乘客出行熱點(diǎn)區(qū)域分布預(yù)測與可視化研究.pdf

1、隨著城市規(guī)模擴(kuò)大和城市人口密度的快速增長，人們對交通服務(wù)的需求日益增高。傳統(tǒng)的客運(yùn)服務(wù)方式主要是固定站點(diǎn)的公共汽車載客以及馬路邊揮手叫車模式，由于客運(yùn)雙方信息不對稱，因此很難滿足出行者日益增長的即時(shí)出行需求。近年來，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展以及廣泛應(yīng)用促進(jìn)了客運(yùn)服務(wù)模式的多樣化發(fā)展。與之同時(shí)，通過移動手機(jī)進(jìn)行網(wǎng)約車，也越來越受到出行者的喜愛?？蛻敉ㄟ^移動手機(jī)進(jìn)行叫車，服務(wù)器根據(jù)即時(shí)采集的GPS信息，向在線司機(jī)進(jìn)行派單。由于網(wǎng)約車具有高效、便

2、捷等優(yōu)勢，因此逐漸成為城市客運(yùn)交通系統(tǒng)的重要組成部分。
　　本文通過分析網(wǎng)約車歷史訂單數(shù)據(jù)，對乘客出行熱點(diǎn)區(qū)域分布進(jìn)行預(yù)測并進(jìn)行可視化展示。首先，對原始訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及處理，過濾掉冗余與異常數(shù)據(jù)。其次，分析高峰期、天氣狀況、活動情況以及是否節(jié)假日因素的影響，對歷史訂單進(jìn)行篩選，構(gòu)造出所需的樣本空間。之后，提取篩選后訂單的實(shí)際開始經(jīng)緯度，通過DBSCAN算法過濾干擾噪聲點(diǎn)，采用Canopy和K-Means++算法獲取最終聚類。最后

3、，將聚類按密度大小排序，通過熱力圖的方式進(jìn)行擴(kuò)展，由暖色到冷色熱度逐漸遞減，繪制出熱點(diǎn)，以熱點(diǎn)為中心，以熱點(diǎn)到聚類最邊緣點(diǎn)為半徑，繪制出熱點(diǎn)輻射區(qū)域，并將經(jīng)緯度逆解析，標(biāo)注出實(shí)際地理信息、POI點(diǎn)信息、商圈信息以及交通流量等。
　　本文構(gòu)建了一個(gè)可交互的預(yù)測與可視化系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以快速預(yù)測并瀏覽指定城市不同區(qū)域的乘客出行熱點(diǎn)分布情況，為司機(jī)調(diào)整接單線路提供有效引導(dǎo)，促使運(yùn)力分布與乘客出行需求盡可能趨于平衡，從而提高派單成功率以及實(shí)