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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
1
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%.
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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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职称材料
题名
基于运营系统的出租车出行需求短时预测模型
被引量:
5
1
作者
林永杰
邹难
机构
美国西北大学土木与环境工程系
山东大学控制科学与工程学院
出处
《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
基金
国家科技支撑计划项目(2014BAG03B04)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014JC036)
文摘
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%.
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
Keywords
taxi operations
passenger demand estimation model
grid
short-term prediction
artificial neural network(ANN)
分类号
U491.54 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于运营系统的出租车出行需求短时预测模型
林永杰
邹难
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
5
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职称材料
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参考文献
引证文献
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