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公共自行车租赁服务系统的设计与实现
| 论文题名： | 公共自行车租赁服务系统的设计与实现 |
| 关键词： | 公共自行车;租赁服务系统;模块化设计;Elman神经网络;数据存储 |
| 摘要： | 第三代公共自行车租赁服务系统广泛采用信息通信技术，为市民短距离出行提供了极大方便，同时在一定程度上减少了城市中机动车尾气的排放总量；然而，在实际运营过程中，由于在移动状态下无法实时登录公共自行车租赁服务系统，不便于用户及时规划自己的借车、行车和还车计划。此外，市民在使用公共自行车租赁服务时，还会出现借车时无车可借、还车时车位已满的“空-满”情况，因此有必要开发一种移动智能终端，为市民提供驻车点储车率预测功能，便于市民及时了解相关动态，方便市民提前规划、修改出行计划，避免“空-满”问题对出行造成影响。 本文主要设计并实现了公共自行车租赁服务系统；该系统包括：用户信息管理、公共自行车信息管理、公共自行车储车率预测等3个子系统，这些子系统共同作用，可以为市民提供诸如：用户注册、修改昵称、支付卡绑定、手机支付开通、支付卡余额查询、驻车点储车率实时查询、手机支付、驻车点储车率预测等功能；此外，还可以为第三方开发人员提供驻车点储车率预测算法和驻车点信息查询的应用程序编程接口方便其进行二次开发，增加公共自行车租赁系统的服务功能，以适应市民新的需求。 在公共自行车储车率预测系统中，提出基于最大互相关熵的储车率预测算法，利用 Elman神经网络对储车率历史数据进行训练，以该系统输入输出的互相关熵为代价函数，采用互相关熵最大作为判定准则，对各公共自行车驻车点的储车率进行预测，以判断各驻车点储车率的变化，为公共自行车租赁服务系统管理员提前调度公共自行车，避免“空-满”问题的出现提供理论依据。通过仿真分析结果表明，基于最大互相关熵的储车率预测算法能够适应储车率非线性、非高斯的特征，可以准确预测各驻车点的储车率，可满足驻车点储车率预测模块的要求。 通过对系统的测试与部署，证明本文开发设计的公共自行车租赁服务系统基本实现了系统设计中的功能模块，完成了系统需求分析中提出的要求，用户可以在移动智能终端上使用公共自行车租赁服务。 |
| 作者： | 王省军 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 何凯;王存祥 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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