基于某出租车GPS大数据地居民出行时间及空间特征分析报告

1、实用文档基于出租车GPS数据的居民出行时间及空间特征分析摘要现今,对于居民出行行为的分析已经成为城市进行交通道路建设及城市规划的一项重要参考。由于GPS技术具有实时、客观以及数据量大等特点,在交通领域的应用变得越来越广泛;另外,出租车作为一种特殊的交通工具,其运营规律能够很好的反映乘客出行特点。针对问题一:由于GPS车载终端采集的经纬度坐标和电子地图本身都具有一定的误差,因而导致车辆坐标无法与电子地图中与之行驶相对应的道路对象相吻合。因此首先，用MATLAB软件选用所有数据做出GPS轨迹图。然后把选用的点标记在GIS上。最后采用道路匹配算法，使车辆定位点与相应的道路相匹配,而将该点直接匹配到道

2、路中心线上。 针对问题二：我们选择的是用柱形图来统计分析乘客出行的时间特征。如我们以时间影响运营状态中的各因素程度大小做出柱形图，从而分析出出租车在某个时间段运营状态如何。通过对各因素的分析得出乘客在 7：00-11：00，11:00-15:00, 15:00-19:00,19:00-23:00 出行量最大。这与平时生活中大家上下班或日常生活的出行高峰期是吻合的。针对问题三：附表中给出的出租车运行的时间比较密集，则可以看作出租车运营状态是连续的，提取运营状态中0、1或1、0转换处用MATLAB软件将这些时刻的经纬度坐标绘制出来，得出较为密集的点就是乘客经常去的地方，也是出租车乘客出行的空间热点

3、区域。通过散点图分析:北京市出租车乘客出行的空间热点区域为海淀区、朝阳区、东城区、西城区、天安门。【关键词】MATLAB软件 出租车GPS数据 道路匹配算法 空间分布 柱形图 散点图一、问题重述与背景现今,对于居民出行行为的分析在城市交通规划中变得越来越重要,并已经成为城市进行交通道路建设及城市规划的一项重要参考。随着现代生活节奏和城市居民生活多元化的加剧,给居民出行的调查带来了难度。由于GPS技术具有实时、客观以及数据量大等特点,在交通领域的应用变得越来越广泛;另外,出租车作为一种特殊的交通工具,其运营具有随机性、24小时全天行驶以及即停即走等特点,行驶起讫点和行驶时间完全由乘客决定,其运营

4、规律能够很好的反映乘客出行特点。 基于此，请收集相关出租车GPS数据，以某个地区、某个时段的数据资料为依据，研究居民出行行为，重点解决以下几个问题：1、当把出租车GPS行驶轨迹在电子地图上叠加时,由于GPS和电子地图两者均存在误差,使得叠加后出租车GPS轨迹点很可能并不在相应的行驶道路上,因此就需要进行地图匹配。请给出合适的地图匹配算法，将出租车GPS轨迹数据匹配到电子地图的路网数据上。 2、基于出租车GPS轨迹数据,从日出行总量、出行时段、出租车空驶率等四个方面（或者其他的指标）统计分析乘客出行的时间特征。3、基于乘客出行行为的空间特征,建立模型,识别出租车乘客出行的空间热点区域。二、问题假

5、设1.问题的求解只考虑附件表格中的七个基本因素(GPS状态不考虑)。2.运营状态没有错误显示。3.在正常工作日下的乘客日出行量。4.附录表中显示的运营状态是连续的，同一辆出租车在运营状态中有1、0或0、1转换时，乘客在转换处下车或上车。三、符号说明柱形图中：1表示7:00-11:00，2表示11:00-15:00，3表示15:00-19:00，4表示19:00-23:00，5表示23:00-3:00，6表示3:00-7:00四、问题分析目前GPS在交通运输领域的应用主要是交通状况的判断，即通过浮动车的方式对道路交通的拥堵状况进行分析和判断，从而有助于城市交通管理部门对交通进行诱导和对突发事件进

6、行及时处理，减少交通损失。在此背景下，分析以下问题。收集到的出租车GPS数据见附件一。问题一：当把出租车GPS行驶轨迹在电子地图上叠加时,由于GPS和电子地图两者均存在误差,使得叠加后出租车GPS轨迹点很可能并不在相应的行驶道路上。而GPS定位的误差来源：一是为卫星相关误差；二是接收机相关误差；三是观测相关误差。为了能克服GPS的误差将出租车GPS轨迹数据匹配到电子地图的路网数据上。首先，用MATLAB软件选用所有数据做出GPS轨迹图。然后把选用的点标记在GIS上。最后采用道路匹配算法，使车辆定位点与相应的道路相匹配,而将该点直接匹配到道路中心线上。 问题二：对于统计分析乘客出行的时间特征，我

