數據-模型協同驅動的貨車物流模式分類和驗證

【歡迎引用】 許鈞奇， 王寧， 張義龍. 數據-模型協同驅動的貨車物流模式分類和驗證[J]. 汽車文摘，2025（XX）： X-XX.

【Cite this paper】 XU J Q， WANG N， ZHANG Y L. Classification and Verification of Truck Logistics Modes Driven by Data-Model Collaboration[J]. Automotive Digest （Chinese）， 2025（XX）： X-XX.

【摘要】我國公路貨運市場存在運力分散化的問題，需要網絡貨運平臺根據貨運經營者出行偏好針對性分配物流任務，優化車、貨供需匹配。為此，提出一種數據-模型協同驅動的貨車物流模式分類方法。首先，基于貨車軌跡數據構建回轉半徑、活動熵、日均出行地點、日均行駛時間、日均行駛距離5個特征參數，經主成分分析（PCA）降維及K均值聚類將貨車物流模式劃分為長途往返型、短途定點型、短途多點型。然后，引入圖論中網絡基序識別技術，通過貨車OD數據生成有向物流網絡，利用DotMotif算法進行基序識別，并選用p值檢驗基序顯著性。最后，通過深入分析網絡基序與貨車出行鏈典型拓撲結構之間的聯系，解釋了不同物流模式貨車的物流網絡中顯著性基序的差異，驗證了貨車物流模式分類結果的準確性。

關鍵詞：軌跡數據；物流模式；K-means聚類；網絡基序；出行鏈

中圖分類號：U495 " 文獻標志碼：A "DOI： 10.19822/j.cnki.1671-6329.20240227

Classification and Verification of Truck Logistics Modes Driven

by Data-Model Collaboration

Xu Junqi， Wang Ning， Zhang Yilong

（School of Automotive Studies， Tongji University， Shanghai 201804）

【Abstract】 In China’s road freight market， there exists the issue of decentralized transportation capacity， requiring online freight platforms to allocate logistics tasks according to travel preferences of freight operators and optimize the matching of vehicles and goods. Thus， a data-model collaborative-driven classification method for truck logistics patterns is proposed. Firstly， based on the truck trajectory data， 5 characteristic parameters including turning radius， activity entropy， average daily travel locations， average daily travel time， and average daily travel distance are constructed. After dimensionality reduction by Principal Component Analysis （PCA） and clustering by K-Means Cluster， trucks are categorized into 3 types of logistics patterns： long-distance round-trip， short-distance fixed-point， and short-distance multi-point. Secondly， the network motif identification technology from graph theory is introduced， generating a directed logistics network from truck OD data， using the DotMotif Algorithm for motifs recoginition and selecting p-value to test the significance of motifs. Finally， by deeply analyzing the connection between network motifs and the typical topological structures of truck travel chains， the differences in significant motifs within the logistics networks of different logistics modes of trucks are explained， verifying the accuracy of the the truck logistics pattern classification results.

Key words： Trajectory data， Logistics patterns， K-means cluster， Network motif， Travel chain

0 引言

公路貨運是我國貨運的主力軍，其份額占據我國整體貨運量的75%，市場規模超5萬億[1]。然而，目前國內公路貨運市場中個體貨運經營者占比超90%，運力呈現明顯的分散化和碎片化，導致貨運效率低下。盡管各類網絡貨運平臺一定程度上緩解了運力資源閑置問題，但以個體貨運經營者為主的公路貨運特征依舊顯著。個體貨運經營者的出行決策受自身出行偏好影響，形成了不同的物流模式，這也成為影響運力分配和利用的關鍵[2]。要有效地利用網絡貨運平臺實現運力的集中管理和規劃，必須識別出個體貨運經營者偏好的物流模式，為其分配更適合的物流訂單，從而提升車貨匹配的精準度。

