公共自行车短时预测方法研究

摘要

为解决制约公交发展的“最后一公里”问题,公共自行车成了不少城市的首选,然而实际运营中站点租还车次不均衡的问题愈发凸显.本文以公共自行车IC卡数据为支撑,利用聚类分析方法,探究公共自行车站点需求变化规律,在此基础上,选用BP神经网络时间序列预测方法对公共自行车站点需求进行预测,并以实际公共自行车系统为例进行应用,结果证明,本文所研究的模型和算法能够达到较高的预测精度.