大数据驱动的共享交通管理与决策范式转变研究

With sharing transport (e.g. Uber special cars) as the representative, the big data and mobile internet have promoted the revolutionary changes of transport organization and travel behavior patterns. As a result, the traditional paradigm of transport management and decision is unable to deal with the new travel characteristics under the big data environment. The arising of big data mining technology has redefined the thinking pattern and analyzing tools in transport area. Taking sharing transport as the research subject, this research incorporated the dynamic time-space trajectory and social network analysis into the theory and method of transport data mining. This research is to explore the synergetic evolution mechanism among sharing transport network, activity trajectory network and social network, which include three important research problems , i.e. sharing transport network formation and its evolution mechanism, mechanism of sharing travel behavior based on social network and mechanism of matching supply and demand of sharing transport based on activity trajectory network. Furthermore, this research is to build the theory and methodology of sharing transport management and decision for meticulous management, whole-process supervision and high-resolution control. Aiming at revealing the shifting mechanism and theory of the transport management and decision paradigm with big data driving, the project will build a demonstration application for big data driven transport industry, and provide a paragon for solving the key scientific issues of the major research plan.

以网络专车等共享交通模式为代表，大数据与移动互联网推动了交通运营组织与出行行为的革命性转变，同时造成交通管理与决策传统范式无力应对大数据环境下交通出行呈现的新特征。大数据及其挖掘技术的出现，正在重新定义交通行业的思维模式与分析手段，成为引导交通管理与决策范式转变的重要推动力。本项目以共享交通为典型研究对象，主要运用融合动态时空轨迹和社会网络分析的交通大数据理论与方法，探索共享交通网络、活动轨迹网络以及社会网络之间的协同演化机制：共享交通网络形成及其动态演化机理、基于社会网络的共享出行行为机理、基于活动轨迹网络的共享交通供需匹配机制。建立针对共享交通“精细化管理、全过程监管、高精度调控”的管理与决策理论和方法体系，旨在揭示大数据驱动下交通管理与决策范式转变的机理与理论，探索形成大数据驱动下交通领域管理与决策的基础理论与示范应用，为进一步探索应用大数据驱动提升综合交通治理能力奠定基础。

大数据与移动互联思维推动了交通运营组织与出行行为模式的革命性转变，但同时造成交通管理与决策传统范式无力应对大数据环境下交通出行呈现的新特征。以网络专车为典型代表的共享交通对传统管理与决策模式提出巨大的挑战，也正是大数据驱动下对交通领域管理与决策范式转变最为迫切的需求。.本研究融合时空轨迹网络、社会网络和共享交通网络，采用多源数据融合的方法，对车辆GPS数据、手机信令数据、共享交通订单数据、社交媒体数据、公交一卡通刷卡数据、道路事故数据、POI数据等十类数据进行挖掘分析；完成了以下研究内容：融合社会网络分析的时空轨迹挖掘与预测、基于多源时空轨迹数据的共享交通网络分析方法、基于群体细分与过程管理的共享交通政策作用机理、大数据驱动的共享交通管理与决策新范式探索及应用研究；并实际应用于汽车共享、网约车、出租车、定制公交、共享单车的管理与决策场景。.本研究的科学意义在于建立了针对共享交通“精细化管理、全过程监管、高精度调控”的管理与决策的新范式，实现了从“基于调查数据的交通管理模式” 到“大数据驱动的交通管理与决策” 的转变。