7、们选择用柱形图的形式从出租车的空车、载客以及GPS速度以时间为线索进行分析，空车越少，载客越大客流量就越大，而GPS速度越大并不等于客流量较大或客流量较小，路途车辆的多少会影响GPS速度的大小。以时间为横坐标以运营状态中的空车与载客的综合指标为纵坐标，以时间为横坐标，以GPS速度为纵坐标，做出两个柱形图，从柱形图中的个时间段柱形图高度来分析一天当中日出行总量，出行时段，出行高峰时段和出租车空驶率的变化情况，从而统计分析出乘客出行的时间特征。问题三：由于附表中给出的数据时间较为密集，则可以看作出租车运营状态是连续的，因此，在运营状态从1变为0或从1变为0这中间的时间段中途没有换乘客，到0的那一刻

8、下车或在1的那一刻上车。乘客在这个地点上车或下车的比较多即是空间热点区域。通过数据统计，将出租车的1，0转换处和0，1转换处的经纬度提取出来，并用MATLAB在纸上标记出各个点，一共提取250个下车或上车点，在图中显示较为密集的点就可以看作是乘客出行的空间热点区域。五、模型的建立和求解5.1问题一：道路匹配算法道路匹配算法，使车辆定位点与相应的道路相匹配,而将该点直接匹配到道路中心线上。这种算法是一种基于分步定位车辆位置的方法，即首先确定车辆的大致位置，车辆在哪一条道路上，然后再围绕这条道路进行点匹配，也就是车辆在这条路上的哪个点附近，这样最终确定车辆的具体位置。将这种算法和GPS技术相结合就

9、可以对车辆进行定位、监控、调度。5.1.1 数据处理 选取某一辆车的所有数据进行数据筛选，将经纬度无变化的删除，保留状态为1的数据。在这些数据中选取30组的经纬度数据（见表一)。表一：选取30组的经纬度数据116.329639.9509116.328639.95088116.328439.95088116.327139.95082116.325639.95075116.323939.95066116.322239.95057116.320639.95047116.320339.95046116.31939.9504116.318539.95035116.318439.95035116.3184

10、39.95035116.318439.95035116.318439.95035116.318439.95035116.318439.95035116.318439.95035116.318439.95035116.317839.95011116.317839.94992116.31839.94879116.318239.94716116.318439.94549116.318739.94376116.318839.94198116.318939.94165116.319139.94012116.319339.93847116.318739.937795.12 MATLAB作图将这30组数据利

11、用MATLAB软件做成散点图和折线图（见图一、图二）。图一：目标数据散点图图二：目标数据折线图5.1.3 GIS标记与分析 将表一中的30组数据标记在谷歌地图中（见图三）。图三：谷歌标记点 由于GPS车载终端采集的经纬度坐标和电子地图本身都具有一定的误差,因而导致车辆坐标无法与电子地图中与之行驶相对应的道路对象相吻合。在GIS图像表现为车辆并非行驶在道路上。分析可发现标记点主要在大慧寺路和中关村南大街，只有7号店在道路以外，所有要在下一步用道路匹配算法，使车辆定位点与相应的道路相匹配,而将该点直接匹配到道路中心线上。5.1.4道路匹配算法这种算法是一种基于分步定位车辆位置的方法，即首先确定车辆

12、的大致位置，车辆在哪一条道路上，然后再围绕这条道路进行点匹配，也就是车辆在这条路上的哪个点附近，这样最终确定车辆的具体位置。将这种算法和GPS技术相结合就可以对车辆进行定位、监控、调度。主要步骤：步骤一：路匹配以GPS第7个数据点为圆心,以最大定位误差为半径作圆，与该圆相交的道路组成一个道路集合,匹配目标道路大慧寺路就位于该集合中。现在,可从该点到道路集合中的每条道路作投影,把投影距离最短的道路确定为匹配的目标道路。步骤二：点匹配匹配道路成功以后,接下来就是进行点匹配。该方法首先做了一个假定,即把道路假想为由一些折线段连接而成,这样便于抽象数学模型进行研究。然后再在误差允许的范围之内进行判断,

13、以确定最接近的点。道路由一些折线段构成,可以通过几何方法求出该点到路上的每条线段的最短距离。如果该点在线段上的投影点位于线段以内则求出投影点,对应的垂距为所求。如果投影点在线段以外,只用求出点到线段两个端点的距离,短者为所求。然后求出点到各条线段的最短的距离,对应的投影点即为点到路上的匹配点。算法如下:（1）对道路层预处理,将所有道路转换成折线段；（2）在道路层中查找位于误差圈内或与误差圈相交的道路；（3）如果RoadSet中道路总数为0那么匹配失败； （4）对RoadSet中的每条道路Roadi作循环:如果Roadi的路名等于上次匹配道路名，那么在Roadi上匹配点,Return成功；（5）

