發(fā)布時(shí)間：2019-02-22 11:54

【摘要】：公共自行車租賃系統(tǒng)目前存在的主要問(wèn)題是高峰時(shí)段用戶存取車?yán)щy,站點(diǎn)需要工作人員值守。為了提高城市公共自行車調(diào)度的科學(xué)性、縮短調(diào)度時(shí)間、降低調(diào)度成本,避免調(diào)度過(guò)程中調(diào)度員憑經(jīng)驗(yàn)確定各個(gè)站點(diǎn)需求量的盲目性,從而更好地服務(wù)租賃者,滿足其出行需求。建立了基于改進(jìn)的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公共自行車單站點(diǎn)需求量預(yù)測(cè)模型。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)將改進(jìn)模型和已有模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際需求量進(jìn)行對(duì)比,證明了提出的預(yù)測(cè)方法有效可行。
[Abstract]:At present, the main problem of public bicycle rental system is that it is difficult for users to access the vehicle during rush hour, and the station needs staff on duty. In order to improve the scientific nature of the urban public bicycle scheduling, shorten the dispatching time, reduce the dispatching cost, avoid the blindness of the dispatcher's determining the demand of each station based on the experience in the dispatching process, so as to better serve the tenant. Meet their travel needs. Based on the improved Elman neural network, a forecasting model for the demand of public bicycle single station is established. The prediction results of the improved model and the existing model are compared with the actual demand through simulation experiments, and the results show that the proposed prediction method is effective and feasible.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)機(jī)電技術(shù)研究所;蘭州交通大學(xué)新能源與動(dòng)力工程學(xué)院;
【基金】：甘肅省自然科學(xué)研究基金計(jì)劃(No.1208RJZA292) 蘭州市科技計(jì)劃資助基金(No.2013-4-18)
【分類號(hào)】：TP183;U491.225

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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5 王一s，

本文編號(hào)：2428198