基于Elman神经网络的公共自行车单站点需求预测

• 作者: 汤旻安 解小平 邱建东
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 交通运输
• 关键词: 城市交通 公共自行车租赁系统 单站点需求量预测 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（16）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 221-224,236
• 页数: 5页
• 分类号: TP181|U484
• 字数: 3170字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1603-0097

摘要

公共自行车租赁系统目前存在的主要问题是高峰时段用户存取车困难,站点需要工作人员值守.为了提高城市公共自行车调度的科学性、缩短调度时间、降低调度成本,避免调度过程中调度员凭经验确定各个站点需求量的盲目性,从而更好地服务租赁者,满足其出行需求.建立了基于改进的Elman神经网络的公共自行车单站点需求量预测模型.通过仿真实验将改进模型和已有模型的预测结果与实际需求量进行对比,证明了提出的预测方法有效可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱建东	兰州交通大学机电技术研究所	35	190	8.0	12.0
2	汤旻安	兰州交通大学新能源与动力工程学院	53	162	7.0	9.0
3	解小平	兰州交通大学机电技术研究所	2	25	2.0	2.0