基于深度信念网的公共自行车租赁单站点调度需求量研究

摘要：

目前公共自行车租赁的合理调度对提高公共自行车的使用效率至关重要,其关键在于对未来公共自行车的需求量进行精准的预测.通过多层受限玻尔兹曼机来实现自主学习特征;然后再用学习好的特征来实现BP神经网络对单站点借车频次随时间分布的规律进行预测.实际需求曲线与预测曲线拟合良好,证明了本文提出的预测的方法有效可行.

关键词：城市公共自行车、需求量、预测、受限玻尔兹曼机、BP神经网络

分类号：TP3;TU9

在线出版日期：2017-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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