韓國華

(深圳市都市交通規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院，深圳 518058)

1 研究背景

1.1 出租車行業(yè)監(jiān)管研究現(xiàn)狀

隨著出租車運(yùn)行信息數(shù)字化建設(shè)的發(fā)展，出租車營運(yùn)相關(guān)數(shù)據(jù)不斷積累，龐大的數(shù)據(jù)量為出租車行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能管理和服務(wù)提供了基礎(chǔ)便利條件，目前國內(nèi)外眾多學(xué)者已經(jīng)開展了基于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的分析及決策研究，胡小文等[1]開展了利用出租車GPS數(shù)據(jù)對(duì)出租車運(yùn)行特點(diǎn)和營運(yùn)管理的研究，景雪琴[2]利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了以營運(yùn)額和空載率為主題的設(shè)計(jì)研究，Hyunmyung等[3]通過分析對(duì)比出租車GPS 數(shù)據(jù)以及計(jì)價(jià)器數(shù)據(jù)，進(jìn)行特定的數(shù)據(jù)的處理，進(jìn)而構(gòu)建圍繞出租車特征指標(biāo)的計(jì)算模型，并利用構(gòu)建的模型，綜合分析整個(gè)出租車運(yùn)行在時(shí)間和空間上的分布特征.張曉亮等[4]基于GPS數(shù)據(jù)、計(jì)價(jià)器數(shù)據(jù)和電招數(shù)據(jù)估計(jì)和預(yù)測出租車OD分布.陳智宏等[5]基于GPS數(shù)據(jù)、計(jì)價(jià)器數(shù)據(jù)、電招數(shù)據(jù)、審批數(shù)據(jù)、投訴數(shù)據(jù)及違章等各類數(shù)據(jù)，從出租車駕駛?cè)藛T，出租車行業(yè)營運(yùn)企業(yè)以及相關(guān)政府職能部門3個(gè)維度出發(fā)，構(gòu)建了出租車監(jiān)測指標(biāo)體系.

綜上所述，以往出租車的研究更多側(cè)重某一類或兩類數(shù)據(jù)，面向多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的分析研究還較少，大量的異構(gòu)數(shù)據(jù)并未充分進(jìn)行挖掘關(guān)聯(lián)應(yīng)用，基于多源數(shù)據(jù)的出租車運(yùn)行監(jiān)測及決策支持研究顯得必要并且迫切.為此，本文從多源數(shù)據(jù)融合為切入點(diǎn)，根據(jù)政府、企業(yè)、駕駛者及市民等多個(gè)層面用戶需求，從出租車運(yùn)行監(jiān)測、營運(yùn)決策支持和服務(wù)考核3個(gè)方面構(gòu)建多維度綜合分析指標(biāo)，為行業(yè)監(jiān)管、服務(wù)評(píng)價(jià)及決策輔助提供有力支撐.

1.2 深圳市出租車行業(yè)監(jiān)管問題

1.2.1 行業(yè)現(xiàn)狀

深圳市出租車按照運(yùn)行范圍和使用能源，分為紅的、綠的、電動(dòng)車(新能源車輛)和無障礙車(專為殘障人士定制)4種類型.紅的、綠的是在原特區(qū)時(shí)代特定背景下產(chǎn)生的，紅的、電動(dòng)車及無障礙車營運(yùn)范圍覆蓋全市域，綠的營運(yùn)范圍僅限寶安、龍崗、龍華、坪山、光明、大鵬等地區(qū).

表1 部分已接數(shù)據(jù)詳表

截至2017年3月，深圳市擁有出租車約16 684輛(紅的11 001輛，綠的4 744輛，電動(dòng)車839輛，無障礙車100輛)，有85家出租車經(jīng)營企業(yè)，行業(yè)從業(yè)人員共35 786人.日均營運(yùn)里程268.6 km，日均空駛里程140.8 km.

目前，全市出租車全部安裝GPS終端，GPS及營運(yùn)數(shù)據(jù)已匯聚到交委GPS監(jiān)控平臺(tái)：每日GPS數(shù)據(jù)量為5 000萬條左右，5 G的數(shù)據(jù)；每日營運(yùn)數(shù)據(jù)量：50萬條100 M左右的數(shù)據(jù).

