摘要
出租车旅行时间估计是智能交通系统中的重要研究课题，精准的旅行时间估计有助于提升出租车运营效率、缓解交通拥堵以及改善乘客出行体验。
近年来，机器学习方法因其强大的数据挖掘和预测能力，被广泛应用于出租车旅行时间估计领域。
本文首先介绍了出租车旅行时间估计的相关概念，包括其定义、意义以及影响因素；其次，概述了传统旅行时间估计方法和基于机器学习的估计方法，并对现有研究成果进行了综述，分析了不同方法的优缺点；接着，详细阐述了基于机器学习的出租车旅行时间估计模型的设计与开发过程，包括数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练与评估等关键环节；最后，总结了现有研究的不足之处，并展望了未来的研究方向。
关键词：出租车旅行时间估计；机器学习；特征工程；模型评估；智能交通系统
出租车旅行时间是指出租车从起点出发到终点所花费的时间，它通常包含行驶时间、等待时间以及上下客时间等。
出租车旅行时间估计是指利用历史数据、实时数据以及其他相关信息，对未来出租车行程的旅行时间进行预测。
准确的旅行时间估计对于出租车司机、乘客以及交通管理部门都具有重要的意义。
出租车旅行时间估计的意义主要体现在以下几个方面：
提升出租车运营效率:准确的旅行时间估计可以帮助出租车司机更好地规划行驶路线，选择最佳的行驶时间，从而提高运营效率，增加收入。
缓解交通拥堵:通过对出租车旅行时间的预测，可以及时发现交通拥堵路段，并提前采取措施进行疏导，从而缓解交通压力。
改善乘客出行体验:乘客可以根据估计的旅行时间合理安排出行计划，选择合适的出行方式，避免因时间估算不准造成的不便。
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