基于Elman神经网络的共享单车管制研究

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共享单车运行过程中积累了海量数据,使用基于MCC的神经网络技术处理这些海量数据,挖掘其中包含的有用信息,科学制定共享单车管制措施。根据各城区共享单车的历史分布和预测,确定共享单车的投放量,以最小的共享单车资源满足市民的出行需求。监控、对比、宣传各城区共享单车乱停乱放现象,建立市民争相文明出行的氛围,提升共享单车综合管理水平。
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