Recently, the traditional taxi industry has been struggling to keep its market share, especially with the emergence of new transport network companies (e.g., Uber). One of the problems with traditional taxi services is the difficulty of matching the taxi demand to its supply when there is no phone-booking or other reservation system. From that perspective, the taxi driver?s experience is important in reaching the next passenger. A taxi driver with limited experience may not know the high-demand locations and times of taxi stands or street sections to visit after dropping off a passenger. This causes a large number of vacant taxi drivers to regularly cruise the roads to search for a passenger, contributing to congestion, pollution, and resource waste. We formulate the problem of a taxi driver?s next passenger pickup location as a destination choice problem. Vacant taxi trips between drop-off and pickup points are extracted from GPS records obtained from a taxi operator in Lisbon, Portugal, to understand the travel behavior of vacant taxi drivers. We have estimated destination choice models with a multinomial logit and a nested logit structure. It was found that passenger demand at the pickup area, hotspot locations, service location preference, and major transport hubs positively influence a taxi driver?s next choice of passenger pickup location. Results of this study provide insight regarding the factors that explain a taxi driver?s probability to choose a certain zone within a set of passenger pickup zones, contributing to a better understanding of taxi driver travel behavior.

中文翻译：

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基于GPS数据的出租车接送出租车司机位置选择建模

最近，传统的出租车行业一直在努力保持其市场份额，特别是随着新的运输网络公司（例如Uber）的出现。传统出租车服务的问题之一是当没有电话预订或其他预订系统时，很难使出租车需求与其供应相匹配。从这个角度来看，出租车司机的经验对于吸引下一位乘客很重要。经验有限的出租车司机在下车后可能不知道要去的出租车站或路段的高要求位置和时间。这导致大量的空乘出租车司机经常在道路上巡游以寻找乘客，从而造成交通拥堵，污染和资源浪费。我们将出租车司机下一个接载地点的问题表述为目的地选择问题。从葡萄牙里斯本的出租车操作员那里获得的GPS记录中提取了下车点与接送点之间的空闲出租车旅行，以了解空闲出租车司机的旅行行为。我们估计了具有多项logit和嵌套logit结构的目的地选择模型。结果发现，接载区，热点位置，服务位置偏好和主要交通枢纽的乘客需求对出租车司机的下一个接载位置的选择产生了积极的影响。这项研究的结果提供了有关解释出租车司机在一组乘客接送区域中选择某个区域的可能性的因素的见解，有助于更好地了解出租车司机的出行行为。从葡萄牙里斯本的出租车操作员那里获得的GPS记录中提取了下车点与接送点之间的空闲出租车旅行，以了解空闲出租车司机的旅行行为。我们估计了具有多项logit和嵌套logit结构的目的地选择模型。结果发现，接载区，热点位置，服务位置偏好和主要交通枢纽的乘客需求对出租车司机的下一个接载位置的选择产生了积极的影响。这项研究的结果提供了有关解释出租车司机在一组乘客接送区域中选择某个区域的可能性的因素的见解，有助于更好地了解出租车司机的出行行为。从葡萄牙里斯本的出租车操作员那里获得的GPS记录中提取了下车点与接送点之间的空闲出租车旅行，以了解空闲出租车司机的旅行行为。我们估计了具有多项logit和嵌套logit结构的目的地选择模型。结果发现，接载区，热点位置，服务位置偏好和主要交通枢纽的乘客需求对出租车司机的下一个接载位置的选择产生了积极的影响。这项研究的结果提供了有关解释出租车司机在一组乘客接送区域中选择某个区域的可能性的因素的见解，有助于更好地了解出租车司机的出行行为。葡萄牙了解空乘出租车司机的出行行为。我们估计了具有多项logit和嵌套logit结构的目的地选择模型。结果发现，接载区，热点位置，服务位置偏好和主要交通枢纽的乘客需求对出租车司机的下一个接载位置的选择产生了积极的影响。这项研究的结果提供了有关解释出租车司机在一组乘客接送区域中选择某个区域的可能性的因素的见解，有助于更好地了解出租车司机的出行行为。葡萄牙了解空乘出租车司机的出行行为。我们估计了具有多项logit和嵌套logit结构的目的地选择模型。结果发现，接载区，热点位置，服务位置偏好和主要交通枢纽的乘客需求对出租车司机的下一个接载位置的选择产生了积极的影响。这项研究的结果提供了有关解释出租车司机在一组乘客接送区域中选择某个区域的可能性的因素的见解，有助于更好地了解出租车司机的出行行为。服务位置的偏好以及主要的交通枢纽对出租车司机接载乘客的下一个选择产生了积极的影响。这项研究的结果提供了有关解释出租车司机在一组乘客接送区域中选择某个区域的可能性的因素的见解，有助于更好地了解出租车司机的出行行为。服务位置的偏好以及主要的交通枢纽对出租车司机接载乘客的下一个选择产生了积极的影响。这项研究的结果提供了有关解释出租车司机在一组乘客接送区域中选择某个区域的可能性的因素的见解，有助于更好地了解出租车司机的出行行为。