典型文献
基于出租车订单轨迹数据的城市居民出行需求区域挖掘
文献摘要：
为了深入挖掘城市居民的出行特征与出租车运营的时空规律,通过定义上客热点区域、高收入订单区域、高平均订单收入区域、高收入上客区域为目标区域,比较分析目标区域的时空分布规律,以西安市为例挖掘城市居民出行需求区域的时空分布特征.首先,使用正六边形的泰森多边形对研究区域进行网格划分;其次,通过确定订单总量、里程利用率、每小时平均收益、平均载客时间、平均载客距离、平均空驶距离6项指标建立灰色决策模型,得出西安市出租车运行效率较高的时段,并基于焦点统计算法提取目标区域.研究结果表明:在08:01～09:00、14:01～15:00、17:01～18:00,21:01～22:00这4个时间段中西安市出租车运行效率较高;高收入订单区域的分布代表了居民的长距离出行需求分布,其时空变化较小,主要聚集在交通枢纽附近;高平均订单收入区域大部分都在西安市主城区外,存在居民出行需求难以满足的问题;由于交通拥堵等因素的影响,出租车上客热点区域并非完全是高收入载客区域.研究成果对于西安市居民出行特征分析,出租车司机收入提升,以及城市公共交通规划部门政策制定具有一定的借鉴.
文献关键词：
交通工程;出行需求;时空分布特征;灰色决策模型;焦点统计算法;出租车订单轨迹
中图分类号：
作者姓名：
焦萍;马宁远;段雅馨;赵剑楠;耿新瑞;孙璐
作者机构：
西安航空学院经济管理学院,陕西西安710077;长安大学运输工程学院,陕西西安710064;比亚迪汽车工业有限公司,广东深圳518118;西安市交通发展研究中心,陕西西安710082
文献出处：
引用格式：
[1]焦萍;马宁远;段雅馨;赵剑楠;耿新瑞;孙璐-.基于出租车订单轨迹数据的城市居民出行需求区域挖掘)[J].长安大学学报（自然科学版）,2022(04):108-117
A类：
出租车订单轨迹,载客时间,灰色决策模型,焦点统计算法
B类：
轨迹数据,城市居民,居民出行需求,车运,时空规律,热点区域,高平,目标区域,时空分布规律,西安市,时空分布特征,正六边形,泰森多边形,网格划分,均载,空驶,长距离,需求分布,时空变化,交通枢纽,主城区,区外,交通拥堵,车上,居民出行特征,出行特征分析,出租车司机,机收,城市公共交通,公共交通规划,交通工程
AB值：
0.208155
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