隨著車載衛星定位裝置普及，產生了海量的GPS軌跡數據，為研究貨車物流模式提供了新思路[3]。貨車軌跡數據中包含車輛的經緯度、時間戳、速度等信息，通過挖掘其中蘊含的軌跡時空特征，可分析貨車出行行為，支撐物流模式識別與分類。該方法已在人群活動模式研究中得到應用，例如，關慶鋒等[4]通過手機GPS數據構建慣性矩、職住距離、出行速度等特征參數，通過聚類分析研究了深圳市不同經濟水平人群的活動模式。而在貨車物流模式研究領域，此方法則應用較少，相關研究所構建的用于聚類分析的特征參數也較為簡單，不能全面反映貨車時空活動特征。例如，Ma等[5]通過分析貨車起止點（Origin-Destination， OD）數據，分析貨車的平均出行時長、距離和停車時間分布等特征，將貨運個體出行模式分為訪問出行、本地出行及環形出行。Duan等[6]從GPS數據中提取平均停留點數、平均停留時間、平均出行時間等特征，采用改進K-means算法得到5種出行模式。然而，直接利用軌跡數據中的時空特征分析貨車物流模式忽略了實際物流網絡結構，在揭示貨車司機個性化的物流模式偏好上存在局限性。

此外，建立出行鏈模型來分析貨車物流模式的研究也較為常見。貨運出行指貨車從一個位置出發，中間無裝卸貨物直接到達另外一個位置[7-8]。基于貨運出行的概念，貨運出行鏈被定義為貨車進行一系列出行而形成的具有時間序列的鏈結[8-9]。Ma等[10]使用貨車3天短期軌跡數據構建單次貨運活動出行鏈，并使用非層次聚類算法將貨車出行鏈的不同劃分為4類，但由于數據集太小，未對貨車物流模式進行進一步分析。針對此問題，You等[11]使用時間跨度為1年的軌跡數據構建清潔貨車出行鏈，挖掘出清潔貨車在物流模式上的偏好。Gan等[12]結合興趣點（Point of Interest， POI）類型從軌跡數據中識別出各類型經停點，并以此繪制出主要出行鏈，將貨運活動劃分為走廊模式、環形模式和樞紐輻射模式。上述方法雖然可以很好地分析各類貨車間的物流模式差異，但出行鏈的構建依賴于經停點的精確識別分類，當貨車出行范圍廣、時間長、數量大時，構建出行鏈的繁瑣程度大幅上升。

通過梳理文獻發現，在基于軌跡時空特征數據的貨車物流模式分類方法中，特征參數的構建較為簡單，而出行鏈模型視角下的貨車物流模式分類方法依賴于精確的停留點提取，流程繁瑣復雜。為此，本文提出一種數據-模型協同驅動的貨車物流模式分類方法。首先，構建能夠準確量化貨車軌跡離散程度、空間范圍、物流頻率等特征的參數。然后，將特征參數經主成分分析（Principal Component Analysis， PCA）提取主成分用于K-means聚類輸入，實現對貨車物流模式的分類。最后，本文引入圖論中的網絡基序識別技術，對由貨車OD數據構建的有向物流網絡進行基序識別和顯著性檢驗，并將網絡基序結構與貨車出行鏈典型拓撲結構相關聯，通過分析不同聚類內部貨車在網絡基序結構上的共性，對不同物流模式貨車中的顯著基序的差異進行解釋，驗證貨車物流模式分類結果的準確性。

1 數據處理

在貨車行駛過程中，受GPS設備信號不穩定和地理環境等因素影響，采集的數據會出現缺失、重復、漂移等各種問題。因此，需對異常數據進行處理，并從源數據中提取OD數據，為后續聚類分析及基于網絡基序的物流模式驗證提供數據支持。

1.1 源數據分析

本文數據來源于某公司的貨車車聯網平臺，主要分布于江西省。數據集包括自2023年3月1日至3月31日93輛貨車的3 025 547條軌跡數據，采樣間隔為10 s，源數據具體格式如表1所示。每條記錄包括車架號、采集時間、經緯度、車速、發動機狀態等多個字段。

