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基于运营系统的出租车出行需求短时预测模型 被引量:5
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作者 林永杰 邹难 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1235-1240,共6页
出租车系统作为城市交通运输系统的重要组成部分,其宏观规划和调度管理的合理性决定了出租车服务质量.本文主要研究出租车乘客出行需求估计及预测,为出租车规划和实时调度提供数据支持.首先,分析了出租车定位系统和计费系统,改进了传统... 出租车系统作为城市交通运输系统的重要组成部分,其宏观规划和调度管理的合理性决定了出租车服务质量.本文主要研究出租车乘客出行需求估计及预测,为出租车规划和实时调度提供数据支持.首先,分析了出租车定位系统和计费系统,改进了传统出租车需求网格划分方法,考虑了地形、建筑群和道路网络特征,保持了网格自身出行特性的完整性.其次,根据实时收集的出租车数据,建立了易于计算的出行需求估计方法.最后,以实际数据为基础,对影响短时出行量的主要变量进行了相关性分析,提出了基于人工神经网络的短时需求预测模型,根据相关性分析确定了模型结构.以实际获取的出租车数据为例,验证了提出的需求估计和预测模型.结果证明:相比于传统自回归滑动平均模型,提出的人工神经网络模型其平均绝对误差百分比提高了32%.此外,人工神经网络模型的绝对误差百分比超过50%的概率低于10%,而自回归滑动平均模型高达23%. 展开更多
关键词 出租车运营 乘客需求估计 网格 短时预测 人工神经网络
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