基于站点行为分析的共享单车流量预测方法及系统

摘要

本发明提供了一种流量预测技术领域内的基于站点行为分析的共享单车流量预测方法，包括如下步骤：S1，数据预处理：包括数据清洗、计算流量和归一化处理；S2，构建模型：包括站点间流动建模、动态站点内行为建模和外部影响因素建模；S3，训练模型：将训练数据输入步骤S2所构建的模型，使用Adam优化器梯度下降算法来训练模型得到最优参数；S4，流量预测：输入若干历史站点出行流量数据、站点间流通量数据及外部因子数据到经步骤S3训练的模型内，模型输出下一时间段内的站点出行流量包括流入量和流出量。本发明同时对站点间动态流通行为和站点内行为变化建模来估量站点的动态行为变化，能及时捕捉到站点的动态流量变化，达到更高的流量预测准确性。