ABSTRACT Taxiförare letar alltid efter strategier för att lokalisera passagerare snabbt och därmed öka sin vinstmarginal. I själva verket är strategierna för att söka efter passagerare till största delen empiriska och varierar avsevärt mellan taxichaufförer. Från historien taxi data, de mest högpresterande taxiförare kan tjäna 25% mer än de med medelmåttiga söker strategi under samma tidsperiod. En bättre strategi hjälper inte bara taxichaufförer att tjäna mer med mindre ansträngning, utan minskar också bränsleförbrukningen och koldioxidutsläppen. Det är intressant att undersöka de inflytelserika faktorerna i passagerarsökning strategier och hitta algoritmer för att vägleda taxiförare till passagerarhotspots med rätt tidpunkt. Med den rikliga tillgången på historiska taxicab spår, de befintliga metoderna för att göra taxiverksamhet har radikalt förändrats. Detta dokument fokuserar på problemet med gruvdrift effektiva driftsstrategier från en storskalig historia taxi spår samlas in över ett år. Vår strategi presenterar allmänna insikter om dynamiken i taxicab-tjänster med målet att maximera vinstmarginalerna för de berörda parterna. Vi föreslår viktiga mått, såsom trip frekvens, heta platser, och taxi körsträcka, och ger värdefulla insikter mot mer effektiva driftsstrategier. Vi analyserar dessa mätvärden med hjälp av tekniker, såsom Newtons polynominterpolering och Gammadistribution, för att förstå deras dynamik. Våra strategier använder de verkliga taxicab spår från staden Changsha (P.R.China), kan förutsäga taxiturer vid olika tider med 90,68% per dag, och öka taxichaufförernas inkomstnivåer upp till 19,38% genom att kontrollera lämplig körsträcka per resa och följa rutten över mer urbana heta platser. INDEX TERMS Taxi drift strategi, trip frekvens, hot-spot metrisk, trip mileage.
Rong m.fl. REF studerade de inflytelserika faktorerna i passagerarsökande strategier och hittade algoritmer för att vägleda taxiförare till passagerarhotspots med rätt tidpunkt.
Mining Efficient Taxi Operation Strategies From Large Scale Geo-Location Data
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}