共享单车流量预测与调度方法的研究及应用

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共享单车已广泛应用于诸多大城市中,为用户出行“最后一公里”提供了便捷选择。然而,一个城市的单车使用情况往往不平衡,“潮汐现象”频发。某些站点无车可用,而另一些站点却出现了车辆堆积的情况。如何有效地对各站点的单车流量进行预测,并对各站点的车辆进行合理调度,从而减少用户流失,是目前亟待解决的问题。海量的用户骑行数据为共享单车流量预测和调度管理提供了机会,使共享单车营运公司在提升营运效率的前提下,节省资源,进而助力“智慧城市”建设。因此,针对共享单车进行流量预测和调度成为了学术界和工业界的热门研究内容。目前大多数的研究方法在建模时,仅考虑了数据本身包含的时空特性,而忽略了其他特征,如气象特征。部分研究工作将用户的历史行为对未来产生的作用视为一致,忽略了用户行为在随时间变化的过程中历史对未来行为的不同影响。此外,部分研究多以激励用户,或设定规则进行单车调度,效率较低。为了解决以上问题,本文提出了一种基于长短期记忆网络和注意力机制的共享单车流量预测模型,并基于强化学习中的Q-Learning算法,对共享单车调度问题进行研究。本文主要工作如下:(1)分析了共享单车流量预测和调度的背景意义、国内外研究现状、相关理论以及当前预测和调度算法中存在的不足之处。(2)提出了一种结合骑行上下文信息,并基于LSTM网络和注意力机制的共享单车流量预测算法。对共享单车数据集进行了详细地分析,并针对目前流量预测中大多关注时间维度特征而忽略其他影响因素的问题,融入骑行上下文信息,同时进行了特征筛选,并在真实数据集上验证了模型效果。(3)提出了基于强化学习的共享单车调度策略。利用聚类算法将城市中的共享单车站点进行了区域的划分,在满足区域调度需求的前提下,运用所提算法辅助单车运营管理人员进行科学的调度决策。(4)共享单车流量预测及调度管理原型系统设计与实现。基于论文中提出的算法,设计了共享单车流量预测和调度管理原型系统。该系统能为共享单车运营管理人员提供详细的用户历史骑行数据,管理人员可查询任一站点的流量预测结果,并且根据给出的建议进行车辆调度。
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