基于DBSCAN算法的网约车出行需求分析

刘秀彩; 朱治邦; 臧秋晨; 孙婧

doi:10.20035/j.issn.1671-2668.2026.02.004

公路与汽运 ›› 2026, Vol. 42 ›› Issue (02) : 15 -20. DOI: 10.20035/j.issn.1671-2668.2026.02.004

基于DBSCAN算法的网约车出行需求分析

刘秀彩, 朱治邦, 臧秋晨, 孙婧

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摘要

分析城市网约车出行需求有利于掌握城市居民出行的时空分布特征，指导城市营运客运资源的高效投放。为缓解城市出行压力，优化网约车运营调度并增强公众出行满意度，文中基于南京市网约车订单数据，引入DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）空间聚类算法，以南京市早高峰网约车出行乘客为研究对象，对网约车上客出行区域进行聚类分析，得出簇半径E_ps为0.010、最小样本数量M为400为最优参数组合，能反映城市繁华商圈、大型客运枢纽、公共交通站点为城市网约车出行热点区域的特点；针对网约车典型载客热区提出南京市网约车投放建议。