基于长短期记忆神经网络的共享单车存量预测研究

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自行车共享系统(BBS)尤其是无固定桩共享系统(FFBSS)为居民的生活提供了极大的便利,近年来该系统在城市中愈发普遍,从2017年始中国一、二线城市已经开始大范围的将此共享模式投入使用。然而,由于单车运营商们对于单车资源分配的技术和经验稍显不足,导致不同区域下单车的使用出现了各种问题。更为遗憾的是,针对于该问题的研究国内并不多见。为此,本文以上海市为例,基于该地区2019年秋季共享单车的经纬度数据,尝试提出了单车资源分配的些许建议。论文首先在分析了共享单车交通特性后,提出了先对单车经纬度数据进行区域聚类分析,再利用时序预测模型进行各区域下的单车存量预测的想法。具体的,本次使用的数据为上海地区2019年9月10日至9月17日(共计6天工作日)的摩拜单车数据,论文在对收集到的数据进行了数据可视化与描述性统计分析后,根据数据的聚集特性,最终选择了 mean-shift聚类算法与长短期记忆神经网络(LSTM)预测算法作为本次的建模算法。基于上述模型在完成对上海地区的单车聚集情况客观性分析后,论文同时基于预测精度RMSE和其他方面的比较,说明了长短期记忆神经网络(LSTM)在预测单车存量方面的适用性与高效性,同时论文给出了上海地区部分聚集区域内的单车激活数与闲置数,最终给出了该聚集区域内运营商搬运的建议单车数量。在结尾处本文也给出了上海地区各聚集区域点的单车存量预测数,以供后续进行单车再平衡策略作参考。
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