【摘 要】
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出租车司机在空车状态下通常是无目的巡游去寻找乘客,载客效率普遍偏低。鉴于此种现象,论文结合Neo4J图数据库,Geohash编码技术和GRU神经网络设计了一种新颖的空载出租车巡游
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61602323),国家博士后基金项目(编号:2016M591455),辽宁省教育厅青年育苗基金项目(编号:lnqn201913),辽宁省自然科学基金项目(编号:2019MS264)资助
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出租车司机在空车状态下通常是无目的巡游去寻找乘客,载客效率普遍偏低。鉴于此种现象,论文结合Neo4J图数据库,Geohash编码技术和GRU神经网络设计了一种新颖的空载出租车巡游路线推荐模型。该模型利用8位Geohash编码具有的误差网格特点结合地图数据,可以实时预测空载出租车司机行驶过程中周边区域待打车乘客数量,在出租车司机到达每个路口前向司机推荐下一个最优的行驶路段。论文采用数据仿真出租车轨迹并使用推荐方法,实验验证了该推荐方法能够大幅度提高出租车空驶过程中遇到乘客的次数,从而提高出租车的载客率,减少
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