基于出行需求的无人驾驶出租车优化调度与部署研究

发布时间:2020-05-21 19:10:37 来源:   作者:admin123

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    摘要:随着我国居民生活水平显著提高,人们对出行舒适度、便利度要求越来越高,私家车数量急剧上升,交通拥堵问题日益严重。居民日益增长的个性化出行需求和有限的出租车资源之间存在矛盾,此外司机、乘客、运营平台之间的博弈加剧了供需矛盾。在此背景下,为了满足居民对出租车的需求,一味地增加出租车数量,不仅无法彻底解决打车难问题,反而浪费了有限的道路资源,加剧城市交通拥堵问题。只有通过无人驾驶出租车资源优化调度与部署,切实提高出租车利用率,降低空载率,才能在满足出行需求的同时,缓解城市交通拥堵问题。本文以在满足所有出行需求的前提下,所需出租车数量最小并尽可能降低空载率为主要优化目标,围绕出行需求匹配和出行需求预测展开,考虑无人驾驶出租车的特性及合理的行程连接时间,通过行程需求匹配指导无人驾驶出租车资源配置、车辆部署和调度,以期缓解出租车供需矛盾,引导乘客选择公共交通出行,缓解城市交通拥堵问题,并为日后无人驾驶出租车的推广应用提供理论依据。具体内容如下:1.城市出租车上下客热点区域识别。通过Mean-shift聚类算法,识别城市出租车上下客热点区域。分析无人驾驶出租车的特点,提出出租车固定上下客点的运营模式,...
     基于出行需求的无人驾驶出租车优化调度与部署研究

    摘要 3-5
    ABSTRACT 5-6
    第1章 绪论 9-17
        1.1 研究背景 9-11
        1.2 研究目的与意义 11-12
        1.3 研究内容和技术路线 12-17
            1.3.1 论文主要研究内容 12-13
            1.3.2 技术路线 13-15
            1.3.3 论文结构框架 15-17
    第2章 国内外研究现状综述 17-24
        2.1 出租车调度模型和算法研究现状 17-20
        2.2 出租车供需预测 20-21
        2.3 无人驾驶出租车相关研究 21-23
            2.3.1 无人驾驶汽车研究现状 21-23
        2.4 现状评述 23-24
    第3章 前期相关工作 24-33
        3.1 出行数据预处理 24-25
        3.2 出租车上下客热点区域识别 25-31
            3.2.1 无人驾驶出租车运营模式 25-26
            3.2.2 基于Mean-shift聚类的出租车上下客位置确定 26-31
        3.3 行程时间估算 31-32
        3.4 本章小结 32-33
    第4章 出租车需求匹配模型与车辆调度 33-46
        4.1 车辆共享网络 33-35
        4.2 最小路径覆盖 35-37
        4.3 Kuhn-munkras算法 37-40
        4.4 实验结果分析 40-45
            4.4.1 行程连接时间确定 40-42
            4.4.2 结果分析与评价 42-45
        4.5 本章小结 45-46
    第5章 基于LSTM需求预测的双层匹配模型 46-59
        5.1 带有LSTM单元的RNN循环神经网络 47-48
            5.1.1 LSTM模型与训练算法 47-48
        5.2 基于LSTM的出行需求预测模型 48-55
            5.2.1 出租车需求影响因素 48-50
            5.2.2 预测模型结构设计 50
            5.2.3 出租车需求实例预测 50-55
        5.3 出行需求双层匹配及部署 55-58
            5.3.1 双层需求匹配模型 57-58
        5.4 本章小结 58-59
    第6章 实验对比分析及评价 59-68
        6.1 评价指标设定 60-61
        6.2 实验结果分析 61-67
            6.2.1 算法有效性 61-62
            6.2.2 实验结果评价分析 62-67
        6.3 本章小结 67-68
    第7章 总结与展望 68-71
        7.1 工作总结 68-69
        7.2 创新点 69
        7.3 研究展望 69-71
    参考文献 71-77
    致谢 77-78
     

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