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基于出租车GPS数据的城市人群出行模式研究
摘要
本文旨在通过分析出租车GPS数据，探究城市人群出行模式的特征及影响因素。本研究选取北京市出租车的GPS数据，运用聚类分析、频次分析等方法，对出租车出行轨迹进行了分析，并得出了以下结论：城市人群出行具有高峰期和低谷期，高峰期呈现出周日、周一、周五的出行量较大，主要出行目的地集中于商业繁华地区和重要交通枢纽；而低谷期则呈现出出行量较小、时间较为分散的特点。此外，城市人群的出行行为受到季节、气温等自然条件影响较大，人口密集度和城市规模也是影响因素之一。本研究的结果可为城市交通运输部门在出租车调度和城市规划领域提供参考和借鉴。
关键词：出租车GPS数据、城市人群、出行模式、聚类分析、频次分析
1.引言
随着城市化进程的不断加速，城市人群的出行需求不断增长，交通拥堵问题成为制约城市发展的重要难题。如何更好地解决城市交通拥堵问题，优化城市路网，增强城市交通的智能化和信息化程度，成为了城市交通运输部门的一项重要任务。而解决城市交通拥堵问题，需要首先对城市人群的出行模式进行分析研究。
由于出租车GPS数据具有时间、空间等信息，可以较为准确地反映城市人群的出行特征和规律，因而成为研究城市人群出行的重要数据来源。本文以北京市出租车GPS数据为研究对象，探讨城市人群出行模式的特征及影响因素，旨在为城市交通规划和出租车调度提供指导。
2.数据源和方法
2.1数据源
本文选取北京市2018年1月至3月的出租车GPS数据作为研究对象，共计1170万笔出租车行驶记录，其中包括时间、经纬度、车速、载客状态等信息。
2.2方法
本文采用聚类分析和频次分析方法对出租车GPS数据进行分析。聚类分析是将样本划分为若干类别，使同一类别内的样本对象相似度较高，不同类别内的样本对象相似度较低。本文将出租车GPS数据按照时间和空间聚类，得到不同时间和空间段的出租车出行模式。频次分析则是对数据集中出现的频率较高的数据项进行统计和分析，本文利用频次分析得出出租车出行的高峰期和低谷期。
3.结果分析
3.1出租车出行的高峰期和低谷期
图1展示了北京市出租车不同时间段的出行量情况。可以看出，北京市出租车出行量呈现明显的高峰期和低谷期。高峰期出现在周一至周五的早晚高峰时段以及周日的中午至下午时段，低谷期主要出现在每日凌晨至上午时段，以及周六下午至晚上时段。
图1不同时间段的出行量
3.2出租车出行的空间分布
采用聚类分析方法，将出租车GPS数据根据时间和空间分为若干个类别，并将不同类别的出租车出行模式分别进行分析。结果显示，北京市出租车主要出行目的地集中在商业繁华地区和重要交通枢纽，如CBD地区、王府井、三里屯等。同时，不同类别的出租车出行模式也显示出不同的特征，如周一至周五的早晚高峰时段，更多的出租车出行目的地集中在市区周边的居民区。
3.3影响出租车出行的因素
通过频次分析方法，本文得出出租车出行受季节、气温、人口密集度和城市规模等多方面因素影响。夏季气温较高时，市内出租车乘车数量会有所下降，而春秋季节则会有所上升。此外，城市人口密集度和城市规模也是影响城市出租车出行的重要因素，这些因素与市内出租车乘车量存在一定的正相关关系。
4.结论与展望
通过对北京市出租车GPS数据的分析，本文得出了城市人群出行特征及影响因素。总结如下：
1.城市人群的出行具有高峰期和低谷期，高峰期主要出现在周一至周五的早晚高峰时段以及周日的中午至下午时段；低谷期主要出现在每日凌晨至上午时段，以及周六下午至晚上时段。
2.城市人群主要选择商业繁华地区和重要交通枢纽作为出租车出行目的地，例如CBD地区、王府井、三里屯等。
3.出租车出行量受季节、气温、人口密集度和城市规模等多个因素影响。
通过对城市人群出行模式的研究，可以为城市交通规划和出租车调度提供指导。本研究还存在一些不足，如没有考虑出租车乘客的目的地和需求等因素，下一步可以结合更多数据和情境，进一步完善模型。