1.2.2 監(jiān)管問題

目前行業(yè)監(jiān)管主要存在以下問題：

1)由于各系統(tǒng)之間相對(duì)獨(dú)立，行業(yè)監(jiān)測維度不夠全面，尤其在“綠的”監(jiān)管方面，運(yùn)行監(jiān)測質(zhì)量和水平有待進(jìn)一步提高；

2)數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)精細(xì)化程度低“重統(tǒng)計(jì)輕決策”.如缺乏出租車營收測算模型支撐，現(xiàn)有系統(tǒng)在營收數(shù)據(jù)分析方面大都采用算數(shù)平均算法，總體數(shù)據(jù)和平均值計(jì)算易產(chǎn)生“平均化”效應(yīng)，難以反映實(shí)際情況.

2 運(yùn)行監(jiān)測與決策分析需求

2.1 角色需求

出租車運(yùn)行監(jiān)測及決策分析需求主要面向3部分人員，包括主管部門決策人員、行業(yè)動(dòng)態(tài)分析人員及實(shí)時(shí)監(jiān)測工作人員，具體角色需求如下：

1)實(shí)時(shí)監(jiān)測人員：通過監(jiān)測行業(yè)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)，進(jìn)行常規(guī)檢測，安全監(jiān)測，行業(yè)異動(dòng)監(jiān)測.

2)行業(yè)分析人員：通過多源數(shù)據(jù)分析，解讀各項(xiàng)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，全面掌握出租車行業(yè)各項(xiàng)信息以及發(fā)展趨勢.

3)主管決策人員：通過多源數(shù)據(jù)分析結(jié)果，全面掌握出租車行業(yè)各項(xiàng)信息以及發(fā)展趨勢，并據(jù)此做出決策，如根據(jù)出租車供需分析結(jié)果，決定出租車運(yùn)力投放等.

2.2 數(shù)據(jù)需求

多源數(shù)據(jù)融合，建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫，解決數(shù)據(jù)異構(gòu)問題.融合市出租車GPS平臺(tái)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)以及靜態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、電召平臺(tái)數(shù)據(jù)、服務(wù)質(zhì)量考評(píng)數(shù)據(jù)、違章投訴數(shù)據(jù)、事故處罰數(shù)據(jù)等，建設(shè)市出租車行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫.

2.3 功能需求

實(shí)現(xiàn)出租車行業(yè)精細(xì)化的運(yùn)行監(jiān)測、服務(wù)考核和決策支持.在數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)出租車監(jiān)測與分析相關(guān)的空間數(shù)據(jù)、營運(yùn)數(shù)據(jù)和違規(guī)信息的高效存儲(chǔ)與管理.實(shí)現(xiàn)運(yùn)行監(jiān)測、營運(yùn)決策、行業(yè)考評(píng)分析等.

1)運(yùn)行監(jiān)測.根據(jù)監(jiān)管需求，主要包括常規(guī)運(yùn)行監(jiān)測、安全監(jiān)測、異動(dòng)監(jiān)測和調(diào)度監(jiān)測4大功能，為提升行業(yè)監(jiān)管和服務(wù)水平提供基礎(chǔ)依據(jù).

2)服務(wù)考核.研究出租車企業(yè)、車輛運(yùn)行的評(píng)價(jià)方法，進(jìn)行出租車投訴考評(píng)分析、“綠的”駐點(diǎn)營運(yùn)分析，為出租車營運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)和相關(guān)決策提供重要依據(jù).

3)決策支持.面向管理和服務(wù)需求，進(jìn)行出租車常規(guī)營運(yùn)分析、供需分析和約租車分析，為出租車的營運(yùn)管理提供決策支持.

3 出租車行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)

利用多源數(shù)據(jù)分析前提是需要解決數(shù)據(jù)異構(gòu)特性，出租車行業(yè)數(shù)據(jù)種類繁多，來源廣泛，各數(shù)據(jù)源往往分散于不同部門、不同系統(tǒng)進(jìn)行管理和存儲(chǔ)，具有多源異構(gòu)特性.通過數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入，可實(shí)現(xiàn)各數(shù)據(jù)源的集中管理，為行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的建立以及數(shù)據(jù)挖掘分析提供數(shù)據(jù)保障.

3.1 數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集通過對(duì)各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行分析，結(jié)合出租車行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)目標(biāo)和任務(wù)，決定需要采集哪些業(yè)務(wù)系統(tǒng)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù).獲取的數(shù)據(jù)范圍包含但不限于以下系統(tǒng)數(shù)據(jù)：市出租車GPS平臺(tái)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)以及靜態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)等.

