为了更合理地调度出租车资源, 提出基于机器学习的智能出租车预测系统. 首先, 对波尔图出租车GPS数据集进行分割处理, 并抽取其中的一部分作为研究对象; 接着利用回声状态网络算法预测旅行目的地; 最后利用随机森林算法在相同情况下预测出租车抵达时间. 实验表明本系统能根据当前的波尔图出租车GPS数据集预测出实际出租车某段旅程的目的地和旅程所需要的时间, 以达到减少出租车资源浪费的目的