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为提高出租车GPS大数据的可用性, 提出一种基于贝叶斯网络研究稀疏出租车GPS轨迹路径还原的方法. 与传统仅基于时空变量的研究方法不同, 新算法同时考虑天气条件、驾驶员特性、车辆行驶特性与出租车的载客状态等因素来进行路径还原预测. 以宁波市体育中心周围的路网为例, 将出租车服务信息管理平台的GPS轨迹数据作为测试对象, 验证本文方法的适用性. 结果显示, 基于多因素的贝叶斯网络方法在还原精度方面(达到91.4%)优于Logit选择模型. 此外, 新算法尤其适用于出租车轨迹数据缺失率较高的场景, 比如缺失轨迹点跨度在5 min左右. 相似文献
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随着网约车的兴起和城市公共交通建设的不断完善, 传统出租车行业面临的竞争不断加剧, 可能出现出租车运力规模过剩的问题. 通过影响因素分析, 筛选8个主要因素, 构建了基于多元回归的出租车运力规模关系模型, 利用宁波市客管局实测数据进行模型标定, 并引入网约车修正系数, 预测未来年的出租车运力规模. 结果表明: 2017年宁波市出租车运力需求为增长态势, 而巡游出租车运力规模因网约车的冲击仍将减少. 相似文献
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为了研究偏远校区学生返城出行行为,在出行者有限理性的假设下,基于累积前景理论对个体出行方式选择行为进行描述和分析.以宁波大学梅山校区学生返城出行行为为例,以实际调查数据作为检验标准,发现累积前景理论获得的出行方式选择结果与通过调查获得的多数人的选择结果相同,优于传统期望效应理论计算的结果. 相似文献
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