表1 軌跡數據字段描述

[字段 數據名稱 數據單位 user_id 車架號 time 采集時間 s longitude 經度 （°） latitude 緯度 （°） velocity 車速 km/h engine_speed 發動機轉速 r/min engine_state 發動機狀態 mileage 續航里程 km ]

對隨機抽取的某輛貨車A的軌跡數據進行可視化，結果如圖1所示，可以從貨車A的行駛軌跡中觀察到其物流范圍集中在東經112.0°～115.5°、北緯26°～29°。

1.2 缺失及異常值處理

源數據采集頻率為10 s/次，若相鄰數據采集時間相差過大，則存在整條數據缺失，此外，某些數據的部分字段也存在缺失值。為了確保數據在時間序列上的完整性，本文采用移動平均法對源數據中的缺失值進行填補。同時，對于速度、經緯度等字段出現離群值的異常點也應先刪除再采用移動平均法進行填補。

1.3 漂移數據處理

數據漂移是指GPS測量位置與實際位置存在較大偏差的現象，理論上貨車不可能在相鄰兩次采樣中出現超過一定閾值的位置變化。實際數據中部分相鄰數據的經緯度相差過大，造成虛假的行程，影響貨運活動的識別。因此，需要對軌跡數據是否出現漂移進行檢查，剔除漂移數據并采用移動平均法進行補充。

1.4 OD數據識別

OD數據是從源數據中提煉出的簡化形式，記錄了車輛每段行程的起始點、終止點的經緯度和時間。本文將發動機狀態的變化作為識別行程起始和結束的關鍵指標，但在貨車實際行駛過程中，可能由于紅綠燈、堵車等原因致使發動機狀態發生變化，而這些變化點并非期望識別到的OD點，因此，需結合貨車時間、空間等數據進行分析，具體流程如圖2所示。

（1）停留點提取[13]。預處理后的貨車軌跡數據表示為[l1，l2，···，lm]，其中每條數據[li=（xi，yi，Ti，]…）[（i∈1，2，…，m）]。對軌跡數據中以0或1標志的發動機狀態參數進行一階差分，可以初步得到貨車的起訖點，即潛在停留點集合[{s1，s2，···，sn}]，其中[si=（xi，yi，Tai，Tli）（i∈1，2，…，n）]，[xi]和[yi]表示潛在停留點的經緯度，[Tai]和[Tli]表示停留點的到達時間和離開時間。

（2）停留時長判斷。對每個停留點[si]計算離開時間和到達時間的差值，獲取貨車在每個停留點的停留時長[duri]，刪去[duri]小于給定時間閾值的點。

（3）行駛距離判斷。對停留時長滿足要求的停留點排序，計算相鄰停留點之間的行程距離[di]，進而篩選出[di]大于給定距離閾值的OD節點，得到行程[trvi=si，si+1]。

