【摘 要】
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为提高网约车平台整体运营效率,增加网约车司机收入,改善城市交通出行环境,针对网约车服务需求进行逐日预测研究。首先,对司机订单数此类非集计类型数据进行聚合,获取各网约
【机 构】
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厦门大学建筑与土木工程学院,厦门市运输事业发展中心,厦门市卫星定位应用股份有限公司出租车事业部
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为提高网约车平台整体运营效率,增加网约车司机收入,改善城市交通出行环境,针对网约车服务需求进行逐日预测研究。首先,对司机订单数此类非集计类型数据进行聚合,获取各网约车平台订单量统计数据;其次,考虑不同网约车平台的运力差异,提出基于不同核函数的支持向量机回归模型(SVR),并结合网格搜索法选取最优超参数,构造基于逐日网约车服务需求预测模型;最后,以厦门市网约车服务需求数据为例,引入BP神经网络模型与自回归移动平均混合模型(ARIMA)进行对比。实验结果表明:针对不同网约车平台,带不同核函数的SVR表现性能不
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