基于出租车GPS数据的高效益寻客推荐策略研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 出租车GPS数据应用现状研究 | 第13-15页 |
| 1.2.2 出租车GPS数据时空分析方法研究 | 第15-16页 |
| 1.2.3 出租车寻客推荐策略方法研究 | 第16-19页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 论文组织和章节安排 | 第20-23页 |
| 2 高效益寻客指标研究 | 第23-26页 |
| 2.1 高效益寻客影响因素 | 第23-24页 |
| 2.1.1 载客态单位时间收入E | 第23-24页 |
| 2.1.2 相邻空载态寻客时间T | 第24页 |
| 2.2 效益指标模型 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 出租车GPS数据获取与预处理 | 第26-35页 |
| 3.1 研究区概况及数据来源 | 第26-27页 |
| 3.1.1 研究区概况 | 第26页 |
| 3.1.2 数据说明 | 第26-27页 |
| 3.2 数据预处理 | 第27-30页 |
| 3.2.1 GPS数据预处理 | 第27-29页 |
| 3.2.2 GIS地图预处理 | 第29-30页 |
| 3.3 地图匹配 | 第30-34页 |
| 3.3.1 匹配算法 | 第30-32页 |
| 3.3.2 匹配结果 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 出租车高效益客源时空特征分析 | 第35-47页 |
| 4.1 高效益客源时间分布特征 | 第35-38页 |
| 4.1.1 工作日与非工作日客源量的变化特征 | 第35-36页 |
| 4.1.2 一天不同时段客源量的变化特征 | 第36-37页 |
| 4.1.3 一天不同时段效益指数的变化特征 | 第37-38页 |
| 4.2 高效益客源空间分布特征 | 第38-43页 |
| 4.2.1 地统计分析方法 | 第38-39页 |
| 4.2.2 高效益客源空间分布特征 | 第39-43页 |
| 4.3 高效益客源重心时空变化 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 5 基于出租车效益的寻客推荐策略研究 | 第47-71页 |
| 5.1 高效益载客热点区域划分 | 第48-51页 |
| 5.1.1 高效益载客热点分析 | 第48-50页 |
| 5.1.2 高效益载客热点区域划分 | 第50-51页 |
| 5.2 推荐度指标模型构建 | 第51-60页 |
| 5.2.1 请求点到载客热点的最短行驶时间t | 第51-55页 |
| 5.2.2 载客热点区域的出租车需供比C | 第55-56页 |
| 5.2.3 载客热点区域的交通运行指数TPI | 第56-59页 |
| 5.2.4 推荐度指标模型 | 第59-60页 |
| 5.3 深圳市出租车高效益寻客推荐研究实例 | 第60-69页 |
| 5.3.1 高效益载客热点区域划分 | 第61-62页 |
| 5.3.2 推荐度指标构建与计算 | 第62-66页 |
| 5.3.3 推荐策略有效性对比验证 | 第66-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 6 总结与展望 | 第71-75页 |
| 6.1 工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 研究特色 | 第72-73页 |
| 6.3 研究展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 作者简历及攻读硕士期间科研成果 | 第80页 |
