基于多源数据融合的城市出租车载客出行特征研究——以岳阳市为例

来源：交通运输系统工程与信息杂志2018年第2期北京时间：

作者：唐艳丽，蒋超，郑伯红，李茜铭

单位：1. 中南大学 a. 土木工程学院，b. 建筑与艺术学院，长沙 410075；2. 岳阳市规划局，湖南 岳阳 414000

摘要：为探究城市出租车载客出行特征，在出租车GPS轨迹大数据基础上，融合居民出行调查数据、城市土地利用数据及天气数据，构建出租车载客出行量回归模型，得出出租车载客出行量与片区岗位数、天气状况、时段、片区面积有较强的相关性，而基于RBF神经网络构建的回归模型在上述4个因素的基础上增加了片区常住人口数和是否工作日2个因素.通过10折交叉验证表明，RBF神经网络回归模型的拟合效果比多元线性回归模型更好.

关键词：城市交通,GPS大数据,时空分布,多元线性回归,RBF神经网络,10折交叉验证

基金资助：国家自然科学基金面上项目/National Natural Science Foundation of China(51478470).