基于BP神经网络的公共自行车单站点调度需求量研究_陈昕昀

资 源 简 介

基于BP神经网络的公共自行车单站点调度需求量研究_陈昕昀

详 情 说 明

公共自行车作为城市绿色交通的重要组成部分，其调度效率直接影响用户体验和运营成本。传统调度方法通常依赖历史数据均值或人工经验，难以应对天气、节假日等动态因素。

BP神经网络因其强大的非线性拟合能力，被用于构建单站点调度需求预测模型。该模型通过反向传播算法调整权重，可学习站点借还车行为与时间、天气、周边POI等多维特征的复杂关联。研究发现隐含层节点数的选择显著影响预测精度，需通过交叉验证确定最优参数。

相比回归分析等传统方法，该模型在早高峰等波动剧烈时段的预测误差降低约23%。但需注意，模型性能受数据质量制约，异常租还记录（如系统故障导致的长时占用）需预先清洗。未来可结合LSTM网络改进时序特征提取能力。