圖1 數(shù)據(jù)采集圖

3.2 目錄建立

數(shù)據(jù)源信息包含數(shù)據(jù)庫類型、表、視圖和字段等，包含如下內(nèi)容：

1)服務(wù)器和數(shù)據(jù)源查詢：需要能查看不同歸口管理單位下的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，各系統(tǒng)后臺(tái)數(shù)據(jù)源連接信息；

2)數(shù)據(jù)庫信息：各業(yè)務(wù)系統(tǒng)使用的后臺(tái)知識(shí)庫和數(shù)據(jù)庫按照不同的服務(wù)器進(jìn)行整理，能夠查看數(shù)據(jù)庫類型，數(shù)據(jù)庫內(nèi)的表和視圖信息；

3)數(shù)據(jù)庫表信息：需要能查看數(shù)據(jù)庫內(nèi)業(yè)務(wù)表和視圖信息，包括表和視圖的字段類型、范圍以及長度，并在字段說明中能夠添加注釋等.

3.3 數(shù)據(jù)接入

3.3.1 靜態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

1)從業(yè)人員數(shù)據(jù)

檔案信息：姓名、性別、民族、學(xué)歷、身份證號(hào)碼、出生日期、初次領(lǐng)駕駛證日期、駕駛證準(zhǔn)駕車型、連續(xù)安全駕駛年限、戶籍所在地、工作單位、現(xiàn)居住地、暫住證號(hào)、聯(lián)系電話、首次申請(qǐng)日期、首次申請(qǐng)類別.

掃描件：照片、從業(yè)資格考試申請(qǐng)表、身份證、機(jī)動(dòng)車駕駛證、無重大交通責(zé)任事故記錄證明、從業(yè)資格證件、學(xué)歷證、相關(guān)培訓(xùn)證明、技術(shù)職稱證明、維修技術(shù)工作經(jīng)歷證明.

2)車輛數(shù)據(jù)

出租車輛臺(tái)帳：車牌號(hào)、車牌顏色、廠牌、型號(hào)、車輛類型、車身顏色、發(fā)動(dòng)機(jī)號(hào)、車架號(hào)、燃料類型、出廠日期、車輛照片、軸距、車長、車高、車寬、道路運(yùn)輸證字、道路運(yùn)輸證號(hào)、發(fā)證機(jī)構(gòu)、有效起始日期、有效截止日期、經(jīng)營范圍、車輛營運(yùn)狀態(tài)、二級(jí)維護(hù)狀態(tài)、車輛技術(shù)等級(jí)、年度審驗(yàn)狀態(tài)、出租車牌號(hào).

出租車輛基本信息：營運(yùn)商代碼、廠商代碼、終端設(shè)備編碼、通信號(hào)(SIM/UIM 卡號(hào)).

3)企業(yè)數(shù)據(jù)

出租企業(yè)臺(tái)帳：業(yè)戶名稱、組織機(jī)構(gòu)代碼、上級(jí)企業(yè)名稱、上級(jí)企業(yè)經(jīng)營許可證號(hào)、業(yè)戶地址、郵政編碼、行政區(qū)劃代碼、經(jīng)濟(jì)類型、經(jīng)營負(fù)責(zé)人、電話號(hào)碼、傳真號(hào)碼、經(jīng)營范圍、經(jīng)營許可證字、經(jīng)營許可證號(hào)、有效期起、有效期止、發(fā)證機(jī)關(guān)、核發(fā)日期、經(jīng)營狀態(tài).

3.3.2 出租車GPS平臺(tái)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)

車輛定位數(shù)據(jù)(主動(dòng)上報(bào))：車牌號(hào)碼、定位時(shí)間、緯度、經(jīng)度、速度、方向、定位有效性、車輛狀態(tài)(空重車狀態(tài)).

營運(yùn)數(shù)據(jù)(主動(dòng)上報(bào))：車牌號(hào)碼、上車時(shí)間、下車時(shí)間、單價(jià)、營運(yùn)里程、空駛里程、金額.

3.4 數(shù)據(jù)ETL處理

數(shù)據(jù)整合的技術(shù)術(shù)語簡稱為ETL：全稱為Extract-Transform-Load，這個(gè)過程包括數(shù)據(jù)抽取(Extract)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(Transform)、數(shù)據(jù)裝載(Load)3個(gè)階段.數(shù)據(jù)ETL處理包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化及數(shù)據(jù)加載3個(gè)步驟.

