文献综述
1.1课题研究背景
出租车被称为“城市的名片”[1]，浓缩了一个城市的调性与流动的光影。出租车有序的停靠与规范的管理能够体现一个城市的交通管理能力和政府的依法管理领导水平[2-4]。随着互联网技术的发展，出租车实现了信息化管理，3S集成技术将基于位置的服务、地理围栏等分析手段应用于出租车信息管理。这种基于位置感知设备在出租车管理中的应用，为出租车轨迹数据的采集与分析提供便利[5-7]，提高了公安部互联网交通安全综合管理能力[8]，也使得人们能够更为方便地出行[9]。虽然出租车信息得到了有效的管理，但随着新ICT时代的来临，在实际应用过程中，出租车的管理也暴露了不少问题和不足，例如：缺乏定期在线考核打分管理办法；缺乏驾驶员与车主信息不对等快速举报平台；缺乏计价器胡乱改装快速举报平台；缺乏出租车异常拼载行为判别分析与举报平台；缺乏驾驶员胡乱绕路现象的分析识别与举报平台等[4,10-14]。
智能交通系统（ITS, Intelligent Transport System），是一种在大面积空间中，采用不同视角实现动态、便捷、快速的车辆输送管理服务系统[14]。随着基于位置服务（LBS，Location Based Service）[15,16]、物联网（Internet of things）[17] 、无人机[18]在智能交通中的不断适用，人工智能、大数据、云计算、移动通信技术在智能交通管理方面作用不断凸显[19-27]，基于物联网建设的车辆数据管理成为智能交通建设的重要方面，一定的智能交通信息管理平台服务机制已经建立起来。智能交通建设中出租车交通监测与分析的应用需求日益增加。
目前，国内外专家对出租车智能交通系统应用进行了相关研究。（1）基于出租车运营时空分布规律的合乘方法与路径优化调度。出租车的分布规律与供需关系有着很大程度上的相关性。传统的巡航式出租车大多选择热门路段巡航，造成交通拥堵和交通管理压力。何胜学等引入了出租车合乘站点的概念，采用混合蚁群遗传算法(HACGA)以乘客时间窗、出租车客容量为限定条件，结合时空路网构建动态优化调度网络，提高出租车利用率，并减低空驶率与车均总里程[28]。胡林林等对出租车计价设施进行了改进，采用GPS模块、CDMA模块、RFID模块和PIC单片机通信工具设计智能合乘计价器，多路费用计算和显示算法保证了乘客与驾驶员的权益同时最大限度利用出租车资源[29]。Tao等采用动态规划中的“贪心策略”的启发算法和时空网络，针对一个起点到多个目的地和多个起点到一个目的地的情况进行模拟，提高出租车利用率[30]。汤永喜等基于遗传算法设计最优路径算法，建立交通道路的路径寻优数学模型，能够有效降低巡航出租车空驶率，提高出租车系统运营效率[31]。李辉春等通过构建连通子集构建合乘分组，建立整数线性规划模型，运用分层序列法求解合乘目标规划问题的最优解，简化问题规模，大大提高出租车运载效率[32]。Yang等提出一种出租车车队规划计算模型，针对高峰期难乘出租车路段建立了用户排队模型，计算了潜在出租车用户所需的服务里程。在此基础上，建立了交通容量测算模型，对不同时段的出租车数量进行了估算，最后利用收入约束模型解释了不同时差对出租车数量的影响[33]。Qiang等为了实现出租车的聚类，提出了一种基于数据场能量和点间距的城市出租车拼车聚类算法，其数据场能量函数用于计算乘客滑行离站数据集中每个数据点的场能量，为城市交通道路的车辆聚类提供了新的思路和方法[34]。Jindal等提出了一种基于强化学习的深度神经网络模型时空神经网络（ST-NN），从原始GPS行程数据预测滑行行程时间，最大限度地提高运输效率，从而减少满足给定出行需求所需的车辆数量[35]。胡亚光采用Anylogic从微观技术进行仿真实验，并对其Agent建模，运用OD分析车辆社会引力模型与排队原理，构建混合交通流仿真模型[36]。（2）针对出租车管理模式的改进分析。罗远就出租车产权和经营权归属不明确、行业管理机制不明确、管理效率低下的问题提出了相关的分析与改进措施[1,37]。利用出租车粗糙集及DEMATEL方法构建了出租车管理影响因素分析模型，从经营权管理、经营模式管理、运力模式、定价体系、服务质量及监督机制提出了加强出租车运力管理、信息化、服务监管的对策及建议[38]。朱宛瑜等分别从乘客权益、出租车司机培训、出租车公司调控、政府运营监管等方面探讨了 “互联网 ”时代背景下出租车管理模式的新发展方向与整改措施[39]。Yen发明了一种智能出租车全程服务系统，具有智能自动管理系统，提供查询，广播定位，跟踪，记录，查询，确认，收费，收据打印，导航，实时交通信息，安全等自动化功能。紧急求助和通信，以实现具有高安全性，高可靠性和省时的功能的全面服务系统[40]。（3）基于B/S架构的车辆管理系统设计。邓婕等采用B/S三层架构模式，简化了客户机的冗余工作，利用ASP通用程序框架、ADO和SQLServer数据存储技术开发了物流车辆管理系统[41]。马万祺等采用SSM开发框架、J2EE架构和AJAX交互技术开发了物资车辆实时监控系统[42,43]。俞晓峰采用基于Java Servlet技术的MVC实现模式进行架构，运用JSP技术与Java语言相结合开发针对测绘公司的车辆管理系统，实现全面的非人力计算机管理[44]。Lee等采用单片机控制GPS、GSM与GPRS模块，结合Arduino微型控制器设计车辆位置实时锁定与跟踪系统，结合谷歌API接口快速监控移动车辆，并计算给定目的地距离与预估时间[45-47]。Kumar运用物联网技术跟踪单元、Geoserver反向地理编码、QGIS和Web应用服务器来监控和管理公交车运输构建自适应交互式公交运输系统[48]。温亮构建了城市交通路况时空立方体模型，对路况随时间变化趋势进行量化分析，得出城市时空热点规律，使用ECharts制作快速图表，利用Java语言和高德地图API构建Web地图应用程序，使用Bootstrap开发框架等软件技术构建空间信息查询、时空分析和拥堵分析系统[49]。
由此可见，基于出租车大数据分析的驾驶员行为鉴别B/S架构平台，一方面能够采用分布式查询和分析，简化业务处理工作，另一方面提升了出租车管理的智能化水平，具有重要的科学意义。为此，本研究以出租车时空分布规律可视化和出租车驾驶员行为自动化管理为切入点，采用HTML5为基础构建表现层、ArcGIS Server等技术为依托建立业务逻辑层、MySQL、SQLServer等成熟的数据库和ArcSDE空间数据引擎为支撑布设数据层，构建出租车时空分布规律与驾驶员行为分析管理平台。
1.2 研究意义
尽管国内外专家学者在出租车智慧交通方面做出了大量的研究，但专家学者普遍忽视了一个共性问题，既出租车驾驶员行为对出租车管理造成的影响，同时关于出租车驾驶员行为分析的智慧交通系统设计研究十分缺乏，研究中缺少出租车分布与路况之间的相关性关系、出租车空间分布影响路况进而对出租车驾驶员是否故意绕路行为之间的影响关系和出租车驾驶员行为分析管理建设。由于出租车驾驶员行为的智能化处理方法在提升城市出租车管理水平和建设出租车智能交通系统十分重要，所以本次研究具有重要的科学意义，也为探索出租车智能交通管理工具提供新参考。
参考文献
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