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基于作息时空特征优化神经网络的出租车乘客候车时长预测
基于作息时空特征优化神经网络的出租车乘客候车时长预测
摘要：随着城市人口的增加和交通需求的增加，准确预测出租车乘客候车时长对于改善交通规划和提高乘客满意度非常重要。然而，由于乘客和交通环境的复杂性，传统的预测方法往往无法满足实际需求。本文基于作息时空特征，提出了一种优化的神经网络模型来预测出租车乘客候车时长。通过实验证明，该模型能够显著提高乘客候车时长的预测准确性。
1.引言
随着城市化和人口增长，出租车服务在城市交通中发挥着重要作用。然而，乘客在等待出租车的时间通常长短不一，这可能导致不满意的乘客体验和交通堵塞。因此，准确预测乘客候车时长对于改善交通规划和提高乘客满意度非常重要。
2.相关研究
传统的出租车乘客候车时长预测方法包括基于回归分析的方法和基于时间序列的方法。然而，这些方法往往无法充分考虑乘客和交通环境的复杂性，导致预测结果不够准确。
3.方法提议
本文基于作息时空特征，提出了一种优化的神经网络模型来预测出租车乘客候车时长。该模型包括以下几个步骤：
3.1数据收集和预处理
首先，我们收集了大量的乘客候车时长数据，并对数据进行了预处理，包括数据清理、离群点处理和特征提取。
3.2特征选择和提取
根据前期研究和实际经验，我们选择了一些重要的作息时空特征作为输入特征。这些特征包括天气、交通状况、时间和地理位置等。然后，我们使用特征工程方法对输入特征进行了提取和转换，以便神经网络模型能够更好地学习和预测。
3.3神经网络模型设计
我们设计了一个多层感知机（MLP）神经网络模型来预测乘客候车时长。该模型包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层采用了激活函数和正则化方法来提高模型的泛化能力和预测准确性。
3.4模型训练和评估
使用已标记的数据集进行训练和验证，通过最小化损失函数来调整模型的权重和偏差。然后，使用其他未知数据集对模型进行评估和测试，以验证模型的预测性能。
4.实验结果和分析
我们使用一个真实的出租车乘客候车时长数据集进行实验。实验结果表明，基于作息时空特征优化的神经网络模型在预测乘客候车时长方面具有较好的准确性和稳定性。与传统的预测方法相比，该模型能够提高预测准确性，减少误差。
5.结论和展望
本文基于作息时空特征优化的神经网络模型在出租车乘客候车时长预测方面取得了较好的结果。然而，仍存在一些局限性和改进的空间。未来研究可以进一步优化模型结构和算法，以提高乘客候车时长的预测准确性和稳定性，同时考虑更多的因素和特征。
参考文献：
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关键词：出租车，乘客候车时长，作息时空特征，神经网络，预测