1)數(shù)據(jù)抽取：根據(jù)從數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，通常采用推送的方式，因?yàn)閷?duì)數(shù)據(jù)源的影響比較小，業(yè)務(wù)系統(tǒng)可在閑暇期進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取.由系統(tǒng)將更新數(shù)據(jù)寫入緩存區(qū)或者可以以數(shù)據(jù)文件方式直接提供給ETL系統(tǒng)，再由ETL進(jìn)行安置.

2)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：根據(jù)數(shù)據(jù)源以及目標(biāo)數(shù)據(jù)的定義，將數(shù)據(jù)單位傳輸至目標(biāo)數(shù)據(jù).通常數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括幾個(gè)主要過程：合并與拆分、翻譯、過濾、匹配、數(shù)據(jù)聚合以及其它復(fù)雜計(jì)算等.

3)數(shù)據(jù)加載：傳輸?shù)臄?shù)據(jù)添加至數(shù)據(jù)倉庫，影響數(shù)據(jù)加載的主要因素包括加載的效率以及數(shù)據(jù)倉庫的調(diào)整效率.數(shù)據(jù)加載通常采用的是增量數(shù)據(jù)加載，即對(duì)有變化的數(shù)據(jù)進(jìn)行加載.

4 出租車行業(yè)多源數(shù)據(jù)指標(biāo)構(gòu)建及應(yīng)用

4.1 數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)挖掘，也就是完成對(duì)數(shù)據(jù)倉庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分析過程，以數(shù)據(jù)挖掘算法為核心，包括4個(gè)層次的體系架構(gòu).①數(shù)據(jù)層：包括數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)文件.②數(shù)據(jù)挖掘算法工具層：包括聚類分析、統(tǒng)計(jì)分析及關(guān)聯(lián)分析等.③邏輯分析層：某一主題分析，如企業(yè)、車輛司機(jī)、營運(yùn)特征、時(shí)間、空間及營收特征等.④應(yīng)用數(shù)據(jù)層：包括數(shù)據(jù)挖掘圖型應(yīng)用接口.

4.2 數(shù)據(jù)分析指標(biāo)架構(gòu)

4.2.1 指標(biāo)構(gòu)建原則

總體原則是滿足部門行業(yè)監(jiān)管職能要求，具體原則包括以下4點(diǎn).①宏觀與微觀相結(jié)合：既掌控整體出租車運(yùn)行態(tài)勢，又關(guān)注個(gè)體出租車出行.②車輛與司機(jī)相結(jié)合：既監(jiān)控車輛運(yùn)行狀態(tài)，又關(guān)注司機(jī)駕駛狀態(tài).③日常與應(yīng)急相結(jié)合：既滿足日常運(yùn)行監(jiān)測，又滿足應(yīng)急調(diào)度管理.④現(xiàn)狀與新興相結(jié)合：既滿足傳統(tǒng)巡游車管理，又關(guān)注新興網(wǎng)約車需求.

4.2.2 指標(biāo)總體構(gòu)成

在上述原則下，本文構(gòu)建的數(shù)據(jù)挖掘決策功能指標(biāo)框架主要包括運(yùn)行監(jiān)測、出租車服務(wù)評(píng)價(jià)、決策支持3個(gè)一級(jí)指標(biāo)，其中，運(yùn)行監(jiān)測下設(shè)運(yùn)行監(jiān)測、安全監(jiān)測、異動(dòng)監(jiān)測和調(diào)度監(jiān)測等二級(jí)指標(biāo)，決策支持下設(shè)出租車營運(yùn)分析、供需分析和約租車分析等二級(jí)指標(biāo).二級(jí)指標(biāo)下設(shè)三級(jí)指標(biāo)共包括21個(gè)，所有指標(biāo)構(gòu)成如圖2所示.

采用素土擠密樁法，首先考慮的是選取合理的機(jī)械設(shè)備，然后施工前必須進(jìn)行試樁、原位測試和室內(nèi)分析試驗(yàn)，目的是在實(shí)驗(yàn)過程中對(duì)施工原始數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，對(duì)記錄數(shù)據(jù)分析、比較，確定最終的施工參數(shù)，用于指導(dǎo)施工。

4.3 出租車運(yùn)行監(jiān)測分析

4.3.1 運(yùn)行監(jiān)測

1)全局運(yùn)行態(tài)勢監(jiān)測 實(shí)時(shí)監(jiān)測全市出租車約租車業(yè)務(wù)總體態(tài)勢，了解偏僻地區(qū)約租車業(yè)務(wù)情況.按區(qū)域、企業(yè)等，對(duì)空重情況、紅綠的和電動(dòng)車運(yùn)行情況、約租車業(yè)務(wù)情況等進(jìn)行實(shí)時(shí)分析.

