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准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提,有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象,研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集,构造滑动时间窗口,以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量,以出租车当前时间的移动速度为输出变量,采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化,得到模型最优参数组合,并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析,将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明:所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差(MAE)为9.841,均方根误差(RMSE)为12.711,均低于非参数回归模型和神经网络模型,提高了出租车速度的预测精度;由于出租车速度序列缺乏规律性,调整后的R2(R2 _adjusted)为0.592,且相较于其他2个模型,XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果,避免了过拟合造成的预测精度下降。 相似文献
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2008年,厦门公交集团有限公司成立了“学雷锋志愿服务队”。2013年这支志愿服务队伍创新升级为“小黄帽”文明交通志愿服务队,并设计了“小黄帽”专属的卡通人物形象安安和巴叔,创作了主题曲《爱暖这座城》。2014年底,“小黄帽”志愿服务队以总分第三名的成绩通过团市委“一团一品一特色”答辩,成为厦门市重点培育的十支专业志愿者队伍之一。目前,这支队伍共有成员1600多人,大多数是一线公交车、出租车和网约车驾驶员。 相似文献
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网约车作为一种颠覆性的业态出现在人们的视野当中,为乘客的出行带来了便利性。但是,这对传统出租车行业带来了极大冲击。如何平衡二者当下关系,减少冲突,在发展中实现共赢,具有重要的社会意义。本文梳理了传统出租车和网约车的发展历程,详细阐述了二者的业务模式和经营模式,厘清了传统出租车与网约车之间的关系,同时,文章给出了网约车未来发展的趋势。这既可以对传统出租车行业改革提供参考,也可以为网约车行业的建康发展提供借鉴。 相似文献
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<正>长期以来,出租车司机与出租车公司之间是以缴纳固定金额的"份钱"、余额为其报酬的方式形成劳动关系,因此,出租车行业易发许多矛盾,影响了出租车行业正常发展。本文通过对出租车行业和谐劳动关系建立的探索,为出租车行业和企业的和谐稳定打下正常发展基础。1建立和谐劳动关系的意义和作用通过建立和谐的劳动关系能够更好地保证各方权益,提升出租车从业人员的劳动积极性。出租车 相似文献
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《辽宁省交通高等专科学校学报》2016,(4)
本文基于沈阳市出租车行业现状,从政府、乘客、驾驶员、企业四个视角阐述了沈阳市出租车行业存在的问题,并分析了影响其发展的制约因素与促进因素,最后从行业主管与企业角度为沈阳市出租车行业整顿与发展提出相应建议。 相似文献