【摘 要】
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共享单车因其便捷和环保等优点,作为城市公共交通的辅助手段,近年来备受青睐。然而,在实际使用中,共享单车极易出现资源分配不平衡的现象,即在一些区域“供不应求”的同时,其他区域则又可能“供大于求”。因此,探讨共享单车的资源分配问题,对于降低运营成本,提高用户满意度具有重要意义。本文针对现有研究,缺乏对共享单车系统复杂时空关系挖掘的问题,探索研究基于时空聚类的单车停放站点划分方法及其单车需求预测模型。（
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共享单车因其便捷和环保等优点,作为城市公共交通的辅助手段,近年来备受青睐。然而,在实际使用中,共享单车极易出现资源分配不平衡的现象,即在一些区域“供不应求”的同时,其他区域则又可能“供大于求”。因此,探讨共享单车的资源分配问题,对于降低运营成本,提高用户满意度具有重要意义。本文针对现有研究,缺乏对共享单车系统复杂时空关系挖掘的问题,探索研究基于时空聚类的单车停放站点划分方法及其单车需求预测模型。（1）针对无桩式共享单车的停放点选址问题,提出了一种结合ST-DBSCAN与K-means的时空聚类方法,用以支持单车停放站点的合理划分。与传统的方法相比,所提出的方法能够很好的确定单车停靠站点的容量、站点质心的初始位置,以及站点的个数。依托单车出行数据集,通过单车POI＿OD（Point of Interest-Origin Destination）矩阵的需求分布分析,验证了所提出方法应用于共享单车停放区域划分的合理性和有效性。（2）针对出行规律所具有的时间序列特征建立了一种基于长短期记忆网络的共享单车需求预测模型,实现了时间维度与空间维度相结合的共享单车需求预测。此模型兼顾了工作日与非工作日、天气状况、时间段以及各停放点的地理信息等多种影响因素。实验结果表明,所提出模型的均方根误差最小值为0.060,预测精度为0.900;相同条件下,对共享单车需求的预测效果优于基于误差反向传播训练的多层前馈神经网络和循环神经网络构建的预测模型。所提出的模型对协助运营商解决共享单车的资源调度和资源分配问题具有一定的价值。
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