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题名基于分时MDP的出租车载客预测推荐技术研究
被引量：3
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作者
王桐
高山
龚慧雯
孙博
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术重点实验室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期37-51,共15页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61102105,No.51779050)
国家重点研发计划基金资助项目(No.2016YFB0700100)
+1 种基金
哈尔滨市青年后备人才基金资助项目(No.2017RAQXJ036)
中央高校基本科研业务费资金资助项目(No.HEUCFG201831,No.3072020CF0815)。
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文摘
针对出租车盲目寻客导致空载率高的问题,提出了一种出租车载客热点推荐策略,以最大程度优化匹配乘客过程,提高寻客效率。基于出租车历史轨迹数据,结合热点乘客信息的时间序列特性,提出基于循环神经网络的分段预测(SPBR)算法,以及基于分时马尔可夫决策过程(TMDP)的载客推荐模型。实验表明,SPBR算法预测结果的RMSE比SVR、CART和BPNN等算法分别降低了67.6%、71.1%和64.5%;TMDP模型出租车期望回报比历史期望提升了35.9%。
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关键词
出租车空载率
分时马尔可夫决策过程
热点预测
分段预测方法
载客推荐模型
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Keywords
taxi empty loading rate
time-varying Markov decision process
hotspot prediction
segment prediction method
passenger recommendation model
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分类号
TN911.22
[电子电信—通信与信息系统]
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