Taxi Demand Prediction Based on a Combination Forecasting Model in Hotspots
المؤلفون المشاركون
Liu, Zhizhen
Chen, Hong
Zhang, Qi
Li, Yan
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Accurate taxi demand prediction can solve the congestion problem caused by the supply-demand imbalance.
However, most taxi demand studies are based on historical taxi trajectory data.
In this study, we detected hotspots and proposed three methods to predict the taxi demand in hotspots.
Next, we compared the predictive effect of the random forest model (RFM), ridge regression model (RRM), and combination forecasting model (CFM).
Thereafter, we considered environmental and meteorological factors to predict the taxi demand in hotspots.
Finally, the importance of indicators was analyzed, and the essential elements were the time, temperature, and weather factors.
The results indicate that the prediction effect of CFM is better than those of RFM and RRM.
The experiment obtains the relationship between taxi demand and environment and is helpful for taxi dispatching by considering additional factors, such as temperature and weather.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Zhizhen& Chen, Hong& Li, Yan& Zhang, Qi. 2020. Taxi Demand Prediction Based on a Combination Forecasting Model in Hotspots. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175313
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Zhizhen…[et al.]. Taxi Demand Prediction Based on a Combination Forecasting Model in Hotspots. Journal of Advanced Transportation No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175313
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Zhizhen& Chen, Hong& Li, Yan& Zhang, Qi. Taxi Demand Prediction Based on a Combination Forecasting Model in Hotspots. Journal of Advanced Transportation. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175313
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175313
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