基于小波变换与GA-BP神经网络的共享单车需求预测

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近年来,共享单车的供需不平衡问题越发突出,因此其需求预测对于资源的合理分配具有越来越重要的意义。环境这一影响因素具有较强的随机性和非线性,直接用神经网络预测误差较大,由此便可采用小波变换对其进行去噪处理,提取其近似信号作为训练数据。研究发现,虽然此方法有效地提高了预测精度,但是收敛时间也会因此变长,于是文章通过遗传算法优化BP神经网络来加快收敛速度、提高网络的稳定性。结果表明,文章中提出的基于小波变换与GA-BP神经网络的预测方法相比于传统的BP神经网络具有预测精度更高、收敛速度更快的优点,适用于多影响因
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