【摘 要】
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由于不同站点的车辆需求存在着时空分布不均衡现象,特别是早晚高峰期人流量大和车辆使用量波动性大的站点,以往的基于历史系统出行数据、时间和天气数据进行预测的模型预测性
【机 构】
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内蒙古自治区市场监督管理局信息中心,河北工业大学电子信息工程学院,内蒙古工业大学航空学院
【基金项目】
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河北省重点研发计划项目(19210404D),河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2019010)
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由于不同站点的车辆需求存在着时空分布不均衡现象,特别是早晚高峰期人流量大和车辆使用量波动性大的站点,以往的基于历史系统出行数据、时间和天气数据进行预测的模型预测性能下降.为此,本文提出了一种基于LSTM与时空结合的方法对不同类型站点的车辆需求量进行细粒度预测,并与HA、BP神经网络和GBDT模型的预测结果进行比较.实验结果表明,在加入时空结合特征后,LSTM模型针对借还车辆较大和波动性大的站点预测误差小,能够很好地在站点需求量变化大时跟踪其变化趋势.
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