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大学校园共享单车需求预测及调度路径规划方法
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  • 作者:陈菁 ; 卓曦 ; 唐璐璐
  • 关键词:智能交通 ; 共享单车 ; 需求预测 ; 调度 ; 小波神经网络 ; 整数规划
  • 中文刊名:SKQB
  • 英文刊名:Transportation Science & Technology
  • 机构:福州大学土木工程学院;
  • 出版日期:2019-08-07
  • 出版单位:交通科技
  • 年:2019
  • 期:No.295
  • 基金:福建省自然科学基金面上项目(2016J01230);; 福建省中青年教师教育科研项目(JAT160049);; 福州大学特色创新创业课程建设项目(0360-50009482)资助
  • 语种:中文;
  • 页:SKQB201904023
  • 页数:4
  • CN:04
  • ISSN:42-1611/U
  • 分类号:86-89
摘要
为提高大学校园共享单车运营效率,综合考虑校园区域和学生出行特性,应用小波神经网络预测区域需求量,在此基础上,建立调度模型,得到调度路径规划方法,并以福州大学为例,进行实例验证。实例分析结果表明,预测需求量的平均绝对误差和平均绝对百分误差分别为0.983辆和14.36%,可见共享单车预测需求量与实际需求量差别不大,且给出的调度路线较优。
        
引文
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