基于机器学习的智能出租车预测系统

为了更合理地调度出租车资源,提出基于机器学习的智能出租车预测系统.首先,对波尔图出租车GPS数据集进行分割处理,并抽取其中的一部分作为研究对象;接着利用回声状态网络算法预测旅行目的地;最后利用随机森林算法在相同情况下预测出租车抵达时间.实验表明本系统能根据当前的波尔图出租车GPS数据集预测出实际出租车某段旅程的目的地和旅程所需要的时间,以达到减少出租车资源浪费的目的.