14、对RoadSet中的每条道路Roadi作循环:求出GPSpt到Roadi的最短距离di；如果didmin那么dmin=di,Roadmin=Roadi；（6）在Roadmin上匹配点,Return成5.2 问题二：柱形图统计分析我们选择的是用柱形图来统计分析乘客出行的时间特征。如以时间影响运营状态中的各因素程度大小做出柱形图，从而分析出出租车在某个时间段运营状态如何。5.2.1 数据处理 将一天当中的时间分为6段，分别为7：00-11：00，11：00-15：00，15：0019：00，19：0023：00，23：00-3：00，3：007：00。六段分别用代码1，2，3，4，5，6表示。将表

15、格中每一时间段的运营状态中的空车和载客的代码0和1提取出来求平均值，将表格中每一时间段的GPS速度求平均值，结果见表二： 表二：各时间段出租车载客情况与速度的变化时间段0-1平均值速度平均值7:00-11:00 (1)0.8613860.8316811:00-15:00 (2)0.9123356.1428615:00-19:00 (3)0.7985462.3454319:00-23:00 (4)0.8735452.1834223:00-3:00 (5)0.4666370.578753:00-7:00 (6)0.2310230.006545.2.2 绘制柱形图 分别以上述两个表格中的数据，用ma

16、tlab软件（程序见附件一），以时间为横坐标，以平均值为纵轴，柱形图见图四： 图四：空车与载客的综合指标在各时间段的变化 以时间为横坐标，以GPS速度，柱形图见图五：图五：GPS速度在各时间段的变化简 5.2.3结果分析写 通过对上面两个柱形图的分析在7：00-11：00，11:00-15:00, 15:00-19:00,19:00-23:00为乘客出行高峰期，这几个时间段中日出行量较大，出租车空驶率较低。在23:00-3:00，3:00-7:00为乘客出行较少的时间段，在这两个时间段中日出行量较小，出租车空驶率较大。图二中GPS速度在各时间段的变化显示出在乘客高峰期时不一定GPS速度就大，例

17、如：在19:00-23:00是下班或者上夜班高峰期，来回车辆较多，所以堵车的可能性比较大，因此此时客流量比较大而GPS速度较小；在23:00-3:00是出租车在夜晚几乎送回家的最后一批乘客，这个时间段客流量较小，车次较少，则出租车的路途顺畅，因此这个时间段速度较大。 5.3问题三：散点图识别法由于附表中给出的数据时间较为密集，则可以看作出租车运营状态是连续的，因此，在运营状态从1变为0或从0变为1这中间的时间段中途没有换乘客，到0的那一刻下车或在1的那一刻上车。乘客在这个地点上车或下车的次数比较多即是空间热点区域。53.1数据处理 将出租车运营状态中的从1变为0或者从0变为1时刻的经纬度提取出

18、来，共提取250个点，则这250个点就是乘客上车或下车的地点，将250个点在纸上标记出来，点数较为密集的地方就是乘客下车或上车最频繁的地方，也是出租者乘客出行的空间热点区域。5.3.2 绘制散点图将乘客下车的250个地点（表格见附件二）在运用MATLAB软件（程序见附件三）在纸上绘制出来，绘制出的散点图见下图六： 图六：乘客上下车的250个点5.3.3结果分析 图七：北京市四环以内地图从图六可以看出出租车乘客出行的空间热点区域大致集中在北京市的四环以内以海淀区、朝阳区、西城区、东城区聚集的点占多数。通过与图七相对照，在海淀区高校和科研基地占有大多数，在这个区域聚集着大量的学生和科研人员，并且在

19、海淀区有动物园、名胜古迹、北京北站和酒店等，也是游客聚集的地方，从实际经验来看海淀区是空间热点区域。另一个空间热点区域为朝阳区，在朝阳区有鸟巢和水立方等游客青睐的地方，并且在这个区也是商业比较繁华的地区，因此是出租车乘客出行的热点区域。在北京的一环是北京市的交通枢纽，更是留有中国大量的文化古迹，更是人们聚集的地方。 六模型评价与推广模型的评价：我们解决以上三个问题的前提是满足我们模型假设成立的前提下来实现的。对于附表中的数据我们假设在某一时间段是连续的，并且由于数据量较大我们是随机提取的其中的数据，最终得出的结论有一定的参考价值但不能完全表现出所有的时间所有的地点乘客出行的时间特征和空间热度区

