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基于LSTM的公共自行車(chē)服務(wù)點(diǎn)租還需求量預測
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

浙江工業(yè)大學(xué),

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP181;U121

基金項目:

國家自然科學(xué)基金項目(面上項目,重點(diǎn)項目,重大項目);浙江省科技計劃項目


Demand prediction for service point of public bicycle system based on LSTM
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    摘要:

    城市公共自行車(chē)系統(PBS)服務(wù)點(diǎn)自行車(chē)數量的再平衡是解決“租還車(chē)難”問(wèn)題的關(guān)鍵,對服務(wù)點(diǎn)租還需求量的短時(shí)預測則是PBS再平衡的基礎。通過(guò)分析PBS租還需求的內外關(guān)聯(lián)影響因素,提出基于深度學(xué)習理論的LSTM(Long-Short Term Memory,長(cháng)短時(shí)間記憶)單元的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )RNN(Recurrent Neural Network)服務(wù)點(diǎn)租還需求量預測模型,并通過(guò)區域PBS平均出行OD,對預測模型的輸入特征進(jìn)行合理優(yōu)化,實(shí)現PBS服務(wù)點(diǎn)租還需求量的短時(shí)預測。以杭州市下沙PBS服務(wù)區為實(shí)驗對象,選取三組不同的輸入時(shí)間步長(cháng)對預測模型進(jìn)行實(shí)踐驗證,結果顯示:在選取的模型結構與輸入特征下,采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對服務(wù)點(diǎn)租還需求量進(jìn)行預測能夠比傳統前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在結果上更加接近實(shí)際值,并且精度較為滿(mǎn)意,表明了該預測方法可行有效。

    Abstract:

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引用本文

陸凱韜,董紅召,陳寧.基于LSTM的公共自行車(chē)服務(wù)點(diǎn)租還需求量預測計算機測量與控制[J].,2017,25(9).

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歷史
  • 收稿日期:2017-03-12
  • 最后修改日期:2017-03-23
  • 錄用日期:2017-03-23
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-09-14
  • 出版日期:
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