Resumen

Debido al creciente número de personas que viajan en avión, el flujo de pasajeros en el aeropuerto está aumentando, y el problema de la recogida y entrega de pasajeros tiene un gran impacto en el tráfico urbano. La dificultad de tomar un taxi en el aeropuerto sigue siendo un tema candente en la sociedad. Con el objetivo de abordar el problema de optimizar la asignación de recursos de taxi, este documento se basa en el método de análisis de costos y beneficios para determinar los factores que afectan la toma de decisiones de los conductores de taxi. Se utilizaron métodos matemáticos como ecuaciones de funciones, algoritmo de red neuronal BP y teoría de colas para establecer un modelo completo de toma de decisiones para los conductores de taxi y un modelo de optimización de la eficiencia de despacho en el aeropuerto. Se ha llegado a la conclusión de que la asignación de recursos de taxi en el aeropuerto debe estar estrechamente relacionada con los ingresos de los conductores y la distribución de

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Número creciente; Flujo de pasajeros; Aeropuerto; Recurso de taxis; Toma de decisiones; Eficiencia
• Keywords:Increasing number; Passenger flow; Airport; Taxi resource; Decision-making; Efficiency