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BP神经网络在公共自行车站点需求预测中的应用研究
| 论文题名： | BP神经网络在公共自行车站点需求预测中的应用研究 |
| 关键词： | 公共自行车;站点借还量;需求预测;BP神经网络 |
| 摘要： | 近年来我国城市的机动化水平越来越高，受此影响，出行困难、交通拥堵等问题愈发突出。面对该形势，科学的利用公共自行车是发展绿色可持续交通系统的有效办法。想要确保公共自行车系统保持较高的服务质量与使用率，首先要实现合理化的调度，而科学有效的站点借还量预测则是实现合理调度的基础。 本文首先通过对苏州高新区六类公共自行车站点历史借还数据进行周期相似性分析，选择工作日的数据作为样本数据。根据该样本针对性的仿真预测，仿真模型选用由差分进化算法优化后的BP神经网络模型，对比传统形式的模型，优化后的模型精度更高。接着在对借还需求量进行小波分析的基础上，提出了基于小波分析与DE-BP神经网络的公共自行车站点借还需求量预测方法。利用方法预测首先要将借还需求量的时间序列进行拆解，然后对拆解得到的各分量展开预测，再将所有的预测结果合成为最终结果，与传统预测方法相比，采用该方式取得的结果精度相对更高。以10min为基数将数据进行成叠加，然后对叠加后的数据展开针对性预测，可以得出当数据时间间隔在30min及以上时，预测精度降低。这是由于数据的细节信息丢失，此时采用一般统计学的时间序列模型和回归模型进行预测就可得到较高精度。 |
| 作者： | 周敏 |
| 专业： | 建筑与土木工程 |
| 导师： | 朱从坤 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 苏州科技大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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