[发明专利]一种预测城市空载出租车数量的方法

权利要求书

1.一种预测城市空载出租车数量的方法，该方法具体包括：

建立多元线性回归计量预测模型，计算当前的城市常住居民的出行强度和未来的城市常住居民的日均出行总量；

预测未来常住居民以出租车出行的日均总量和未来总人口中以出租车出行的日均总量；

根据上述结果，计算和预测该城市交通所需的最佳出租车数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立多元线性回归计量预测模型，计算未来的城市常住居民的出行强度和出行总量；具体包括：

采取截面数据的多元回归预测的方法，选择当前的城市常住居民的出行强度作为因变量，基于城市常住居民的人口密度和城市居民的人均占地面积作为自变量，建立多元线性回归计量预测模型：

其中，TI_r,k为k年时城市常住居民的出行强度，单位：次数/(人口数*日)；β₀、β₁、β₂为自变量系数；为k年时城市常住居民的人口密度；为k年时城市常住居民的人均占地面积；ε为弹性系数，ε～N(0，σ²)；

根据多元线性回归计量预测模型，计算未来的城市常住居民的日均出行总量；具体包括：

TQ_r,k＝TI_r,k·Pop_r,k (2)

其中，TQ_r,k为未来k年的城市常住居民的日均出行总量(TravelQuantum)，例如，TQ_r,2014表示2014年的城市常住居民的日均出行总量，单位：次数/日；Pop_r,k为k年城市常住居民的人口数量，单位：人口数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算未来常住居民中乘坐出租车出行的日均总量和未来总人口中以出租车出行的日均总量；具体包括：

步骤2-1)计算各交通小区的城市常住居民乘坐出租车出行的OD矩阵占出行全方式OD矩阵的比例；具体包括：

首先，获取当前的城市常住居民的出行全方式OD矩阵Q_All为：

其中，a_ij为从小区i到小区j的常住居民全方式日均出行量；i，j和n分别为小区i，小区j和小区n；

当前的城市常住居民乘坐出租车出行的OD矩阵Q_Taxi为：

其中，t_ij为从小区i到小区j的城市常住居民乘坐出租车的日均出行量；i，j和n分别为小区i，小区j和小区n，可以得到当前城市常住居民以出租车出行的日均出行总量为：

由此，可以得到城市常住居民乘坐出租车出行的OD矩阵Q_Taxi在城市常住居民出行全方式OD矩阵Q_All中的比例R_Taxi为：

其中，t′_ij＝t_ij/a_ij；i,j＝1,…,n；

步骤2-2)计算各交通小区间的未来的交通分布量矩阵；具体地，

根据公式(1)和(2)，得到k年时与当前城市常住居民出行的日均总增量Δ为

Δ＝TQ_r,k-TQ_r (6)

其中，TQ_r为当前城市常住居民全方式日均出行总量；

根据城市发展的战略目标，该日均总增量Δ在各交通小区出行量的分配满足如下公式(7)：

Δ_i＝α_iΔ (7)

其中，α_i，i＝1,2,…n为各交通小区出行量所占比重，α₁+α₂+…+α_n＝1；

然后，利用平均增长率法，进行预测k年时全方式出行的日均总量，具体地，首先推出各交通小区出行发生平均增长系数F_gi为

各交通小区出行吸引交通量的增长系数为F_aj：

其中，G_i表示现状各交通小区的交通发生量；A_j表示现状各交通小区的交通吸引量；

作为要推算的交通分布量的第一次迭代的近似值可由F_gi、F_aj的函数，用下式给出：

对交通分布量求和得到的交通发生量和交通吸引量分别为：

然后，用分别对应地代替公式(8)和(9)中的G_i、A_j，计算各交通小区出行发生平均增长系数F_gi和各交通小区出行吸引交通量的增长系数为F_aj；再求解要推算的交通分布量的第二次迭代的近似值：

重复h次，直至：

都接近于1时，相应的为未来k年的各交通小区间的交通分布量矩阵Q_All,k：

根据Q_All,k，预测各交通小区间的交通分布量；

步骤2-3)预测各交通小区间未来常住居民以出租车出行的日均总量；具体地，

由于常住居民不同时距出行方式结构不变，通过与出租车出行比例R_Taxi矩阵中的对应元素相乘，计算常住居民乘坐出租车出行方式的OD矩阵Q_Taxi,k为：

其中，

最后，根据Q_Taxi,k，预测未来常住居民以出租车出行的日均总量，即k年时常住居民以出租车出行的日均总量为：

步骤2-4)预测未来总人口中以出租车出行的日均总量；具体地，

将城市居民划分为两类：第一类居民包括常住居民和暂住居民，第二类居民包括短期及当日进出人口；

假设暂住居民以出租车方式出行的强度一样：

其中，为未来常住居民以出租车出行的日均总量，即k年时常住居民以出租车出行的日均总量；为未来暂住居民以出租车出行的日均总量，即k年时暂住居民以出租车出行的日均总量；为未来第一类居民以出租车出行的日均总量，即k年时第一类居民以出租车出行的日均总量；Pop_r,k为k年时城市常住居民的人口数量；Pop_t,k为k年时城市暂住居民的人口数量；Pop_1,k为k年时城市第一类居民的人口数量；

而对于第二类居民而言，假设其出行特征在未来几年内均保持不变，所以根据公式(2)得到：

其中，为现状第二类居民以出租车出行的日均总量；Pop₂为现状城市第二类居民的人口数量；为现状城市第二类居民以出租车出行的出行强度，C值为常数，其值为第二类居民以出租车出行的出行强度；为k年时第二类居民以出租车出行的日均总量；Pop_2.k为k年时城市第二类居民的人口数量；

综上所述，根据公式(23)，预测未来总人口中以出租车出行的日均总量即k年时总人口中乘坐出租车的日均出行总量包括第一类居民和第二类居民：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据上述结果，计算和预测该城市交通所需的最佳出租车数量；具体包括：假设城市中出租车数量与乘车收费标准无关；

步骤3-1)获取空驶率；具体地，

根据现状城市居民总人口中乘坐出租车出行的总量以及现状城市居民的平均坐出租车的出行距离以及出租车平均每趟载客人数则可以计算现状全市出租车总有效行驶里程TDist_e：

由于空驶率为空驶行程与总行程的比值，因此，可以获取空驶率VR：

其中，为该城市出租车运行的平均时间；为该城市出租车运行的平均速度；N为该城市出租车的运营车辆数；

步骤3-2)计算并预测城市交通所需的最佳出租车数量，具体地：

根据获得的现状全市出租车总有效行驶里程TDist_e和空驶率VR，进行变换得到现状城市交通所需的最佳出租车数量为N_Working：

其中，δ为出租车中每日实际运营的弹性比例；

基于公式(26)，根据步骤2-3)预测得到的未来常住居民以出租车出行的日均总量预测k年时城市交通所需的最佳出租车数量为