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基于LSTM的共享单车需求预测

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【作者】 李颖宏马勇

【Author】 LI Ying-hong;MA Yong;

【机构】 北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室

【摘要】 基于交通流预测理论,根据共享单车轨迹数据,研究共享单车出行的时空特性规律。首先,针对出行规律所具有的时间序列特性,建立基于LSTM的线性回归预测模型;其次,针对不同地域间出行的自流动性和关联性,在提出的预测模型基础上,将轨迹数据中挖掘的不同距离特征纳入预测模型,兼顾了共享单车系统不同区域间的空间属性。以已有的300万用户出行记录为基础,将该模型应用于北京共享单车出行需求预测,其结果与已有共享单车需求预测模型的结果相比,精度有明显的提高。

【所属期刊栏目】 智城实践 (2019年05期)
  • 【DOI】10.19301/j.cnki.zncs.2019.05.001
  • 【分类号】U491.225
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】337
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