Abstrakt. Att veta var lediga taxibilar är och kommer att vara vid en given tidpunkt och plats hjälper användarna i daglig planering och schemaläggning, samt taxi tjänsteleverantörer i leverans. I detta papper presenterar vi en prediktiv modell för antalet lediga taxibilar i ett givet område baserat på tid på dagen, veckodag, och väderförhållanden. Historien används för att bygga de tidigare sannolikhetsfördelningarna för vår inferencemotor, som bygger på den naiva Bayesian classifier med utvecklad felbaserad inlärningsalgoritm och metod för att upptäcka tillräcklighet av historiska data med hjälp av ömsesidig information. Baserat på 150 taxibilar i Lissabon, Portugal, kan vi förutsäga för varje timme med den totala felfrekvensen på 0,8 taxi per 1x1 km 2 område.
Phitakkitnukoon m.fl. REF presenterar en prediktiv modell för antalet lediga taxibilar i ett visst område baserat på tid på dagen, veckodag och väderförhållanden.
Taxi-Aware Map: Identifying and Predicting Vacant Taxis in the City
{'venue': 'AmI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}