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基于趋势预测的合乘收益研究
  • ISSN号:0372-2112
  • 期刊名称:《电子学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京交通大学电子信息工程学院下一代互联网互联设备国家工程实验室,北京100044
  • 相关基金:国家973重点基础研究发展计划(No.2013CB329100); 国家科技重大专项(No.2012ZX03005003-04); 高等学校博士学科点专项科研基金(No.20120009120005)
中文摘要:

首先提出一种基于车载自组网的城市出租车合乘的方案;其次针对北京市6499辆出租车的GPS信息进行了较为全面的数据分析,获取81785个乘客上车时间及位置,从整体和局部两个方面定量地讨论了出租车合乘带来的益处,运用灰色预测和曲线拟合两种不同的方法建立数学模型预测上车点个数的变化趋势;最终得出在北京市六环内乘客采用合乘方式后,可减少1/3以上的上车点以及约20~30%的行驶里程,对缓解交通压力及构建绿色城市具有十分重要的意义.

英文摘要:

An urban taxi sharing scheme based on VANET is proposed firstly. We elaborates the necessary processing of the data derived from 6499 GPS sets of Beijing taxis in operation and mainly analyzes the data from both macro and micro scopes. The location and timing of 81785 picking up points are obtained as well. The feasibility and benefits of the sharing scheme are discussed. Two different prediction methods, i. e. grey prediction and curve fitting, are employed to create mathematical models to predict the trend of picking up points. The conclusion is that by adopting the taxi sharing method,more than 1/3 of the picking up points and about 20 - 30% mileage will be reduced, which will certainly contribute towards relieving the traffic pressure and creating an envi- ronmentfriendly city.

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期刊信息
  • 《电子学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:郝跃
  • 地址:北京165信箱
  • 邮编:100036
  • 邮箱:new@ejournal.org.cn
  • 电话:010-68279116 68285082
  • 国际标准刊号:ISSN:0372-2112
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2087/TN
  • 邮发代号:2-891
  • 获奖情况:
  • 2000年获国家期刊奖,2000年获国家自然科学基金志项基金支持,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:57611