【摘 要】
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针对目前部分大城市出租车合乘效果差,合乘效率低等现状,本文采用模糊聚类和模糊识别方法,研究出租车行驶路线模糊聚类,并利用行驶路线、行驶时间和合乘人数创建隶属函数,实
【机 构】
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兰州交通大学交通运输学院,兰州交通大学经济管理学院
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针对目前部分大城市出租车合乘效果差,合乘效率低等现状,本文采用模糊聚类和模糊识别方法,研究出租车行驶路线模糊聚类,并利用行驶路线、行驶时间和合乘人数创建隶属函数,实现合乘乘客与出租车的合乘模糊识别.通过随机生成的多组出租车出行和合乘乘客样本数据,发现在假定的出租车合乘条件下,出租车样本数量决定了合乘的成功率,但同时也发现,在合乘人数固定的情况下,无限制的增加出租车样本数量会增加合乘乘客的搭载成功率,平均每辆合乘出租车的收入并不会随着样本数量的增大而增大,而是趋于稳定值.仿真结果说明,该算法适合于大样本的出租车合乘问题,是一种可以提高出租车合乘成功率的有效方法.
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