基于SVR时空网格模型的出租车需求预测

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如何正确的预测乘客需求是智慧城市系统与交通调度系统中不可缺少的一部分,能正确的预测乘客需求有助于改善城市的交通系统,并增强用户的出行体验。本文提出一种基于SVR时空网格模型的出租车需求预测方法,建立了出租车需求序列的时间关系和空间关系,将GPS数据转换为时空网格的流量网格数据,并输入SVR时空网格模型,从而预测出城市特定区域的出租车需求。本文采用深圳市的出租车的GPS数据进行实验仿真和验证,具有很不错的效果。
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