基于出租车GPS大数据的道路行车可视分析方法

压缩文件\"taxi_carryData.zip\"包含与出租车运营相关的详细数据。数据集中记录了4000多条出租车的运行状态，包括时间戳、行驶方向和载客状态。时间戳可能表示乘车时间或记录时间，方向信息涵盖了行驶路线或区域，载客状态用0和1表示。这些数据有助于分析出租车活动的热点和乘客出行习惯，同时支持出租车供需研究。

大数据技术在分析与挖掘交通大数据方面扮演着日益重要的角色。为了高效分析出租车的运营模式与载客策略，设计了效益指数模型用于量化排序，重点研究高效益出租车。基于Spark大数据框架开发了一个轨迹数据处理与可视化平台。首先，处理高效益出租车的轨迹数据，提取可视化特征数据。然后进行统计分析，展示高效益出租车的运营特性，采用蜂窝形格网与DBSCAN算法进行热点可视化，实现基于缓冲区的交互式轨迹查询及轨迹相关因子的提取。最后，利用成都市出租车GPS轨迹数据验证了该平台的有效性和可靠性。

北京市出租车的相关数据集合，包括各地区打车难易程度分析。

这是一个简洁易用的出租车计费系统，基于 WinForm 平台开发，并实现了语音报价功能，方便司机和乘客的使用。系统内置 Access 数据库，用于存储计费数据。

研究基于出租车轨迹数据的城市居民出行时空特征，揭示居民出行的时间和空间分布规律。通过分析出租车轨迹和POI数据，研究发现深圳市居民出行存在早、中、晚高峰，以及空间上的局部密集和圈层递减现象。此外，研究还分析了居民购物和办公行为的出行时间和距离特征的相似性。GIS技术在居民出行时空特征分析中发挥关键作用，结合POI数据，能够量化分析出行规律。数据挖掘技术也能通过出租车轨迹和POI数据挖掘，揭示出居民出行的时空分布规律。研究结果为城市管理和规划提供了重要依据，帮助理解城市功能结构，推动智能化和信息化发展。

概述出租车租赁系统的管理流程，包括车辆管理（增删改）、司机管理（处理奖惩）等内容。

出租车预约系统数据库设计方案 本设计方案构建一个基于SSH（Spring + Struts + Hibernate）框架的出租车预约系统数据库。该数据库将用于存储和管理系统中的用户信息、车辆信息、订单信息等核心数据，为系统的稳定运行和高效数据处理提供保障。 主要数据实体 用户: 存储用户信息，包括乘客和司机两类用户，涵盖用户ID、用户名、密码、联系方式、地址等属性。 车辆: 存储车辆信息，包括车牌号、车型、座位数、所属公司等属性。 订单: 存储预约订单信息，包括订单ID、乘客ID、司机ID、出发地、目的地、预约时间、订单状态等属性。 数据库表关系设计 数据库表之间将采用以下关系进行设计，以确保数据的一致性和完整性： 用户与订单: 一对多关系，一个用户可以发起多个订单，一个订单只属于一个用户。 车辆与订单: 一对多关系，一辆车可以对应多个订单，一个订单只对应一辆车。 数据库设计原则 数据库设计将遵循以下原则，以确保数据库的性能和可维护性： 数据完整性: 采用主键、外键等约束保证数据的一致性和完整性。 数据冗余最小化: 避免数据冗余，提高数据存储效率。 数据安全性: 采取必要的安全措施，保护用户隐私和数据安全。 本方案为出租车预约系统数据库设计提供了基础框架，后续将根据实际需求进行详细设计和优化，以构建一个高效、稳定、安全的数据库系统。

讨论了基于VC++开发的出租车管理系统，探索了系统设计和实施过程中的关键问题，并附带了详细的源代码。论文通过技术细节和实际案例，展示如何利用VC++技术改进和优化出租车运营管理效率。

介绍了一种新型的出租车订单调度系统，采用了基于组合优化模型的设计。该系统由滴滴出行研究团队开发，通过提高全局成功率来优化整体旅行效率并增强用户体验。传统调度系统通常逐个分配订单给司机，致力于提高单个订单的司机接受率，但可能导致全局成功率低下，影响乘客整体体验。因此，提出了同时处理多个订单的新型调度方法，以优化全局成功率。关键技术包括全局成功率优化、组合优化模型、用户目的地预测算法等。实验结果显示，新方法显著提高了全局成功率，并在用户等待时间和接单距离等指标上取得了显著改进。