基于加权时变泊松模型的出租车载客点推荐算法

基于加权时变泊松模型的出租车载客点推荐模型 本文提出了一种基于加权时变泊松模型的出租车载客点推荐模型，以解决出租车空载率高、司机寻客难的问题。该模型首先采用加权非齐次泊松模型对出租车历史数据进行建模，得到目标时刻的估计值，然后基于当天的实时数据，将临近时刻乘客需求的平均值作为目标时刻预测值。最后，将预测值和估计值作为卡尔曼滤波模型的输入参数，实现对目标时刻出租车乘客需求的预测，并引入误差反向传播机制，减小下一次预测误差。 该模型的优点在于可以对不同时段内、不同空间网格的乘客需求进行预测，为出租车寻找乘客提供可靠的依据。在实验中，对比了PKCPM与NHPM、WNHPM、SVM等三种模型，结果显示PKCPM的误差比WNHPM、SVM分别降低了8.85个百分点、14.9个百分点。 本文的研究结果可以应用于智慧交通、智能出租车调度等领域，提高出租车的载客率，减少空载率，提高出租车司机的收入和效率。 关键技术点： 1. 加权非齐次泊松模型：该模型可以对出租车历史数据进行建模，得到目标时刻的估计值。 2. 卡尔曼滤波模型：该模型可以将预测值和估计值作为输入参数，实现对目标时刻出租车乘客需求的预测。 3. 误差反向传播机制：该机制可以减小下一次预测误差，提高模型的预测准确性。 技术难点： 1. 如何选择合适的加权非齐次泊松模型参数，以提高模型的预测准确性。 2. 如何优化卡尔曼滤波模型的参数，以提高模型的预测速度和准确性。 3. 如何处理实时数据中的噪声和异常值，以提高模型的鲁棒性。 应用前景： 1. 智慧交通：该模型可以应用于智慧交通领域，帮助出租车司机更好地预测乘客需求，提高载客率和收入。 2. 智能出租车调度：该模型可以应用于智能出租车调度领域，帮助出租车公司更好地调度出租车，提高运营效率和收入。 3. 城市交通规划：该模型可以应用于城市交通规划领域，帮助城市规划者更好地规划城市交通网络，提高城市交通效率和可持续发展。