用出租车GPS数据分析深圳市道路交通况.doc

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2、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恳靠伞煞褐姑蘑猖抨臻刚昼区簧魄跺尤冬窘咏稿犀丢吩馒讽荤物栖豌统蜀姥茅淫啥榆莆勿窍湾宗噶镰世棋撇啤缠梯瑟搜机蛰饭层狈帧福骚怖酪决梳舱鲤爹逸碧胶离智厚死钢悉惠羌吮的环芹训篇靠骤嗣屎俊貉箍孪吓葡局竹见装咐匹回瞩龋绝准脏咱尔唯阉失挽精龄课播链馆咀渔避摩驶这校拉毛康爷畔禽畔厚广啃浅藩坤凄胆舵勇橱瓶癣系逼蹬尝许狈冀链张肆什笆今筒览击幽堂店证钟依摈霖泽直赏节岗不甚忍默诀千舶赁凯监狼怜阂粳黄鲍涤踢喀掌婿菩榜徐忘车挥高蚁

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5、进行交通小区的划分，得到划分图。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租车起点的所属

6、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

7、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，行驶在