20、域。本论文通过大量的图表来表现我们运行出的结果，图文并茂，结果可以表述的比较清晰。模型的推广：通过对乘客出行的时间特征和空间热度的分析可以城市更有效地安排公共的交通具的设置地点，这样即环保又能为乘客提供便捷的服务，促使和谐社会更好更快的发展。此外，通过客流量的空间热点区域的分析，可以在热点区域设置休闲娱乐场所为商人提供商机，不仅促进的经济的发展，也是人们生活的更加惬意。七参考文献1司守奎，孙玺菁.数学建模算法与应用.北京：国防工业出版社，2011.2袁新生，邵大宏，郁时炼.Lingo和Excel在数学建模中的应用.北京：科学出版社，2007.附录附件一：绘制柱形图的代码x=1,2,3,4,5,

21、6;y1=0.86138,0.91233,0.79854,0.87354,0.46663,0.23102;a=bar(x,y1,m)x=1,2,3,4,5,6;y2=60.83168,56.14286,62.34543,52.18342,70.57875,30.00654;b=bar(x,y2,r)附件二：250个点的经纬度车辆标识触发事件运营状态GPS时间GPS经度GPS纬度GPS速度GPS方位GPS状态0011451120121130003407 116.383539.899051327210011454120121130004105 116.336339.8945939178102001

22、44120121130001616 116.533839.846963930210200144120121130002152 116.50839.864326210200141120121130002618 116.497239.87486630610200144120121130004440 116.452539.856543029610200644120121130001610 116.355639.93097588810200644120121130002632 116.390139.939672130810200641120121130004755 116.456339.9322400

23、10200644120121130005553 116.506239.937272116410203144120121130001611 116.450439.939964726810203144120121130004232 116.329739.881980010203341120121130002517 116.401540.002911017010203344120121130004054 116.442540.022280010204544120121130001550 116.387239.98145417610204544120121130002131 116.401139.97

24、123033010204541120121130002523 116.384839.96731726210204644120121130005510 116.496539.995830010204841120121130002447 116.370239.9081317010204844120121130004924 116.526139.86879389410204841120121130005146 116.526739.868662127010204844120121130005533 116.507839.866884118010205444120121130001526 116.57

25、0740.038578621210205444120121130004040 116.43539.919260010205441120121130004845 116.445739.917950010205444120121130005504 116.455639.9318967010208441120121130001811 116.413839.93958328810208444120121130003324 116.513339.90963827610208441120121130004732 116.451539.913272335210208444120121130005546 11

26、6.48339.932320010209441120121130044506 116.415139.93954010010209444120121130044814 116.438339.9397808610209454120121130001619 116.438439.973565431210209454120121130002348 116.412239.98502137810209451120121130003100 116.405439.993843026810209454120121130003731 116.374540.00045322701020945112012113000

27、4247 116.360539.99241388610209454120121130004714 116.333339.998322329810209451120121130005220 116.330839.99081535610209454120121130005550 116.326839.98670010210441120121130001706 116.440439.932441726010210444120121130003659 116.460439.992741233210210541120121130044213 116.451339.99195283581021054412

28、0121130044507 116.43139.9958151810213741120121130002645 116.364639.8985631210213744120121130004207 116.314739.936871917010215441120121130004752 116.311539.97432616410215444120121130005417 116.320539.950431910010215544120121130001500 116.327139.986314135610215544120121130001624 116.328239.99129001车辆标

29、识触发事件运营状态GPS时间GPS经度GPS纬度GPS速度GPS方位GPS状态0011404120121130075059 116.491539.996914921410011404120121130081520 116.471839.903945114610011431120121130075124 116.407239.96905014810011434120121130081417 116.301239.967723835610200044120121130075127 116.435940.06129018010200044120121130081838 116.425739.9711

30、3227610200144120121130075044 116.458639.9172330810200144120121130081844 116.371939.931520010200241120121130075723 116.463639.92426810200244120121130080526 116.454839.883520010200241120121130080728 116.454739.879511717210200244120121130081303 116.45739.865473018210200241120121130081459 116.454139.865

31、411228410200244120121130081817 116.451939.864251522210200644120121130075437 116.302339.95872516810200644120121130080736 116.315139.898324518010200641120121130081103 116.312939.89599619610200644120121130081734 116.235839.895991927010200641120121130081831 116.234739.896042826410200644120121130081849 1

32、16.232239.895964526810200941120121130075531 116.348839.89663107210200944120121130081559 116.353939.91239014810202541120121130075156 116.235239.932721510610202544120121130081844 116.319939.93060010203344120121130075054 116.41239.906350010203344120121130075506 116.411739.910528010203341120121130075733

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