论文摘要
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。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李颖宏,马勇
关键词: 循环神经网络,时间序列特性,关联,共享单车,预测
来源: 智能城市 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,经济与管理科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输
单位: 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
分类号: U491.225
DOI: 10.19301/j.cnki.zncs.2019.05.001
页码: 1-4
总页数: 4
文件大小: 1391K
下载量: 496
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