[發明專利]一種基于多元線性回歸預測火車站出租車運力需求的方法

有效

• 申請號: 202110488020.8
• 申請日: 2021-05-06
• 公開（公告）號: CN112990610B
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發明（設計）人: 李晨瑋
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/30;G06K9/62
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 張乾楨

本發明公開了一種基于多元線性回歸預測火車站出租車運力需求的方法。為盡快提升火車站出租汽車接駁運轉效率，亟需對火車站的出租汽車運力進行有效分析和預測，本發明選取火車站作為研究對象，調取必要的數據，設計預測模型，為火車站運力調配提供知識儲備。首先，針對所要研究的火車站，提取出帶有日期模式的出租車數據和乘客訂單數據，采用線性插值法進行缺失值的填充，對完成訂單中的旅行時間進行統計。通過預測火車站有乘坐出租車需求的到港人數，使用多元線性回歸方法，預測車輛需求數。本發明提出的預測火車站出租車運力需求方法，可以分析和預測火車站的出租車需求，部署運力調度工作，增強運營效率，提高服務可靠性，提高乘客滿意度。

技術領域

本發明涉及智能交通技術領域，尤其是一種基于多元線性回歸預測火車站出租車運力需求的方法。

背景技術

在機場、火車站等重要交通樞紐，出租汽車是保障到港旅客安全、便捷出行的主力軍，也是各級領導一直關心的問題。客流聚集和滯留，尤其是夜間，不僅會給人民群眾帶來不便，也存在重大安全隱患。目前，出租汽車行業主管部門主要憑借經驗部署運力調度工作，存在保障不精準、不及時等問題，如重大節假日、活動日等客流集中期調度偏差較大，極端天氣等突發事件發生時運力調度相對滯后等，亟需開展場站出租汽車運力分析及相關預測工作。

出租汽車主要包含巡游車和網約車兩種類型，兩者在服務方式、車輛標準和價格機制等方面存在明顯區別。巡游車噴涂、安裝專門的出租汽車標識，主要通過“掃馬路”方式巡游攬客，在機場、樞紐站場等站點候客，也可通過電話、互聯網等方式提供預約服務；網約車外觀顏色和車輛標識明顯區別于巡游車，不能“掃馬路”和站點候客、只能通過預約方式提供服務；網約車車輛檔次高于巡游車，為市民提供差異化出行服務；巡游車實行政府定價，具有一定的基本保障功能，網約車實行市場調節價，必要時實行政府指導價。

為盡快提升場站出租汽車接駁運轉效率，亟需對場站的出租汽車運力進行有效分析和預測，本研究選取火車站作為研究對象，調取必要的數據，設計預測模型，為場站運力調配提供知識儲備。

發明內容

本發明所要解決的主要問題：高效調度出租汽車滿足火車站乘客的出行需求，本發明在不增加運營成本的前提下，利用海量的乘客訂單數據與出租汽車數據，對客流量與日期模式的關聯進行分析，將出租汽車的調度和乘客的出行需求進行關聯匹配。

本發明的技術方案為：一種基于多元線性回歸預測火車站出租車運力需求的方法，通過以下步驟實現：

（1）獲取火車站范圍內的出租車數據和乘客訂單數據；

（2）采取線性插值法對數據進行缺失值處理；

（3）基于火車站攝像頭拍攝數據，提取巡游車進出站紀錄進行統計；

（4）通過預測有乘坐巡游車需求的到港人數，使用多元線性回歸方法，預測巡游車需求量；

（5）基于網約車訂單數據和GPS數據，對火車站進出站數據進行K-means聚類，對網約車運營行為進行準確模擬；

（6）通過預測火車站有乘坐網約車需求的到港人數，使用多元線性回歸方法，預測網約車需求量；

（7）結合對巡游車和網約車需求量的預測，分析和預測火車站的出租車運力需求。

根據歷史數據，選出若干個火車站網約車訂單量數據作為初始聚類中心，將其余數據按照最近距離的原則歸入各中心，得到第一次迭代結果，然后將每一類的中心點作為下一次迭代的中心，進行重復迭代，最終結果逐漸收斂、逼近最優解。

具體操作步驟如下：

①隨機選取k個點，作為聚類中心；

②計算每個點分別到k個聚類中心的距離，將該點分到最近的聚類中心，這樣可形成k個簇；

③重新計算每個簇的質心（均值）；