對每輛貨車的源數據進行如上步驟，最終獲取實驗所需的OD數據，形式為[8]：

[OD=s1trv1s2trv2…trvN-1sn] （1）

OD數據樣例如表2所示，記錄了起始點、終止點的經緯度和時間。

2 研究方法

2.1 基于軌跡特征的物流模式分類

2.1.1 特征參數構建

為了準確量化貨車與物流模式相關的軌跡特征，本文構建五個特征參數，分別為回轉半徑、活動熵、日均出行地點[14]、日均行駛距離和日均行駛時間，具體如表3所示。

（1）回轉半徑：回轉半徑[Rg]表示貨車活動范圍半徑，[Rg]越大說明貨車活動范圍越大：

[Rg=1Mi=1Mxi-x2+yi-y2] （2）

式中：[M]為每輛貨車軌跡數據的總采集條數[，xi，yi]表示第i次采集時的貨車緯度和經度坐標位置信息，[x，y]表示整個貨車軌跡網絡的質心坐標。

（2）日均出行地點：日均出行地點A表示貨車平均每日所停留的活動位置數量，A越大說明貨車服務地點和客戶需求點更多：

[A=sets1，s2，…，sn30] （3）

式中：[sets1，s2，…，sn]表示停留點的集合，僅包含不重復的停留點。

（3）活動熵：活動熵H表示貨車的物流節點的離散程度：

[pi=durjj=1Ndurj] （4）

[H=-i=1Npilogpi] （5）

式中：N為總的停留點數量；[durj]為貨車在同一停留點[si]的停留時長總和；[pi]為貨車在停留點[si]的停留時長占總體時長的比例，[pi=1]。

（4）日均行駛時間：日均行駛時間t表示貨車平均每日貨運出行耗時：

[t=Tl-j=1Ndurj30] （6）

式中：[Tl]為軌跡數據的總采集時間。

（5）日均行駛距離：日均行駛距離L表示貨車平均每日貨運出行距離：

[L=i=1ndi30] （7）

式中：[di]為每段行駛段的行駛距離。

2.1.2 軌跡特征聚類

由于各參數之間存在相關關系，不必使用所有特征參數作為聚類輸入，并且過多的特征參數會增加聚類分析難度，因此，本文采用PCA方法對數據進行降維。

為從貨車軌跡中提煉出貨車的物流模式，本文以PCA提取的主成分作為變量進行K-means聚類分析，K-means算法基于數據到中心點距離最小化的思想對數據進行無監督地聚類。本文利用SC輪廓系數衡量聚類效果，SC輪廓系數描述聚類后各個類別的輪廓清晰度，本質上表征的是聚類的內聚度和分離度。SC輪廓系數值越小，說明該樣本點所在的簇結構與其最近簇結構之間的距離越遠，表示此時的聚類結果越好。

2.2 基于網絡基序的物流模式驗證

本文引入圖論中的網絡基序識別技術[15]，首先基于OD數據構建物流網絡，然后應用基序識別算法識別網絡中的基序。為檢驗這些基序的出現是否顯著，本文為每個物流網絡模擬生成500個分布相似的隨機網絡作為對照組，通過統計隨機網絡中相應基序的預期出現頻數進行顯著性檢驗。進一步地，結合貨運出行鏈，深入分析不同物流模式貨車的物流網絡中顯著性基序的差異，可驗證物流模式分類結果的準確性。

圖論是研究圖的性質和特征的學科，在圖論中，圖被定義為由節點和邊組成的對象。而復雜網絡將復雜系統中的實體抽象成節點，將實體之間的關系抽象成邊，因此，可以利用圖的結構和性質來理解復雜網絡中的問題。在將復雜網絡表示為圖時，可以認為網絡基序是復雜網絡中出現頻率較高、具有特定拓撲結構的子圖，這些基序反映了復雜網絡中局部的組織結構和交互方式，對于識別網絡中的重要結構、揭示網絡中的重要信息和機制具有重要意義。

2.2.1 物流網絡構建

利用貨車OD數據構建物流網絡的具體步驟如圖3所示。首先，對OD數據進行柵格化，定義柵格尺寸為200 m，從而將距離相近的OD點歸類到一個柵格。然后，為簡化網絡結構的同時保留貨運活動信息，對相同起訖點的分支進行識別，并通過判斷分支流量是否小于閾值來決定是否合并，當合并分支時需驗證軌跡連通性，若合并分支后造成軌跡不連通，則取消合并、保留分支。最后，確定貨車物流網絡的節點和邊的集合，通過向空的有向圖中添加節點和邊構造有向網絡。

