【摘 要】
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共享单车系统日益普及,积累了海量的出行轨迹数据.在共享单车系统中,用户的借车和还车行为是随机的,且受天气、时间等动态因素影响,使得共享单车调度不平衡,影响单车用户体验
【机 构】
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成都信息工程大学计算机学院,四川成都,610225;成都信息工程大学软件工程学院,四川成都,610225;成都信息工程大学软件自动生成与智能服务四川省重点实验室,四川成都,610225;成都信息工程大
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共享单车系统日益普及,积累了海量的出行轨迹数据.在共享单车系统中,用户的借车和还车行为是随机的,且受天气、时间等动态因素影响,使得共享单车调度不平衡,影响单车用户体验并给运营商造成巨大经济损失.提出新型基于站点聚类的共享单车需求预测算法,通过构建单车转移网络计算站点活跃度,充分考虑站点地理位置和单车转移模式因素,基于数据场聚类思想将距离相近和用车模式相似的站点聚合到一个聚簇中.利用皮尔逊相关系数从真实天气数据中选择相关性最大的天气特征,结合历史聚簇内单车需求量将其转化为三维向量,利用多特征LSTM((Long Short-Term Memory)网络对向量内的特征信息进行学习和训练,以30分钟为时间间隔对每个聚簇内的单车需求量进行预测分析.与传统机器学习算法和现有代表性工作进行对比,实验结果表明所提单车需求模型预测性能得到显著提升.
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