用出租车GPS数据分析深圳市道路交通情况

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1、...用出租车GPS数据分析深圳道路交通情况摘要随着城市经济的发展，城市交通量不断增大，出租车通过安装GPS终端，将交通信息反馈给管理中心，为城市交通进行合理的规划做出了贡献。本文利用深圳市出租车GPS数据，解决了交通小区的划分，OD时空分布的计算和预测等问题。针对问题一，由于数据量庞大，本文选取2011/4/19一天的数据进行处理。选取车辆状态status从0变为1，从1变为0对应的坐标分别作为出租车载客的起讫点，对数据进行筛选。根据筛选后的数据，利用出租车起讫点的密集程度用基于密度的聚类算法—DBSCAN聚类进行交通小区的划分，得到划

2、分图。针对起讫点过于密集且没有进行划分的区域，结合深圳市交通地图，采用K-Means空间聚类对这些地区进行细分，最后将深圳市划分为A-K等11个交通小区，划分结果见图6，对比深圳市行交通地图发现本文划分的小区与其大致吻合。本文通过计算小区内各点经纬度的平均值作为小区的坐标。如A区坐标：（114.23,22.56）。针对问题二，本文用OD矩阵表示OD时空分布，选取2011/4/19,7:40时刻做具体计算说明。首先计算出该时刻下，车辆状态status为1，即出租车重载或者开始载人的地点与各小区坐标的马氏距离，选取马氏距离较小的小区作为载客出

3、租车起点的所属小区，追踪载客出租车的讫点，用同样的方法计算出讫点所属小区。对到达每个小区的车次进行累加求和，即可得到该时刻各小区之间的交通量，即OD时空分布。例如7:40从E区前往K区的人数为130。用同样方法可以计算出任意时刻载客出租车的OD时空分布。针对问题三，首先建立居民出行选择出租车作为交通工具的概率随小区间距离变化的隶属度函数，计算出各小区之间居民选择出租车来往的概率。然后挑选出居民出行特征明显的五个时刻：1:20,7:40,12:30,17:30,21:30，分别计算载客出租车的OD时空分布，之后根据各小区之间出租车通行的概率

4、求解出居民出行的OD时空分布。最后统计其他部分时刻的居民出行总量，得到2011/4/19一天的居民出行量随时间的变化曲线，得出早上8点左右和下午6点左右是居民出行的高峰期。在此基础上，基于信息熵对居民出行分布的均衡性进行了分析，得出夜间和午间居民出行相对均衡。针对问题四，本文设定路口、路段车辆的平均行驶速度分别小于10km/h、20km/h时，认为拥堵。对载客出租车的行驶方向进行分析，确定出路口和路段位置。将2011/4/19除去居民出行较少的时间段21:00-7:00的其余时间按两个小时为间隔，划分为7个时间段。分别计算出各个时间段内，

5、行驶在同一路段或路口所有载客出租车的平均速度，按照拥堵标准确定出各个时间段得拥堵路段和路口，得到拥堵图。通过分析7个拥堵图发现，大量路口和路段在7:00-9:00和17:00-19:00处于十分拥堵的状态，在11:00-13:00和19:00-21:00处于拥挤的路口和路段相对较少，其他时间基本没有出现拥堵情况。关键词：DBSCAN聚类K-MeansOD矩阵隶属度函数信息熵参考学习...一、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

6、据主要保存出租车上装配的GPS终端所采集的数据，这些数据包括序号，车牌号码，GPS时间，经度，纬度，车辆状态(空车、重车)，车辆速度，车辆方向(8个方向)等信息。附注网站提供了深圳市出租车GPS数据，从这些数据你是否能够:1.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。2.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。3.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？4.根据出租车载客后的行驶数

7、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。二、问题分析2.1交通小区的概念交通诱导是均衡一定区域的交通流量，区域控制是对一定数量交叉口的协调控制。将这个有限的交通区域称之为交通小区。交通小区是具有一定交通关联度和交通相似度的节点或连线的集合，随时间、关联度和相似度的变化而变化，反映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[1]。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

8、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，并在一定程度上反应了一个城市的吸引力。一般来说，交通小区的划分应该遵循以下原则[2]：（