2.2.2 隨機網絡生成

為了識別基序在網絡中的顯著性，需將基序在目標網絡中的出現頻率與隨機網絡中的預期出現頻率進行對照，因此，要求生成的隨機網絡必須與目標網絡具有相同的節點數，且每個節點入度和出度相同。本文借助NetworkX庫中Configuration Model來生成指定節點出度和入度的隨機網絡，Configuration Model是一種從給定度序列生成隨機網絡的方法，其將節點度數序列中的每個節點拆分為對應數量的半邊，然后將這些半邊隨機配對，構成完整的邊。本文通過Configuration Model為每輛貨車物流網絡生成分布相似的500個隨機網絡。

2.2.3 網絡基序識別

常見的基序識別算法有基于雙向擴展搜索策略的Mfinder算法、基于枚舉的FANMOD算法等。本文選用Dotmotif算法[16]，其采用精確子圖同構匹配策略，在辨識復雜性較高和變異性較大的網絡基序方面具有優勢，然而，Dotmotif算法計算效率受限。本文構建的貨車物流網絡規模較小，適合選用Dotmotif算法。為了識別貨車物流網絡中的基本結構，提高基序與物流模式特征之間關系的可解釋性，降低分類分析難度，只對由二節點和三節點組成的簡單基序進行識別，具體基序如圖4所示。由于構建的物流網絡為有向網絡，圖4所示基序中不同節點的邊之間存在不連通、單向連通和雙向連通3種形式，共有15種。

2.2.4 顯著性檢驗

當基序在物流網絡中出現的次數遠比在隨機網絡中顯著地多時，稱該基序在物流網絡中的出現是顯著的，基序的出現是否顯著可以通過統計指標p值進行判斷。p值指原假設為基序出現不顯著的前提下，觀測到隨機網絡中該基序出現相較于物流網絡中更頻繁的概率。如果p值小于顯著性水平（通常取0.05），則拒絕原假設，可以認為該基序的出現是顯著的。p值計算公式見式（8）～式（9）：

[p=1+i=1nCn1+n] （8）

[Cn=1， Nrand≥Nreal0， Nrandlt;Nreal] （9）

式中：[n]為隨機網絡個數，[Nrand]為基序在某個隨機網絡出現的次數，[Nreal]為該基序在物流網絡中出現的次數。

3 案例驗證

3.1 物流模式分類

3.1.1 主成分分析結果

在特征參數降維之前，為評估所構建的多維度特征參數是否適合進行PCA，首先進行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗和巴特利特球度檢驗。計算得KMO值為0.7（gt;0.5），巴特利特球度檢驗顯著性水平為0.000（lt;0.05），變量間相關性較高，適合進行PCA。其次，使用Scikit-Learn中的PCA方法，通過協方差矩陣對回轉半徑、日均出行地點、活動熵、日均行駛里程和日均行駛時間5個特征變量進行主成分的提取，并基于特征值計算各主成分方差貢獻率及累計貢獻率[17]，結果如表4所示。本文選擇特征值大于1的成分為主成分，可以看出，前3個主成分特征值大于1，累計方差貢獻率為85.26%，說明第1、第2和第3主成分對量化貨車軌跡特征影響顯著。因此，本文提取前3個主成分作為聚類算法的輸入。

3.1.2 軌跡特征聚類結果

現有研究中，貨車物流模式通常被劃分為2～4類[2，9]。因此，本文將聚類中心數目K分別設置為2、3、4進行K-means聚類，然后再使用輪廓系數法對聚類結果進行分析，聚類結果隨著K值變化情況如表5所示。可以看出，當K=2時，聚類結果分布較為均勻，K=3時，SC值最大，表明聚類效果最好，當K=4時，4類聚類分布不均勻，聚類效果有所下降。

同時采用可視化的方法對上述3類聚類結果進行對比分析，如圖5a～圖5c所示。可以看出當聚類中心數目為3時，各聚類輪廓清晰、交疊面積較小且樣本分布更均衡。綜合SC輪廓系數和聚類結果可視化圖像，選取聚類中心數目K=3。

