Geohash编码在出租车巡游路线推荐中的应用.pdf
出租车司机在空车状态下通常是无目的巡游去寻找乘客,载客效率普遍偏低.鉴于此种现象,论文结合Neo4J图数据库,Geohash编码技术和GRU神经网络设计了一种新颖的空载出租车巡游路线推荐模型.该模型利用8位Geohash编码具有的误差网格特点结合地图数据,可以实时预测空载出租车司机行驶过程中周边区域待打车乘客数量,在出租车司机到达每个路口前向司机推荐下一个最优的行驶路段.论文采用数据仿真出租车轨迹并使用推荐方法,实验验证了该推荐方法能够大幅度提高出租车空驶过程中遇到乘客的次数,从而提高出租车的载客率,减少城市交通压力.
作者：栾方军张鹏旭曹科研
作者单位：沈阳建筑大学信息与控制工程学院沈阳110168
母体文献：第十六届全国Web信息系统及其应用学术会议(WISA2019)论文集
会议名称：第十六届全国Web信息系统及其应用学术会议(WISA2019)
会议时间：2019年9月20日
会议地点：青岛
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：
关键词：出租车 巡游路线 推荐模型 Geohash编码 GRU神经网络
在线出版日期：2022年1月20日
基金项目：
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