥堵的时段17:45-19:00.最后，以附录的形似给出了K-Means空间聚类算法的matlab程序。关键词K-Means空间聚类算法OD时空分布交通小区Excel131.问题重述各大城市出租车越来越多的安装了GPS终端，这些终端能够每隔1分钟向出租车管理中心发送本车的位置、速度和方向等信息，是车辆GPS实时数据。原始数据主要保存出租

3、车上装配的GPS终端所采集的数据。问题一，根据出租车载客的起讫点，结合深圳市的交通地图，恰当的划分交通小区，并选择小区中的某一点，用其经纬数值作为该小区的坐标。问题二，根据小区划分和出租车GPS数据，给出载客出租车的OD时空分布。如：某时刻从坐标到、的出租车有多少辆。问题三，由此，在合理的假设条件下，能否对人们出行的OD时空分布进行推断？问题四，根据出租车载客后的行驶数据，筛选出拥堵的路段时段以及拥堵的路口时段。拥堵的标准自己设定，如某路段在某个时段平均行驶速度小于多少公里/小时（比如，10公里/小时），可认为是拥堵。2.模型假设1、认为在我们选取的时间段之外，出租车数据对我们的结果影响

4、很小，可以不考虑。2.、我们认为0就是没人，1就是有人，而且乘坐的人数也就是一个人。3、假设所有出租车都只能在划分的几个小区内，不能跑出小区之外。4、乘客在某个小区上车后前往各个小区的概率是等可能的，如在途中还经几过小区那他下车的概率也是等可能的。3.符号说明X：给定的原始数据集：第K个聚类集：第K个聚类中心点：样本i和j之间的距离P(i,j):表示从i小区到j小区的概率n:从i小区到j小区之间要进过的小区个数q:在n个小区之间下车的概率T：表示平方准则层函数13：表示期望在n小区下车的人数：7:00-11:00之间的平均速度，：17:00-22:00之间的平均速度：本小区的不离开车辆数

5、4.模型的建立与分析4.1对问题一二的分析和建立模型4.1.1交通小区概念交通小区是具有一定交通关联度和相似度的节点或连线的集合，反映了城市路网交通特征的时空变化特性。交通小区具有同质性、关联性、动态性、稳定性、自组织性等特性。交通小区的划分是分析城市交通网络的一个很好的方式,因为交通小区内具有相似的交通特征和较强的交通关联性。交通小区的划分与该城市的人口、面积、经济特征、产业结构等密切相关。4.1.2模型建立假设给定数据集X={

6、xi∈RP，i=l，2，⋯，n)，其中还有j个样本描述。个聚类中心分别为、、、、、两样本之间的欧氏距离为再由评价准则函数最后得到k个聚类中心。算法思想：(1)

7、从X个数据据对象中任意选择k个对象作为初始聚类中心；(2)循环下述流程(3)到(4)，直到目标函数T值不再变化；(3)根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象的距离，并且根据最小距离重新对相应对象进行划分；(4)重新计算每个聚类的均值(中心对象)。134.1.3模型一二的求解根据出租车载客的起点和讫点，选取两个时间段的车辆GPS数据，由于数据庞大，我们对选取的原始数据进行优化，优化后原始数据的一部分见表1表1优化原始数据部分name.timejdwdstatusvangle粤BA1A152011-4-187:03114.043522.60092004粤BA1A152

8、011-4-187:19114.067722.523731322粤BA1A152011-4-187:33114.082222.5338007粤BA1A152011-4-187:57114.089322.558521185粤BA1A152011-4-188:02114.07722.5583005粤BA1A152011-4-188:34113.992322.539051257粤BA1A152011-4-188:40114.009522.