北京市出租车数据集合

压缩文件\"taxi_carryData.zip\"包含与出租车运营相关的详细数据。数据集中记录了4000多条出租车的运行状态，包括时间戳、行驶方向和载客状态。时间戳可能表示乘车时间或记录时间，方向信息涵盖了行驶路线或区域，载客状态用0和1表示。这些数据有助于分析出租车活动的热点和乘客出行习惯，同时支持出租车供需研究。

刘叔曼的研究探讨了如何改善合肥市出租车拼车服务的问题。随着城市交通需求的增加，提高拼车效率能够有效减少交通拥堵，降低出行成本。

在大连市政府和交通局的支持下，由长春凤凰惠邦科技有限责任公司承建的“大连市出租汽车远程电子识别系统”正式投入使用。该系统利用先进的RFID技术，实现了对出租车的远程识别和管理，标志着大连市在智能交通建设方面取得了阶段性成果。 该系统采用国内领先的RFID技术和软件技术，构建了集数据采集、传输、处理和应用于一体的综合平台。随着系统不断完善，读写监测点的合理部署、数据挖掘分析系统的建设以及强大的网络支持，将进一步推动大连市物联网技术在智能交通领域的应用和发展。

提供北京市行政区划轮廓Shp文件 矢量格式，方便编辑和分析 适用于GIS软件，如ArcGIS和QGIS

概述出租车租赁系统的管理流程，包括车辆管理（增删改）、司机管理（处理奖惩）等内容。

北京市利用全球卫星定位系统 (GPS) 提供全面的定位服务，为城市导航、交通管理等方面提供支持。

针对出租车ＧＰＳ数据因数据量庞大和时空信息复杂而带来的分析难题，提出了一种基于出租车ＧＰＳ大数据的道路行车可视分析方法。通过使用OpenStreetMap生成开阔道路的地图背景，运用离散和连续两种编码方式来分析道路上的车流量、行车方向和速度。具体方法包括： 离散编码：通过箭头图的方式呈现道路行车方向，利用速度区间聚类算法来优化颜色布局，提高展示的清晰度。 连续编码：使用栈图对行车情况进行显示，并应用特征点提取算法，加速图表绘制。 以杭州市出租车ＧＰＳ数据为案例，采用云计算平台分布式存储数据，并使用MapReduce来加快数据查询与处理效率。通过以上可视编码方式的分析，结果表明该方法能够准确

15 个城市的出租车运营数据，统计得还挺全面的，从空载率到月营业额都有，像 GDP 和主城区人口这些也都涵盖到了。要做城市交通或者建模的，这波数据蛮值的。 熵权法的引入也挺实用，尤其是做多指标评价的时候，自己写权重麻烦，用它自动出结果，省事不少。配合 MATLAB 还能直接上手，写代码也顺点。 还有北京、西安、南京、成都 4 个城市一周的细化数据，分成五个维度：demand（需求量）、distribute（分布）、money（费用）、response（抢单响应）、satisfy（打车难易）。嗯，想做热点区域、优化调度策略的，这部分数据还挺香。 资源里结构清晰，数据直接用 CSV 读都行，变量名

这是一个简洁易用的出租车计费系统，基于 WinForm 平台开发，并实现了语音报价功能，方便司机和乘客的使用。系统内置 Access 数据库，用于存储计费数据。