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摘要:
作为城市交通的基础设施,出租车在日常交通中起着重要作用.随着城市规模的扩大,人们的出行需求不断增加,然而出租车的分布与叫车需求分布之间难以匹配,从而导致打车困难问题的出现,这一现象在大型城市尤其明显.造成打车难的主要原因在于司乘之间信息不能互通,GPS、车联网等技术能够提供车辆位置、运行轨迹等信息,通过对这些信息数据进行处理,可以获得有价值的信息,将其提供至司乘双方能够提升出租车运营效率.现有信息处理方法较为简单,忽略了较多关键影响因素,难以达到理想的效果.因此,本文提出了一种基于出租车轨迹和路网数据来衡量打车难度的出租车流量模型,并通过综合时间、天气等因素对模型进行优化,提升了模型的实用性.基于该模型利用数据挖掘算法抽取有用信息,提供给出租车司机和乘客.最后,本文基于实际出租车数据对模型进行实验验证,结果证明了模型的有效性及实用性.
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文献信息
篇名 一种基于车流量的司乘推荐模型
来源期刊 科研信息化技术与应用 学科
关键词 流量模型 等待时间 打车热点
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 应用
研究方向 页码范围 66-73
页数 8页 分类号
字数 4869字 语种 中文
DOI 10.11871/j.issn.1674-9480.2015.02.008
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 田野 中国科学院计算机网络信息中心 92 764 16.0 21.0
2 毛伟 中国科学院计算机网络信息中心 57 536 11.0 21.0
3 袁博 中国科学院计算机网络信息中心 8 67 3.0 8.0
4 刘仰东 中国科学院计算机网络信息中心 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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流量模型
等待时间
打车热点
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
科研信息化技术与应用
双月刊
1674-9480
11-5943/TP
北京市海淀区中关村南四街4号
chi
出版文献量(篇)
501
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