2)基于GIS的軌跡查詢 選定時(shí)間段和區(qū)域，結(jié)合車輛類型、模糊車牌號(hào)等查詢符合條件的車輛，并對(duì)其歷史軌跡重現(xiàn)，包括：時(shí)間、地點(diǎn)、速度、方向、停車時(shí)間等，為查找失物和繞道投訴認(rèn)定等提供數(shù)據(jù)支持；按車牌號(hào)碼和時(shí)間范圍對(duì)任意車輛進(jìn)行軌跡跟蹤.

3)失物查詢 有乘客丟失物品時(shí)，可根據(jù)失主乘車信息進(jìn)行輸入，包括工作人員對(duì)乘客上下車時(shí)間、地點(diǎn)、途徑時(shí)間、地點(diǎn)等信息進(jìn)行記錄.對(duì)失物進(jìn)行描述，包括工作人員對(duì)失物的種類、特征等進(jìn)行描述.

4)錯(cuò)峰換班 實(shí)現(xiàn)出租車司機(jī)的錯(cuò)峰換班，合理協(xié)調(diào)出租車司機(jī)的時(shí)間規(guī)劃，提高了出租車行業(yè)車輛及司機(jī)的營運(yùn)效率.

4.3.2 安全監(jiān)測

安全監(jiān)測包括車輛超速監(jiān)測、車輛掉線情況監(jiān)測、出租車司機(jī)報(bào)警監(jiān)測、司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測.

1)車輛超速監(jiān)測 實(shí)時(shí)跟蹤了解當(dāng)日各車輛類型、各企業(yè)車輛超速情況，了解當(dāng)日超速情況與車輛類型、企業(yè)、空間區(qū)域及時(shí)間的關(guān)聯(lián)性.

2)車輛掉線情況監(jiān)測 用以督促企業(yè)、營運(yùn)商提高GPS穩(wěn)定性能，盡可能減少由于掉線帶來的安全隱患.判定條件為車輛超過1 d未有接收到任何GPS和營運(yùn)數(shù)據(jù)時(shí).

3)司機(jī)報(bào)警監(jiān)測 實(shí)時(shí)了解司機(jī)報(bào)警情況，進(jìn)一步保障司機(jī)人身安全，為啟動(dòng)相關(guān)措施提供重要依據(jù).

4)司機(jī)疲勞駕駛監(jiān)測 及時(shí)對(duì)疲勞駕駛司機(jī)進(jìn)行提醒，督促企業(yè)、司機(jī)提高安全營運(yùn)意識(shí)，遵守安全營運(yùn)規(guī)定，進(jìn)一步保障車輛營運(yùn)安全.判定條件為連續(xù)駕駛時(shí)間超過8h，即認(rèn)為疲勞駕駛.

4.3.3 異動(dòng)監(jiān)測

充分利用群體行為的歷史相似性和相對(duì)穩(wěn)定性特征進(jìn)行異動(dòng)監(jiān)測判斷.在區(qū)域維度監(jiān)測基礎(chǔ)上，針對(duì)異動(dòng)群體，可再從企業(yè)、司機(jī)等維度進(jìn)行分析.

1)針對(duì)特定司機(jī)群體進(jìn)行異動(dòng)監(jiān)測示例

選定出租車司機(jī)群體，對(duì)車輛停運(yùn)量和聚集量等群體行為進(jìn)行監(jiān)測，并以曲線圖形進(jìn)行動(dòng)態(tài)展示.如有異常，發(fā)出警示，提醒監(jiān)測人員持續(xù)監(jiān)測，在當(dāng)前曲線與歷史曲線發(fā)生重大改變時(shí)，結(jié)合核實(shí)情況，確認(rèn)是否發(fā)出該區(qū)域可能發(fā)生群體事件警報(bào)，經(jīng)確認(rèn)后發(fā)送警報(bào)，并提供該區(qū)域司機(jī)的具體信息，以供相關(guān)部門決策，如圖3所示.

