【摘 要】
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本文研究城市交通系统中出租车乘客的活动规律。这篇文章主要通过分析城市热点中出租车乘客的数量(pick-up quantity，PUQ)来预测人们的活动。本文提出了一种划分城市热点的基
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本文研究城市交通系统中出租车乘客的活动规律。这篇文章主要通过分析城市热点中出租车乘客的数量(pick-up quantity，PUQ)来预测人们的活动。本文提出了一种划分城市热点的基于分水岭思想的算法和基于ARIMA模型的改进的预测方法来预测城市热点中乘客数量在时间和空间上的变化。对预测方法的评价采用了一年中4000辆出租车真实的GPS轨迹。预测误差率可以达到5.8％。另外，提出了一种新的应用帮助出租车司机寻找下一个乘客。对这一应用的评价采用了真实世界的出租车历史数据。结果显示，与现实中出租车司机寻找乘客的代价相比，在本文提出的应用的指导下，出租车司机可以平均节约37.1％的时间以及减少6.4％的寻找距离。
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