基于极限学习机神经网络的机场出租车寻客评价系统

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总结影响机场出租车司机选择决策的影响的七大因素。采用了司阳[1]等基于计划行为理论的思路,构建基于行为理论出发的评价模型。调查机场日均吞吐量以及机场周边的出租车等待车辆数,天气等环境因素,通过蒙特卡洛的思想生成输入量、输出量属性的数据。利用评价模型参数,将部分数据作为训练集,剩余数据作为测试集,训练BP神经网络和极限学习机神经网络,使用极限学习机神经网络算法构建模型,将评价在1.5分以上的出租车认为去"蓄车池"排队,用数字1表示,将评价在1.5分以下的认为离开机场寻客。
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