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Prediction of urban human mobility using large-scale taxi traces and its applications

Frontiers of Computer Science 2012年第1期6卷 111-121页

作者： Xiaolong LI Gang PAN Zhaohui WU guande qi Shijian LI Daqing ZHANG Wangsheng ZHANG Zonghui WANG Department of Computer Science Zhejiang UniversityHangzhou 310027China Institut TELECOM SudParis 91011 Evry CedexFrance

This paper investigates human mobility patterns in an urban taxi transportation system. This work focuses on predicting human mobility from discovering patterns of in the number of passenger pick-ups quantity （PUQ） from urban hotspots. This paper proposes an improved ARIMA based prediction method to forecast the spatial-temporal variation of passengers in a hotspot. Evaluation with a large-scale real- world data set of 4 000 taxis＇ GPS traces over one year shows a prediction error of only 5.8%. We also explore the applica- tion of the pl^di^fioti approach to help drivers find their next passetlgerS, The sinatllation results using historical real-world data demonstrate that, with our guidance, drivers can reduce the time taken and distance travelled, to find their next pas- senger＋ by 37.1% and 6.4% respectively,

关键词： urban traffic GPS traces hotspots human mo-bility prediction auto-regressive integrated moving average(ARiMA)

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