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一种利用网约车订单数据动态预测乘客等候时长的方法属于交通领域，可根据网约车用户的订单数据动态预测特定区域的乘客约车等候时长。以网约车用户的订单数据，建立基于朴素贝叶斯分类器的等候时长状态识别方法，包括：建立朴素贝叶斯分类器，计算乘客某类等候时长状态的概率以及发生某类停留状态时特征参数值(用车时段，用地类型，乘客所在网格I最近t分钟的预约订单数量、完成订单数量和累积负荷度)发生的概率；利用朴素贝叶斯分类器对网约车订单数据等候时长状态判别，先对数据进行预处理，确定每名乘客对应的网格，计算各个特征参数的值，利用建立好的朴素贝叶斯分类器，计算各类等候时长发生的条件概率，判断乘客等候时长状态的类别归属。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202210183024.X
Filing Date： 2022-02-27
Publication Date： 2024-12-03
Pub. No.： CN114548461B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权
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