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基于SVR的逐日网约车服务需求预测方法
基于SVR的逐日网约车服务需求预测方法
作者:
文琰杰
许旺土
张晓阳
蔡伟兵
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
城市交通
网约车
逐日预测
支持向量机回归模型
核函数
摘要:
为提高网约车平台整体运营效率,增加网约车司机收入,改善城市交通出行环境,针对网约车服务需求进行逐日预测研究.首先,对司机订单数此类非集计类型数据进行聚合,获取各网约车平台订单量统计数据;其次,考虑不同网约车平台的运力差异,提出基于不同核函数的支持向量机回归模型(SVR),并结合网格搜索法选取最优超参数,构造基于逐日网约车服务需求预测模型;最后,以厦门市网约车服务需求数据为例,引入BP神经网络模型与自回归移动平均混合模型(ARIMA)进行对比.实验结果表明:针对不同网约车平台,带不同核函数的SVR表现性能不同,整体上带径向基核函数(rbf)的SVR具备较好的预测性能,其平均相对误差约10 %;针对不同的时序模型进行对比,其在逐日服务需求预测性能上表现存在差异,其中自回归移动平均混合模型整体趋势接近标签值,但在预测精度方面差与BP神经网络以及带核函数的SVR,整体上带核函数的SVR优于其他两类时序模型.
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文献信息
篇名
基于SVR的逐日网约车服务需求预测方法
来源期刊
城市建筑
学科
关键词
城市交通
网约车
逐日预测
支持向量机回归模型
核函数
年,卷(期)
2021,(10)
所属期刊栏目
城乡规划·设计|Urban and Rural Planning and Design
研究方向
页码范围
50-54
页数
5页
分类号
U491
字数
语种
中文
DOI
10.19892/j.cnki.csjz.2021.10.11
五维指标
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
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网约车
逐日预测
支持向量机回归模型
核函数
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
城市建筑
主办单位:
黑龙江科学技术出版社
出版周期:
旬刊
ISSN:
1673-0232
CN:
23-1528/TU
开本:
大16开
出版地:
黑龙江省哈尔滨市
邮发代号:
14-23
创刊时间:
2004
语种:
chi
出版文献量(篇)
39849
总下载数(次)
111
总被引数(次)
52784
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