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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
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出租车动态合乘出行路径匹配及系统设计研究_陈婷 5 M% _" e2 B/ t
4 J+ q5 R/ X+ o- K8 i" N: G. v
伴随着城市化与机动车化的快速发展,交通供需矛盾日益突出,尤其在大城市用地资
& M" W% V# W1 F, f源紧张的情况下,道路设施供给规模受到限制,不可能采用无限的道路建设来满足日益增
: B8 l& V0 h$ E5 ]# D长的交通需求。且近年来环境污染日益严重严重,机动车排放污染物比重高且数量不断增
0 K, W2 K' g/ r; ], i加,已成为空气污染的主要来源之一。基于此,国家提出了节能减排,提高交通系统运输
6 Q9 o- I4 m8 y7 |6 O3 |- S效率的要求。出租车作为交通运输体系的重要组成部分,也应积极采取节能减排、提高效: @' ^% K. u3 y
率的措施来支撑交通系统的变革。出租车合乘作为提高出租车运营能力和能源利用率的一3 H0 S3 X/ {# B) k
种重要且有效的途径,应当被大力推广。但传统合乘存在服务质量难以保障、管理混乱、
" P9 S1 X# E" s4 r4 k& Q$ V安全隐患等问题,使得合乘至今难以普及,迫切需要发展先进的智能合乘调度系统来实现
( f, ~5 Y+ t0 o' c8 z( Z/ u出租车合乘的高质量服务需求与有序的运营监管。 / W9 f( O. E4 T& n# x9 y" k) l( x
本文紧密围绕实现出租车合乘的技术要求,开展基于信息双向感知的出租车合乘调度
) a( M/ }9 j6 p5 ]系统架构设计以及实时合乘路径匹配方法的研究。首先,在对国内城市出租车运营情况分1 ]% F J! w8 {% K, j `
析的基础上,研究了实施出租车合乘以提高运输效率的必要性,并从政策法规、基础设施、7 [' A. _9 J7 E+ y' O* L
技术支撑多层次多角度提出了出租车合乘的保障措施。其次,结合信息采集、数据处理、
' B# L4 Y9 c1 i% j/ O D信息发布等方面的诉求,构建了面向乘客和司机信息双向感知的多模块出租车合乘系统,
; J [( {" C3 m6 H+ U! k从数据的采集、数据流、数据结果的分析对系统功能进行阐述,并基于 # [0 `! m4 r- V7 P
SQL Server
4 a* s3 |4 R# l9 {* W数据) C! a+ S/ j6 s3 N( f, i
库设计了数据库结构。然后采用情景分析法将匹配类型分为完全匹配、基本匹配、不完全
% _9 j. S* e- m4 o匹配三种,通过分析比较不同的路径匹配类型构建基于参考路径的
# y# ]$ ^; D0 \2 X$ vDAL
/ d+ ?$ }" ]( {路径匹配算法。
9 B8 }0 I5 o4 Y' ?4 B: k7 H最后,采用灰色模型与蚁群算法结合的方法,求解基于实时阻抗的最优参考路径问题。
& ~7 H! w2 I0 m9 `/ [; c本文构架的出租车合乘系统可以满足乘客、驾驶员和管理者面向实时合乘的服务诉求- ?# A8 Y% V5 y4 A7 A, \
和功能要求。文中提出的实时合乘路径匹配模型考虑较全面,对不同合乘类型具有较高的
$ X$ G* ]( P* V: ^( y适用性。且算法简单,将匹配路径拆分为两部分分别进行匹配,然后将部分路径匹配问题
5 J# h: K( P6 y! |. X" o; F% [) ]简化为点到线的匹配问题,提高了数据分析处理的效率。路径匹配以生成的最优路径作为$ p4 R( L* W5 W* N% ?
参与算法的参考路径,提高了路径匹配的准确度。同时在算法中引入基于实时交通流数据, I! n0 d& ^9 x9 K
的交通阻抗,增强了合乘匹配路径与真实情景的匹配度。
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