圖3 特定司機(jī)群體監(jiān)測示意圖

當(dāng)實(shí)時(shí)曲線與歷史曲線發(fā)生第1次重大變化時(shí)，對(duì)實(shí)時(shí)曲線向左(右)進(jìn)行不同距離的幾次移動(dòng).如果兩條曲線仍一直相差比較大，則發(fā)出警報(bào)，如果經(jīng)過移動(dòng)一定距離后，兩條曲線的差別比較小，則認(rèn)為正常，并且在以后的監(jiān)測過程中，實(shí)時(shí)曲線都先整體進(jìn)行左(右)移動(dòng)該距離，再進(jìn)行判斷，如圖4所示.

圖4 特定司機(jī)群體監(jiān)測異常處理示意圖

4.3.4 調(diào)度監(jiān)測

按照車輛準(zhǔn)點(diǎn)到達(dá)率對(duì)各企業(yè)進(jìn)行排名.劃定監(jiān)測范圍，自動(dòng)實(shí)時(shí)記錄特定時(shí)間段內(nèi)各企業(yè)出租車車輛進(jìn)入特定區(qū)域的時(shí)間，并作為調(diào)度計(jì)劃執(zhí)行情況考核的重要依據(jù).逐步消除或減少巡游經(jīng)營的逐利性導(dǎo)致服務(wù)在空間范圍上服務(wù)水平的差異問題[6].

對(duì)車站、飛機(jī)場等繁忙區(qū)或演唱會(huì)等大型活動(dòng)的調(diào)度計(jì)劃，必須實(shí)時(shí)跟蹤了解各企業(yè)車輛執(zhí)行情況和效率，為各企業(yè)任務(wù)車輛執(zhí)行效果評(píng)估提供重要依據(jù)，為順利實(shí)現(xiàn)預(yù)期的客流疏散目標(biāo)提供重要監(jiān)督和保障功能.

4.4 出租車運(yùn)行決策支持

4.4.1 出租車營運(yùn)分析

1)基于出租車營收測算模型的出租車營收數(shù)據(jù)分析

從出租車企業(yè)、車輛、空間、時(shí)間這幾個(gè)維度來對(duì)營收相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，主要包括成本規(guī)制分析、營收測算模型建立、月營收情況統(tǒng)計(jì)分析和營收特征分析4個(gè)方面的內(nèi)容，從而為營收測算和政府制定相關(guān)決策提供重要依據(jù).

圖5 應(yīng)收構(gòu)成要素分析

2)出租司機(jī)收入測算

通過隨機(jī)抽樣的方法測算司機(jī)營運(yùn)收入，全面掌控整個(gè)出租車行業(yè)所有司機(jī)的車輛營運(yùn)收入，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)的全面分析.

各類型出租車(紅的、綠的、電動(dòng)車及無障礙車)司機(jī)收入測算模型：

(紅的及綠的)結(jié)余=營運(yùn)收入+附加司機(jī)工資-繳定額-車輛燃料-費(fèi)維修保養(yǎng)費(fèi)

(電動(dòng)車)結(jié)余=營運(yùn)收入+司機(jī)工資-月繳定額

(無障礙車)結(jié)余=營運(yùn)收入+司機(jī)工資+安全獎(jiǎng)+油補(bǔ)-月繳定額-車輛燃料費(fèi)燃油費(fèi)-維修保養(yǎng)費(fèi)

圖6 深圳布吉某日不同時(shí)間段到其他行政區(qū)、街道辦、交通小區(qū)的出租車OD分布示意圖

4.4.2 出租車供需分析

通常出租車供需存在不確定性，出行需求及其時(shí)空分布特性研究有利于解決供需匹配的吻合度問題，對(duì)出租車運(yùn)行的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)度、乘車站點(diǎn)的位置規(guī)劃以及出租車行業(yè)管理決策支持具有重要現(xiàn)實(shí)意義[7].本文主要通過對(duì)OD客流及其特征進(jìn)行分析，研究供需關(guān)系的趨勢走向，為交通相關(guān)管理部門進(jìn)行運(yùn)力投放等決策提供依據(jù).

客流時(shí)空分布態(tài)勢分析：對(duì)紅綠的、電動(dòng)車和無障礙車的時(shí)空分布情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析.按區(qū)域、時(shí)間對(duì)客流量以及出行時(shí)間、出行距離、出行強(qiáng)度等客流特征進(jìn)行分析，按出發(fā)區(qū)域和到達(dá)區(qū)域?qū)土髁窟M(jìn)行排名分析.劃分交通小區(qū)，統(tǒng)計(jì)分析不同等級(jí)區(qū)域內(nèi)用車需求分布情況.

