【摘 要】
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为准确预测城市不同区域的共享单车需求量,解决区域间供需不平衡问题,在对上海市共享单车数据进行时空特征可视化分析的基础上,研究共享单车的出行分布规律.针对时间出行分布
【机 构】
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吉林大学交通学院,吉林警察学院交通管理系
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1601600)
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为准确预测城市不同区域的共享单车需求量,解决区域间供需不平衡问题,在对上海市共享单车数据进行时空特征可视化分析的基础上,研究共享单车的出行分布规律.针对时间出行分布的非严格周期性,提出了一种引入注意力机制的长短时记忆网络预测模型AM-LSTM.利用Spearman相关性分析法分析特征影响因素,提取模型特征值.分别构建不同输入序列的预测模型,与传统时序预测模型进行对比分析.结果表明,采用30 min时间间隔的输入序列具有较高的预测精度,AM-LSTM模型能够较好地预测共享单车的出行需求量,预测精度优于单一的
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