共享自行车市场智能预测系统

• 作者: 包依勤 王嘉伟 陈可可
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: KNN算法 共享自行车 车辆调控 智能预测系统
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 智能处理与应用
• 页码范围: 104-106,108
• 页数: 4页
• 分类号: TP39|TN914
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2018.09.027

摘要

文中设计了一种基于共享自行车目的地预测的智能预测系统.该系统对单位用户信息进行整合,并使用机器学习算法实现目的地预测,每当有用户使用自行车时,系统将会对用户的目的地进行预测,从而提前采取措施,对车辆进行调控.该系统采用网络爬虫技术获取数据源作为训练集,机器学习算法采用Leak漏桶和KNN算法.通过机器学习,系统对共享自行车未来时段的车辆密度以图形化方式进行了展示.整个系统的使用性能良好、准确率达92％以上,能够较好地预测自行车下一时段的密度,从而达到调控的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	包依勤	南京晓庄学院信息工程学院	14	49	3.0	6.0
2	王嘉伟	南京晓庄学院信息工程学院	1	1	1.0	1.0
3	陈可可	南京晓庄学院信息工程学院	1	1	1.0	1.0