【摘 要】
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随着城市交通枢纽建设加快,城市交通基础设施体系化稳步推进,车辆数目也越来越多,人们日常出行需求量不断增长,随之而来会导致堵车等现象。滴滴车在提供快捷、方便的服务同时,存在传统出租车“寻客”过程的盲目性,且易受地理条件、红绿灯、天气、早晚高峰、城市规划以及节假日和交通意外事件的影响。因此,如何有效地根据供需对滴滴车进行调控,为滴滴车提供安全、高效、智能、畅通的运营环境,大幅减少车辆拥堵,为滴滴出行者
【基金项目】
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国家重点研发计划（2020YFB1600400）:自助式交通复杂系统体系架构研究；
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随着城市交通枢纽建设加快,城市交通基础设施体系化稳步推进,车辆数目也越来越多,人们日常出行需求量不断增长,随之而来会导致堵车等现象。滴滴车在提供快捷、方便的服务同时,存在传统出租车“寻客”过程的盲目性,且易受地理条件、红绿灯、天气、早晚高峰、城市规划以及节假日和交通意外事件的影响。因此,如何有效地根据供需对滴滴车进行调控,为滴滴车提供安全、高效、智能、畅通的运营环境,大幅减少车辆拥堵,为滴滴出行者提供及时准确的运营服务,已经成为智能交通领域的一个研究热点。本文以滴滴车需求量预测为研究目标,以滴滴车运营数据和历史天气数据为研究基础,提出了一种基于GRU＆GA-LSTM的滴滴车需求量预测模型。本文首先通过可视化数据来对滴滴车运营数据特性、用户习惯、适用场景等方面深层次了解,分别通过灰色关联度分析、Kendall和Pearson来分析影响滴滴车需求量的相关因素及影响关联程度;然后使用后向搜索过程和基于LR正则项的嵌入式特征选择方法,结合数据关联分析的结论,去除对滴滴车需求量没有影响或者影响不大的因素来降低数据维度;最后对输入预测模型的数据进行加权配置。实验结果表明:进行加权配置的数据有效提升了滴滴车需求量预测模型的准确性。其次,针对滴滴车需求量的特点,提出基于GRU＆GA-LSTM的滴滴车需求量预测模型。GRU＆GA-LSTM模型既利用了GRU的简单结构,又保留LSTM保持长依赖关系的优势,利用GA算法,获取最优预测的LSTM的层数、全LSTM每一层的神经元数量、全连接层数、全连接层每一层的神经元数量,然后改变各个参数大小来进行对比实验,获得模型其他各个参数最优值。实验结果表明:GRU＆GA-LSTM复合预测模型和GRU、LSTM、GA-LSTM＆GRU等模型的实验效果作对比,得出复合预测模型GRU＆GALSTM的预测效果最好。最后,先通过对比加权和不加权方式的预测效果可以看出,当实验数据采用加权数据去预测时RMSE平均降低了40.820%、MAE平均降低了41.866%。后对比不同影响因素下成都和西安滴滴运营数据的预测效果,验证了基于GRU＆GA-LSTM的滴滴车需求量预测模型对不同地区、多元因素的普适性。
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