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摘要候车时长是出租车乘客选择乘车点的重要判断依据，对实现人工智能趋势下的智慧交通具有重要意义。.针对出租车乘客候车时间长、打车难等问题，提出一种利用作息时空特征优化神经网络的候车时间预测模型。.该模型将出租车轨迹、城市兴趣点和时间...
将数据采集点在相关路段上进行设置，并基于出租车轨迹数据的短时交通流预测模型研究对相关参数进行配置，可以获得单点采集的数据。3）车辆信息。对运行中的车辆双击后，可以弹出一个车辆信息窗口，其中可以看到车辆的一些相关信息...
论文推荐|吴华意：出租车轨迹数据挖掘进展.1.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430072;2.湖北大学计算机与信息工程学院,湖北武汉430062.第一作者简介：吴华意(1966—),男,教授,研究方向为地理信息分析与挖掘。.E-mail:wuhuayi@whu.edu...
论文推荐|吴华意：出租车轨迹数据挖掘进展.本文转载自微信公众号测绘学报，版权归原作者及刊载媒体所有。.第一作者简介：吴华意(1966—),男,教授,研究方向为地理信息分析与挖掘。.E-mail:wuhuayi@whu.edu.摘要：大数据、物联网与精密定位技术的发展...
论文详解：滴滴大数据预测用户目的地，准确率超90%|KDD2017.本文作者：camel.编辑：郭奕欣.2017-08-1418:06.专题：KDD2017.导语：茫茫车潮，滴滴...
NewYorkCityTaxiTripDuration纽约出租车大数据探索之行程时间预测#该项目来源于Kaggle，旨在建模来预测纽约出租车在行程中的总行驶时间。#在建模预测的过程中，我们可以顺便探索纽约市民打车出行习惯及其他有效信息。
用支持向量机（SVM）和神经网络以150s的历史轨迹数据对车辆行驶的工况及未来路况进行预测，预测时长为50s。先通过车联网获取车辆当前交通状况下的平均车速情况，然后使用人工神经网络预测路段的平均速度，最后将预测的平均速度与当前车辆融合，对预测的平均车速进行修正。
2．行驶总里程：一天中载客行驶里程与空载行驶里程之和。3．空载率：等于出租车无客行驶里程占行驶总里程比值。4．空载出行时长：也称空载时长，一天中某一时段出租车空载出行的分钟数。
AI科技评论按：在KDD2017中滴滴研究院副院长叶杰平所带的滴滴团队关于出租车组合优化分单模型和目的地预测的论文《ATaxiOrderDispatchModelbasedOnCombinatorialOptimization》被收录。AI科技评论将对这篇论文进行详细解读。论文解读...
【摘要】：出租车是大众交通出行方式中的重要组成部分,高效的出租车调度有助于减少车辆空驶及缩短等待时间,从而节约运营成本和道路资源。本文旨在利用出租车的历史出行轨迹和当前已知的部分行驶轨迹,预测出租车出行终点和行程时间,为出租车管理者动态调度车辆资源提供决策支持。
摘要候车时长是出租车乘客选择乘车点的重要判断依据，对实现人工智能趋势下的智慧交通具有重要意义。.针对出租车乘客候车时间长、打车难等问题，提出一种利用作息时空特征优化神经网络的候车时间预测模型。.该模型将出租车轨迹、城市兴趣点和时间...
将数据采集点在相关路段上进行设置，并基于出租车轨迹数据的短时交通流预测模型研究对相关参数进行配置，可以获得单点采集的数据。3）车辆信息。对运行中的车辆双击后，可以弹出一个车辆信息窗口，其中可以看到车辆的一些相关信息...
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用支持向量机（SVM）和神经网络以150s的历史轨迹数据对车辆行驶的工况及未来路况进行预测，预测时长为50s。先通过车联网获取车辆当前交通状况下的平均车速情况，然后使用人工神经网络预测路段的平均速度，最后将预测的平均速度与当前车辆融合，对预测的平均车速进行修正。
2．行驶总里程：一天中载客行驶里程与空载行驶里程之和。3．空载率：等于出租车无客行驶里程占行驶总里程比值。4．空载出行时长：也称空载时长，一天中某一时段出租车空载出行的分钟数。
AI科技评论按：在KDD2017中滴滴研究院副院长叶杰平所带的滴滴团队关于出租车组合优化分单模型和目的地预测的论文《ATaxiOrderDispatchModelbasedOnCombinatorialOptimization》被收录。AI科技评论将对这篇论文进行详细解读。论文解读...
【摘要】：出租车是大众交通出行方式中的重要组成部分,高效的出租车调度有助于减少车辆空驶及缩短等待时间,从而节约运营成本和道路资源。本文旨在利用出租车的历史出行轨迹和当前已知的部分行驶轨迹,预测出租车出行终点和行程时间,为出租车管理者动态调度车辆资源提供决策支持。
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