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摘要:
针对无法在线实时获取移动出租车实时状态信息的条件下,根据对历史轨迹信息的处理分析,提出将隐马尔科夫理论应用到城市出租车移动轨迹模型中,通过实际数据的分析建立出租车运动模型,通过对模型的计算来预测节点的位置分布概率,并在此模型上针对不同的用户需求进行查询处理,为用户提供搭车路线决策支持。通过利用真实数据集的实验证明,模型能够较好的模拟出出租车节点的运动状态,用户也能够从模型中获取较高精度的位置状态信息。
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基于增强学习的网格化出租车调度方法
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增强学习
网格化管理
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内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 依据历史轨迹构建城市出租车移动概率模型
来源期刊 国防科技大学学报 学科
关键词 城市计算 出租车移动模型 隐马尔科夫 移动模型
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 控制科学与工程?计算机科学与技术
研究方向 页码范围 129-134
页数 6页 分类号
字数 5269字 语种 中文
DOI 10.11887/j.cn.201403023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄宏斌 国防科技大学信息系统工程重点实验室 40 291 10.0 14.0
2 邓苏 国防科技大学信息系统工程重点实验室 84 872 16.0 25.0
3 刘明星 国防科技大学信息系统工程重点实验室 2 6 1.0 2.0
4 马武彬 国防科技大学信息系统工程重点实验室 3 6 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
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节点文献
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2018(1)
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2019(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
城市计算
出租车移动模型
隐马尔科夫
移动模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
国防科技大学学报
双月刊
1001-2486
43-1067/T
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号
42-98
1956
chi
出版文献量(篇)
3593
总下载数(次)
5
总被引数(次)
31889
论文1v1指导