4.5 出租車服務(wù)評(píng)價(jià)分析

研究出租車企業(yè)、車輛運(yùn)行的評(píng)價(jià)方法，進(jìn)行出租車投訴考評(píng)分析、綠的駐點(diǎn)營運(yùn)，為出租車營運(yùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)和相關(guān)決策提供重要依據(jù).

4.5.1 投訴情況考評(píng)

從企業(yè)、司機(jī)、車輛、時(shí)間等維度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并進(jìn)行排名分析和趨勢分析.將此作為出租車司機(jī)的業(yè)務(wù)服務(wù)水平考核的標(biāo)準(zhǔn)，便于對(duì)出租車營運(yùn)行業(yè)司機(jī)的褒獎(jiǎng)及懲罰，對(duì)司機(jī)的業(yè)務(wù)水平進(jìn)行規(guī)范提高.

考評(píng)基礎(chǔ)指標(biāo)有：出租車投訴統(tǒng)計(jì)次數(shù)(企業(yè)車輛平均投訴次數(shù)、不同駕齡司機(jī)人均投訴次數(shù)、不同年齡段司機(jī)人均投訴次數(shù)、不同性別司機(jī)人均投訴次數(shù))、有效投訴率、及時(shí)響應(yīng)率、處理滿意率等.

4.5.2 綠的駐點(diǎn)營運(yùn)考評(píng)

從企業(yè)、車輛維度對(duì)駐點(diǎn)營運(yùn)綠的在其駐點(diǎn)營運(yùn)區(qū)的營運(yùn)時(shí)間、營運(yùn)里程進(jìn)行考核，根據(jù)違規(guī)車輛比率為依據(jù)進(jìn)行排名分析和趨勢分析.

考評(píng)標(biāo)準(zhǔn)：綠的駐點(diǎn)營運(yùn)需滿足每天7時(shí)至24時(shí)在駐點(diǎn)區(qū)營運(yùn)時(shí)間不少于13 h，營運(yùn)里程不少于300 km.營運(yùn)時(shí)間和營運(yùn)里程必須同時(shí)滿足以上條件為達(dá)標(biāo)，否則不達(dá)標(biāo).考評(píng)基礎(chǔ)指標(biāo)：違規(guī)車輛比率.

4.5.3 錯(cuò)峰換班考評(píng)

出租車輪班交接期間，運(yùn)力供給出現(xiàn)一定程度的驟降，容易導(dǎo)致交接班高峰時(shí)段的出租車供需不平衡，為有效解決該問題，必須研究分析出租車輛的整體運(yùn)行特征、交接時(shí)間、交接地點(diǎn)分布，掌握出租車交接高峰時(shí)段的時(shí)空分布特征[8]，便于對(duì)車輛及司機(jī)錯(cuò)峰換班工作進(jìn)行分析考評(píng)，以此作為司機(jī)業(yè)務(wù)能力考核的一部分.考評(píng)基礎(chǔ)指標(biāo)：高峰時(shí)段企業(yè)車輛平均交接班次數(shù).

5 結(jié)論與展望

本文基于出租車行業(yè)多源數(shù)據(jù)，建立了數(shù)據(jù)倉庫；通過構(gòu)建綜合指標(biāo)體系，對(duì)出租車進(jìn)行運(yùn)行監(jiān)測、安全監(jiān)測、異動(dòng)監(jiān)測、調(diào)度監(jiān)測分析，實(shí)現(xiàn)了出租車行業(yè)運(yùn)行態(tài)勢全面動(dòng)態(tài)感知能力；通過對(duì)出租車營運(yùn)分析、供需分析和考評(píng)分析，提升出租車行業(yè)管理決策能力；通多對(duì)出租車服務(wù)評(píng)價(jià)分析，為提升深圳市出租車行業(yè)監(jiān)管能力，以及面向出租車行業(yè)和市民的服務(wù)能力提供了參考支撐.隨著深圳市特區(qū)范圍擴(kuò)展至全市，既有政策背景條件發(fā)生變化，下一步本論文將進(jìn)一步加強(qiáng)紅、綠的差異化營運(yùn)管理政策、未來整體融合發(fā)展等決策支持分析研究.