3.1.3 物流模式分類結果

提取出每個類的內部成員原始字段，分別計算每個類的特征參數，結果如表6列所示。

由表6數據可知，3個聚類在軌跡特征上有著顯著區別，根據3類貨車的軌跡特征將其劃分為如下3種物流模式：

（1）第1聚類為長途往返型物流貨車。此類貨車回轉半徑、日均行駛時間和日均行駛距離都顯著高于其他兩類，較高的回轉半徑表明此類貨車活動范圍廣，較高的日均行駛時間和距離表明此類貨車偏向于長途運輸。此外，此類貨車長時間處于高速行駛狀態，與長途運輸貨車國道和高速公路等主要交通干線的駕駛場景相符合。在物流任務方面，此類貨車日均出行地點和活動熵不高，表明其無需頻繁裝卸貨物，主要執行定點送貨任務，只在固定的幾個貨物裝卸點中往返。對該聚類中隨機抽取的一輛貨車進行軌跡數據可視化，如圖6a所示，觀察到該貨車在廣州與福州之間進行往返運輸，符合長途往返型物流模式定義。

（2）第2聚類為短途定點型物流貨車。此類貨車的回轉半徑和日均行駛距離遠小于第1類，表明其整體活動范圍較小，屬于短途型貨車。在物流任務方面，此類貨車日均出行地點、活動熵均較低，表明無需頻繁裝卸貨物，主要執行定點送貨任務，只在固定的幾個貨物裝卸點中往返。此外，此類貨車的平均速度處于中等水平，說明其擁有較為順暢的行駛條件和較少的停車需求，與定點型物流貨車工作場景相符合。對該聚類中隨機抽取的一輛貨車進行軌跡數據可視化，如圖6b所示，觀察到該貨車在韶關市附近的3個定點間進行往返運輸，符合短途定點型物流模式定義。

（3）第3聚類為短途多點型物流貨車。此類貨車的回轉半徑最小，表明該類貨車的運輸范圍集中在較小的區域，屬于短途型貨車。但是此類貨車日均行駛時間、日均行駛距離、日均出行地點和活動熵的值高于同為短途型的第2聚類。該結果表明其雖然活動范圍小，但物流任務的多樣性、離散度高，需要執行多點送貨任務，在小范圍內多個裝卸點頻繁往返。此外，此類貨車平均速度最小，說明此類貨車需要頻繁停車，整體行駛道路環境為低速環境，反映了短途多點型物流模式特點。對該聚類中隨機抽取的一輛貨車進行軌跡數據可視化，如圖6c所示，觀察到該貨車在宜春市范圍內的網狀和環狀運輸路徑，符合短途多點型物流模式定義。

3.2 物流模式驗證

3.2.1 物流網絡建立結果

按照前文所述物流網絡構建流程，得到了可以有效表示OD數據的有向物流網絡，以貨車A為例，有向物流網絡可視化結果如圖7所示。圖中圓圈節點代表主要停留點，節點間由有向箭頭連接，代表運輸方向。

3.2.2 基序顯著性檢驗結果

根據基序識別方法，本文對貨車OD數據構建的物流網絡及生成的隨機網絡進行基序識別，計算每輛貨車的15個不同基序的p值，并計算每個聚類內部貨車的15個不同基序的p值平均值，結果如表7所示。從圖表中可以看出，只有個別基序的出現具有顯著性，且不同聚類中具有顯著性的基序不相同。設定顯著性條件為[p≤0.05]，識別每輛貨車物流網絡中顯著性基序，3個聚類的統計結果分別如圖7a～圖7c所示。

本文使用熱圖來展示92輛貨車各自物流網絡中的15個不同基序的顯著性。圖7橫縱軸交叉處顏色表示對應貨車物流網絡中對應基序的p值；星號標記則表示對應貨車物流網絡中對應基序的[plt;0.05]，拒絕原假設，即能認為對應貨車物流網絡中該基序的出現是顯著的。可以觀察到，圖7a所示的聚類1中基序ID2的p值普遍較小，在更多的貨車物流網絡中具有統計顯著性。圖7b所示聚類2中的基序ID3、ID7、ID8、ID15以及圖7c所示聚類3中的基序ID2、ID3、ID7、ID8、ID9、ID15與之類似。

