李 军，邓育新

(中山大学 智能工程学院，广东 广州 510006)

0 引 言

出租车是人们出行的重要交通方式之一，它能提供快捷、舒适、便利和灵活的运输服务。据统计，在广州、上海等大城市中，出租车日均客运量约占市内公共交通客运的9%。为了满足人们日常出行需求，出租车在城市道路中进行巡游并载客，在长期的运营过程中积累了大量的经验，结合经验和实际情况采取不同的服务策略，如早晚高峰选择在城郊区巡游，选择合适的载客路线以避开拥堵路段等[1-2]。尽管在相同的道路网中巡游，但是对路网的认知程度以及选择的服务策略有所不同，使得司机间的收入存在差异[3-5]。为了方便管理，出租车装载了GPS设备，能实时获取出租车的位置以及状态，由此产生了大量的出行轨迹数据。GPS轨迹数据隐含着出租车的行为特征，如时空选择行为，载客路线选择行为等，这也使得通过大量GPS数据挖掘出租车的时空行为模式成为可能[6-7]。研究出租车的时空行为有助于理解出租车行为与城市空间结构、城市出行活动的联系，对出租车以及城市的管理和发展具有参考意义。

近年来，学者们基于出租车GPS数据对城市人群的出行模式进行了研究，并涌现出大量的研究成果，相关研究可分为出行需求和出行供给两部分。

在出行需求方面，出行OD的时空模式是研究热点之一[8-10]。学者采用非负矩阵分解法研究居民出行模式，根据时空差异性将出行需求划分为家与工作地、工作地间和其它出行3类，区域间的OD流可视为3类基本出行流的线性组合[11]。……