基于大规模出行数据集的网约车出行深度分析
物理与社会
2021-12-01 v1 多智能体系统
摘要
随着网约车(RH)使用的快速增长，更好地理解和监管该行业的需求随之产生。本文分析了大芝加哥地区为期一年的 RH 出行数据以研究 RH 出行模式。分析了超过 1.04 亿次出行。在出行率方面，结果显示全年出行总量保持稳定，而拼车出行占比从 20% 稳步下降至 9%。相比工作日，人们更倾向于在周末使用 RH。具体而言，周末 RH 出行计数（每日）平均比工作日高出 20%。本工作的结果将帮助政策制定者与交通管理者更好地理解 RH 出行的性质，进而为网约车行业设计更好的监管与引导系统。
引用
@article{arxiv.2008.06050,
title = {An In-Depth Analysis of Ride-Hailing Travel Using a Large-scale Trip-Based Dataset},
author = {Jianhe Du and Hesham A. Rakha and Helena Breuer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.06050},
year = {2021}
}
备注
Paper submitted to the Transportation Research Board Annual Meeting. The Chicago Case Study, Case Studies on Transport Policy, 2021