3.2.3 物流模式驗證分析

Gan等[14]對中國西南片區貨車軌跡進行分析，得到3種貨車出行鏈，本文結合貨車出行軌跡觀測結果將3種出行鏈分解，得到3種典型的空間拓撲結構。

（1）兩點型：貨車在裝卸點間進行往返運輸，例如基序ID15。ID15包含一對雙向連接的節點，文獻[16]稱這類結構為“循環鏈”，特點是具有往返的路徑和非重疊的起始點和終止點。

（2）走廊型：貨車從始發點經停中間點，最后到達終止點，例如基序ID2。ID2由單向的“鏈式”結構組成，起始點和終止點非重疊。

（3）環型：貨車沿封閉的環狀路線進行貨運，例如基序ID9。ID9被稱為“單循環”，這類結構同樣由單向的“鏈式”結構組成，但其從起始點最后仍然回到起始位置。

對于劃分為長途往返型的聚類1，基序ID2的出現較顯著，即走廊型的空間拓撲結構在長途往返型貨車的物流網絡中更常見。因為長途往返型貨車物流始發站與終點站之間距離較遠，不會頻繁地在兩個站點之間往返，而是會沿著預定路線進行一次完整的往返運輸。

對于劃分為短途定點型的聚類2，基序ID3、ID7、ID8、ID15的出現較顯著，此類基序結構中均包含以基序ID15為代表的兩點型空間拓撲結構，但同樣包含兩點型結構的基序ID6、ID10～ID13并不顯著，說明短途定點型貨車的物流網絡中封閉的環形結構不是常見特征。短途定點型貨車物流網絡通常是以中心點和幾個主要的配送點為基礎，貨車從這些中心點出發將貨物運輸至配送點，然后返回中心點重新裝載。這種物流模式側重于對固定配送點需求的響應，并且通常涉及較大批量的貨物裝載，因此，在多個配送節點之間構建連續的環形運輸路線在這種模式下并非必要，也不符合其運營效率和物流需求。

對于劃分為短途多點型的聚類3，基序ID2、ID3、ID7、ID8、ID9、ID15的出現較顯著，顯著性基序的種類較多，兩點型、走廊型、環形的空間拓撲結構在短途多點型貨車的物流網絡中均常出現。因為短途多點型貨車的物流任務多樣性程度高，配送點多和時效性要求高的特點造成配送路線復雜，兩點型往返運輸路線、走廊型連續運輸路線以及環型運輸路線普遍存在。

4 結束語

本文由貨車GPS數據構建了回轉半徑、活動熵、日均出行地點、日均行駛距離和日均行駛時間5個特征參數，較全面地量化表征貨運活動在時空維度上的特征，進而通過K-means聚類將貨車物流模式劃分為長途往返型、短途定點型、短途多點型3類。

（2）本文將貨車OD數據構建為有向物流網絡，從而引入圖論中的網絡基序識別技術，挖掘了不同物流模式下顯著性基序的分布特征。通過從貨車出行鏈提取出兩點型、走廊型和環型3種典型拓撲結構，并將其與網絡基序相聯系，很好地解釋了不同物流模式貨車物流網絡中顯著性基序差異。這一方法不僅驗證了通過聚類分析得出的物流模式分類結果的準確性，而且為理解物流網絡的典型特征和結構提供了新的視角。

（3）根據貨車司機物流模式識別結果，網絡貨運平臺能夠為不同貨運經營者分配其更偏好的貨運任務，例如，對于物流模式為長途往返型的貨運經營者，平臺可優先為其匹配跨區域、點對點的貨運任務，對于偏好短途的貨運經營者，平臺可以優先匹配更多鄰近城市或者固定區域內的貨運任務。進一步地，通過探究各類型貨車的主要物流模式，平臺能夠針對貨運任務的需求更精確地調度不同類型貨車，優化運力資源配置，提高運輸效能。

參 考 文 獻

[1] ZHANG M， DU X. An Empirical Study of The Road Freight Prices in China [C]// Proceedings of the Asia-Pacific Conference on Intelligent Medical 2018 amp; International Conference on Transportation and Traffic Engineering 2018， 2018： 155-160.

