基于多源数据融合的城市出租车载客出行特征研究——以岳阳市为例

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【摘要】

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为探究城市出租车载客出行特征,在出租车GPS轨迹大数据基础上,融合居民出行调查数据、城市土地利用数据及天气数据,构建出租车载客出行量回归模型,得出出租车载客出行量与片

【作者】

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唐艳丽蒋超郑伯红李茜铭

【机构】

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中南大学土木工程学院,中南大学建筑与艺术学院,岳阳市规划局

【出处】

：

交通运输系统工程与信息

【发表日期】

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2018年2期

【关键词】

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城市交通 GPS大数据时空分布多元线性回归 RBF神经网络 10折交叉验证

【基金项目】

：

国家自然科学基金面上项目(51478470)~~

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为探究城市出租车载客出行特征,在出租车GPS轨迹大数据基础上,融合居民出行调查数据、城市土地利用数据及天气数据,构建出租车载客出行量回归模型,得出出租车载客出行量与片区岗位数、天气状况、时段、片区面积有较强的相关性,而基于RBF神经网络构建的回归模型在上述4个因素的基础上增加了片区常住人口数和是否工作日2个因素.通过10折交叉验证表明,RBF神经网络回归模型的拟合效果比多元线性回归模型更好.

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