Spatial Variation of Taxi Demand Using GPS Trajectories and POI Data
Notice bibliographique
Résumé
Taxi as a door-to-door, all-weather way of travel is an important part of the urban transportation system. A fundamental understanding of temporal-spatial variation and its related influential factors are essential for taxi regulation and urban planning. In this paper, we explore the correlation between taxi demand and socio-economic, transport system and land use patterns based on taxi GPS trajectory and POI (point of interest) data of Qingdao City. The geographically weighted regression (GWR) model is used to describe the influence factors of spatial heterogeneity of the taxi demand and visualize the spatial distributions of parameter estimations. Results indicate that during the peak hours, there are some differences in taxi demand between workdays and weekends. Residential density and housing prices increase the number of taxi trips. Road density, parking lot density and bus station density are positively associated with the taxi demand. It is also found that the higher of the proportion of commercial area and public service area, the greater of the taxi demand, while the proportion of residential area and the land use mix have a negative impact on taxi demand. This paper provides some references for understanding the internal urban environmental factors generating from the taxi travel demand, and provides insights for reducing the taxi vacancy rate, forecasting taxi temporal-spatial demand and urban public transportation system planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».