| 摘 要： | 为充分挖掘出租车轨迹数据反映的运营规律,将城市电子地图兴趣点(point of interest,POI)数据作为影响参数纳入出租车轨迹数据研究中,探讨出租车载客运营的时空分异现象。通过处理出租车轨迹数据提取并统计各时段出租车上客量,证实出租车载客具有时间非平稳性;基于核密度估计方法对各载客高峰时段载客点聚类,分析出租车载客的空间非平稳性;构建载客热点提取模型,提取载客热点并定义热度值;从城市POI数据中筛选出显著影响载客热点分布及热度值的设施,计算其与各时段产生的载客热点的最短距离,分时段建立出租车载客地理加权回归(geographical weighted regression,GWR)模型,探讨载客热点与各类城市设施的时空关系,并以西安市出租车GPS数据为例展开实证分析,对提出的模型进行验证。结果表明:与普通线性回归模型(OLS)相比,地理加权回归模型拟合效果显著提高,拟合优度均值从0.29提高到0.57;在研究区域不同时间段,各类设施点回归系数均值存在明显时间差异,同类设施点回归系数分布存在明显空间差异;研究区域内出租车载客热点的时空分异现象大体符合城市居民出行规律,在工作日各高峰时段出租车发挥公共交通系统替补作用这一现象更为显著。研究结果可为出租车空间需求预测、出租车载客调度及价格调控精细化管理提供参考。
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