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2015年数学建模B题滴滴打车问题优秀论文（参考）.docx,基于双层规划的出租车补贴方案研究摘要在我国庞大的人口压力下，“打车难”已成为许多城市共同面临的问题。而随着“互联网+”时代的到来，第三方打车软件的异军突起同时便利了乘客和司机双方。
在滴滴出行，从乘客发出一个出租车订单，到订单被播报给周围的出租车司机，再到成功被司机应答，所需的时间被压缩到极短。这背后的最大功臣，就是基于组合优化的滴滴出租车分单模型。这一模型投入使用后，滴滴出租车的打车成功率较之前进一步提升。
机器之心专栏机器之心编辑部数据挖掘顶会KDD2017已经开幕，国内有众多来自产业界的论文被KDD2017接收。本文是对滴滴KDD2017论文的介绍。根据滴滴的应用场景，他们提出了一种基于组合优化的出租车分单模型。
2015年全国大学生数学建模竞赛B题秀论文.随着人们生活水平的提高，出租车也由我国城市早期的贵族出行方式，转变为城市居民日常的重要出行方式之一。.然而，随着人们对出租车出行需求的提高，出租车行业的服务水平却一直没有太大改善。.“打的难...
基于供求匹配率的出租车资源配置模型-数学建模B题全国一等奖论文.docx,PAGEPAGE26基于供求匹配率的出租车资源配置模型摘要本文针对城市出租车资源配置问题，采用定性与定量相结合的研究方法，建立衡量出租车供求匹配程度的指标，分析...
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滴滴KDD2017论文：基于组合优化的出租车分单模型By机器之心2017年8月14日10:29数据挖掘顶会KDD2017已经开幕，国内有众多来自产业界的论文被KDD2017接收。本文是对滴滴KDD2017论文的介绍。
（a）数学建模比赛。由于这个比赛往往没有专业导师指导且时间特别紧急，即使拿奖了，完成的质量也不高，比如我问一个，为什么在这里用这个方法？大部分同学的回答是因为xx论文也用了这个方法，几乎没有同学能够说出其他可行方法的优劣...
本文是对滴滴KDD2018Poster论文《LearningtoEstimatetheTravelTime》的详细解读，在这篇文章中，滴滴技术团队设计了一种使用深度神经网络来预测预估到达时间（ETA）的方案，通过将ETA建模成一个时空回归问题，构建了一个丰富有效的特征体系
滴滴KDD2018论文详解：基于强化学习技术的智能派单模型.国际数据挖掘领域的顶级会议KDD2018在伦敦举行，今年KDD吸引了全球范围内共1480篇论文投递，共收录293篇，录取率不足20%。.其中滴滴共有四篇论文入选KDD2018，涵盖ETA预测(预估到达时间...
2015年数学建模B题滴滴打车问题优秀论文_数学_自然科学_专业资料本文针对出租车资源“供需匹配”问题,通过寻找数据,建立相应的指标评判“供需匹配”程度的高低,并分析可缓...
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问题3:分析当下打车软件服务平台所给出补贴方案的优缺点的基础上,如果要建立一个新的打车软件服务平台,通过分析相关指标,建立更合理的补贴方案,并论证方案的合理...
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在当下的现实情况中,“打车难”是许多城市共同面临的问题,特别是我国得特大型及超大型城市,每逢上下班高峰,或一些高温、雷电、雨雪等天气,更是“一车难求”。而与此现象共存...
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滴滴出行”商业模式创新分析