【摘 要】
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交通是社会秩序中不可或缺的一部分,便利的交通可以加快社会的运转速度、提升信息交流与物质交换的效率。现如今,人们的出行方式十分丰富,包括步行、自行车、公交车、自驾等,各种形式的交通工具充斥着城市里的每一条街道。骑行作为人们短距离出行的一个重要方式,既便利又环保。共享单车因其租赁和使用的便捷已经被大多数的城市交通管理部门建设为城市交通的一部分。但共享单车存在着一个极为普遍的问题,即供需不平衡:一些站点
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交通是社会秩序中不可或缺的一部分,便利的交通可以加快社会的运转速度、提升信息交流与物质交换的效率。现如今,人们的出行方式十分丰富,包括步行、自行车、公交车、自驾等,各种形式的交通工具充斥着城市里的每一条街道。骑行作为人们短距离出行的一个重要方式,既便利又环保。共享单车因其租赁和使用的便捷已经被大多数的城市交通管理部门建设为城市交通的一部分。但共享单车存在着一个极为普遍的问题,即供需不平衡:一些站点供大于求,而另一些站点供不应求。所以实时地、有根据地调整共享单车的分配就成了不可忽略的问题,这对于加快交通运作,降低运营成本有着深刻意义,也是ITS交通需求量预测功能的其中一个重要组成部分。因此,本文提出了一个基于深度学习的单车站点需求量预测方法,有效的提升了站点划分的合理性和需求量预测的准确度,具体的工作体现为:（1）提出了一个基于遗传算法的站点划分方法。本文使用站点间的距离以及站点间的订单来往频次作为集群划分的依据,这两点依据同时也是遗传算法求解过程中的最优化目标。在个体的编码阶段,本文使用基于边的编码方式对每一种可能的集群划分方案进行了编码,并基于边的解码方式快速对个体编码进行解码,加快了计算个体适应度值的速度,在基因交叉和基因变异阶段,采用基于边的重划分方法来增强个体基因型的多样性。对于最终得到的站点划分结果,对需求点分布的拟合情况进行了分析。（2）提出了一种基于Ex-MGCN模型的单车需求量预测方法。在空间关系分析阶段,本文从城市布局的客观因素和用户主观的出行分布两个点出发,全面的将存在于站点间的各层空间关系作了分析和提取,其中对应于城市布局的空间关系包括:路网空间关系、单车专用道空间关系、POI（Point Of Interesting,兴趣点属性）相似性空间关系;而对于用户出行分布的空间关系,本文将从用户在一天中的出行习惯作详细分析。在时序分析阶段,本文采用长短期记忆神经网络在模型已经完成空间特征提取的基础上,依照数据特征在时序中的动态性,对单车需求量作出了有效预测。实验结果表明,本文提出的新方法能够有效地提升单车站点需求量预测的准确度,有着显著的实际应用意义。
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