How Snowfalls Affect the Operation of Taxi Fleets? A Case Study from Harbin, China
Notice bibliographique
Résumé
Taxi network plays an important role in urban passenger transportation. However, its operation is greatly affected by weather, especially by snowfalls in cold region. In this study, we focus on the persistent effect of snowfall on taxi operation and propose an autoregressive distribution lag model (ARDL) to quantitatively analyse it. To support our study, the taxi GPS trajectory data collected in Harbin, China, during 61 days from 1 November to 31 December in 2015 is analysed. First, the daily average order volume (DAOV) is acquired through data sampling and processing. Then, combined with the data of daily snowfall during the 61 days, the ARDL model is constructed. The result shows that the snowfall has a lag effect on taxi operation and it lasts about 3 days. To better interpret the result, visualization of total 6 days before and after a heavy snowfall is conducted. The result also indicates that weekends have a positive effect on operation. These results are expected to assist us to better understand the effect of snowfall on taxi operation and provide some policy suggestions for local municipal and transportation management departments to ensure the normal operation of taxi networks.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».