【摘 要】
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共享单车的需求量预测是优化车辆系统布局、实现车辆合理调度的基础。为了提高共享单车需求量预测模型的精度,建立了基于格兰杰因果分析和相似日选择的组合预测模型,研究了时
【机 构】
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北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,淮阴工学院交通工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目(71890972,71890970)
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共享单车的需求量预测是优化车辆系统布局、实现车辆合理调度的基础。为了提高共享单车需求量预测模型的精度,建立了基于格兰杰因果分析和相似日选择的组合预测模型,研究了时间和天气因素对共享单车出行需求的影响。应用格兰杰因果检验方法,筛选出影响共享单车需求量变化的关键天气指标。然后,基于天气特征向量的灰色关联度指标,提取待预测日各时段的相似日样本集。综合随机森林回归、支持向量回归等机器学习算法,建立了Stacking策略的组合预测模型,对区域分时共享单车需求量进行预测。最后,对北京市共享单车用户的骑行数据进行实例分
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