[2] 何昱欣， 甘蜜， 錢秋君， 等. 基于出行鏈視角的城際貨車司機出行偏好挖掘方法研究[J].工程管理科技前沿， 2024， 43（5）： 25-32.

[3] 覃文文， 鄢祺陽， 谷金晶， 等. 重載貨車駕駛人駕駛風格識別與量化研究[J]. 交通運輸系統工程與信息， 2022， 22（4）： 137-148.

[4] 關慶鋒， 任書良， 姚堯， 等. 耦合手機信令數據和房價數據的城市不同經濟水平人群行為活動模式研究 [J]. 地球信息科學學報， 2020， 22（1）： 100-112.

[5] MA X， MCCORMACK D E， WANG Y. Processing Commercial Global Positioning System Data to Develop a Web-Based Truck Performance Measures Program[J]. Transportation Research Record， 2011， 2246（1）： 92-100.

[6] DUAN M， QI G， GUAN W， et al. Comprehending and Analyzing Multiday Trip-Chaining Patterns of Freight Vehicles Using a Multiscale Method with Prolonged Trajectory Data [J]. Journal of Transportation Engineering， Part A： Systems， 2020， 146（8）： 04020070.

[7] AKTER T. Truck Activity Pattern Classification Using Anonymous Mobile Sensor Data [D]. Fayetteville： University of Arkansas， 2019.

[8] 李江濤. 基于貨運卡車軌跡大數據的貨運OD信息提取方法研究[D]. 北京： 北京交通大學， 2019.

[9] SIRIPIROTE T， SUMALEE A， HO H. Statistical Estimation of Freight Activity Analytics from Global Positioning System Data of Trucks [J]. Transportation Research Part E， 2020， 140（8）： 101986.

[10] MA X， WANG Y， MCCORMACK E， et al. Understanding Freight Trip-Chaining Behavior Using a Spatial Data-Mining Approach with GPS Data [J]. Transportation Research Record， 2016， 2596（1）： 44-54.

[11] YOU S I， RITCHIE S G. A GPS Data Processing Framework for Analysis of Drayage Truck Tours [J]. KSCE Journal of Civil Engineering， 2018， 22（4）： 1454-1465.

[12] GAN M， NIE Y， LIU X， et al. Whereabouts of Truckers： An Empirical Study of Predictability [J]. Transportation Research Part C， 2019， 104184-195.

[13] 曹勁舟， 涂偉， 李清泉， 等. 基于大規模手機定位數據的群體活動時空特征分析 [J].地球信息科學學報， 2017， 19（04）： 467-474.

[14] WU L， YANG L， HUANG Z， et al. Inferring Demographics from Human Trajectories and Geographical Context [J]. Computers Environment and Urban Systems， 2019， 77（9）： 101368.

[15] SCHNEIDER C M， BELIK V， COURONNé T， et al. Unravelling Daily Human Mobility Motifs [J]. Journal of The Royal Society Interface， 2013， 10（84）： 20130246.

[16] MATELSKY J K， REILLY E P， JOHNSON E C， et al. DotMotif： An Open-Source Tool for Connectome Subgraph Isomorphism Search and Graph Queries [J]. Scientific Reports， 2021， 11（1）： 13045.

[17] 杜宇程， 李會民， 宋尚斌， 等. 基于主成分分析和聚類的營運車輛道路行駛工況構建研究[J]. 汽車科技， 2024（4）： 47-54.

（責任編輯 明慧）