Spatiotemporal Characteristics and Self-Organization of Urban Taxi Dispatch
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper proposes a matching degree to study dynamic spatiotemporal characteristics of urban taxi and offers a novel understanding of self-organization taxi dispatch in hotspots on top of the Fermi learning model.
The proposed matching degree can not only reflect the overall spatiotemporal characteristics of urban taxi supply and demand but also show that the density of distribution and the distance between the taxis supply and the city center will affect the satisfaction of demand.
Besides, it is interesting to note that supply always exceeds demand and they will self-organize into an equilibrium state in hotspots.
To understand the phenomenon, we develop the Fermi learning model based on the prospect theory and compared the results with the popular reinforcement learning model.
The results demonstrate that both models can account for self-organization behavior under different scenarios.
We believe our work is crucial to explore taxis data and our indicator can provide a significant suggestion for urban taxis development.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Wei& Fan, Ying. 2020. Spatiotemporal Characteristics and Self-Organization of Urban Taxi Dispatch. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141590
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Wei& Fan, Ying. Spatiotemporal Characteristics and Self-Organization of Urban Taxi Dispatch. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141590
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Wei& Fan, Ying. Spatiotemporal Characteristics and Self-Organization of Urban Taxi Dispatch. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141590
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141590
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر