出租车乘车概率预测的置信规则库推理方法

来源：计算机科学与探索杂志2015年第8期北京时间：

作者：杨隆浩，蔡芷铃，黄志鑫，何星，傅仰耿

单位：福州大学 数学与计算机科学学院，福州 350116

摘要：出租车乘车概率预测中存在数据量级大，底层属性类型多，预测信息不确定的问题。鉴于此，整合大规模轨迹数据范畴中现有的挖掘算法对出租车GPS数据和路网数据进行离线处理；将多类型的不确定性数据转换为具有置信结构的规则形式，并以此构建置信规则库；通过置信规则库推理方法（belief rule-base inference methodology using evidential reasoning，RIMER）在线预测路网道路上各个地点的乘车概率。以北京市2012年11月某天的出租车GPS数据为例说明该在线预测方法的应用。实验结果表明，该预测方法具有较高的实时性和准确性。

关键词：概率预测,GPS数据,路网数据,置信规则库,置信规则库推理方法（RIMER）