基于长短期记忆神经网络模型的共享单车短时需求量预测.pdf

"基于长短期记忆神经网络模型的共享单车短时需求量预测" 本文介绍了基于长短期记忆神经网络模型的共享单车短时需求量预测方法。该方法通过爬取纽约市 Cib Bike共享单车的天气特征数据信息，并分析时间因子、气象因子等对单车需求量的影响。实验结果表明，长短期记忆神经网络模型可以有效地预测共享单车的短时需求量，其预测精度高达0.860，均方根误差最小为0.090。 关键词：共享单车、神经网络、数据分析、长短期记忆、需求预测 一、共享单车的特点 共享单车具有很强的流动性和高随机性，为了更好地预测共享单车的需求量，需要考虑多种因素，包括天气、节假日、季节等。 二、长短期记忆神经网络模型 长短期记忆神经网络模型是一种基于递归神经网络的模型，它可以学习和预测时间序列数据。在本文中，我们使用了长短期记忆神经网络模型来预测共享单车的短时需求量。 三、实验结果 实验结果表明，长短期记忆神经网络模型可以有效地预测共享单车的短时需求量，其预测精度高达0.860，均方根误差最小为0.090。与传统的循环神经网络和BP神经网络模型相比，长短期记忆神经网络模型具有更高的泛化能力和鲁棒性。 四、结论 本文提出了一种基于长短期记忆神经网络模型的共享单车短时需求量预测方法，该方法可以有效地预测共享单车的短时需求量，具有很高的实践价值。该方法可以应用于共享单车系统的规划和管理中，以提高共享单车的使用效率和服务质量。 五、未来展望 本文的研究结果为共享单车系统的规划和管理提供了有价值的参考，但仍然存在一些局限性。未来，需要继续深入研究和完善该方法，以提高其预测精度和泛化能力。 六、参考文献 [1]曹旦旦，范书瑞，张艳等. 基于长短期记忆神经网络模型的共享单车短时需求量预测[J]. 科学技术与工程，2020, 20(20)：8344-8349. [2] Fan Shurui, Zhang Yan, et al. Short-term Demand Forecasting of Shared Bicycles Based on Long Short-term Memory Neural Network Model[J]. Science Technology and Engineering, 2020, 20(20): 8344-8349.