检索结果-南通市图书馆

基于长短期记忆网络的共享单车真实需求预测方法

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科学技术与工程 2025年第1期25卷 394-403页

作者：周瑜张梦蝶内蒙古大学经济管理学院呼和浩特010021

共享单车是城市交通的重要组成部分。共享单车用户需求的随机性导致其时空需求不均衡,甚至出现“借车难”现象,无法满足高峰时段的用户需求。因此出现高频用户高频出行时段到临近站点借车的现象,这意味着存在隐性需求。对于隐性需求,首... 详细信息

共享单车是城市交通的重要组成部分。共享单车用户需求的随机性导致其时空需求不均衡,甚至出现“借车难”现象,无法满足高峰时段的用户需求。因此出现高频用户高频出行时段到临近站点借车的现象,这意味着存在隐性需求。对于隐性需求,首先应用租借数和归还数刻画站点状态变化,通过挖掘临近站点用户出行情况判断参考站点的临界状态,建立基于站点状态变化图和需求判定模型确定站点的隐性需求。进而依据站点真实需求,建立长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络预测模型,并建立基于真实需求的共享单车区域调度模型。该模型以成本最小为目标,通过遗传算法求解得到调度成本最小的路径,为基于真实需求开展平衡调度提供了参考。结果显示,在相近的运输成本下,真实需求下的调度方式能在一定程度上缓解用户借车难的问题,从而减少高频用户的流失。

关键词：共享单车需求预测隐性需求长短期记忆调度优化

共享单车出行需求影响因素研究:以上海市为例

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智能计算机与应用 2025年第1期15卷 18-23页

作者：游尔康马晓旦上海理工大学管理学院上海200093

研究共享单车出行影响机制有助于优化共享单车的使用体验,提高出行效率,减少交通拥堵,推动共享单车行业健康发展。本文针对共享单车出行需求影响机制问题,基于上海市共享单车出行和道路交通等多源数据,选取道路交通基础设施、公共交通... 详细信息

研究共享单车出行影响机制有助于优化共享单车的使用体验,提高出行效率,减少交通拥堵,推动共享单车行业健康发展。本文针对共享单车出行需求影响机制问题,基于上海市共享单车出行和道路交通等多源数据,选取道路交通基础设施、公共交通和土地利用三方面的相关变量来构建共享单车出行需求与影响因素关系的OLS(普通最小二乘法)和GWR(地理加权回归)回归模型。研究表明:地理加权回归模型(GWR)相比普通最小二乘法模型(OLS)拟合度更好;变量影响程度方面,地铁站点密度越高,对共享单车出行需求的促进作用越强,其次是主干道密度和次干道密度;而住宿服务密度、公司企业密度、公交站点密度、科教文化密度和支路密度对共享单车出行需求的作用呈正相关但无明显的积极影响,该研究结果可为企业对共享单车的布局及运营管理提供参考。

关键词：共享单车出行需求影响因素地理加权回归

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共享单车

中国总会计师 2017年第3期 159-159页

作者：本刊编辑部

在共享经济的风口下，共享单车日渐风行，从最早的小红车，到小黄车，再到小蓝车、小绿车，各色共享单车扎堆出现在街头。图为上海数干辆共享单车组成了一片“彩色花田”。

关键词：共享单车中国交通运输业发展现状

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结合多变量气象因素的共享单车需求预测方法

智能计算机与应用 2025年第1期15卷 178-186页

作者：邢雪尹子赫万乐吉林化工学院信息与控制工程学院吉林吉林132022

在城市交通领域,共享交通已广泛应用,其中共享单车作为一种主要的交通方式,以其高效的机动性和时效性而著称。由于单车数据中存在随机的取还车时间点,可能导致特征与数据之间产生虚假相关性,从而在某些特殊场景下影响模型的预测效果。... 详细信息

在城市交通领域,共享交通已广泛应用,其中共享单车作为一种主要的交通方式,以其高效的机动性和时效性而著称。由于单车数据中存在随机的取还车时间点,可能导致特征与数据之间产生虚假相关性,从而在某些特殊场景下影响模型的预测效果。为解决此问题,本文采用CNN-BiLSTM-Attention模型对共享单车进行需求预测分析。选取纽约市的共享单车数据,重点分析气象因素和时间因素对共享单车需求的影响,数据分析与可视化结果表明,湿度、高峰时段和温度等因素对共享单车需求具有显著影响。使用CNN-BiLSTM-Attention神经网络模型对每小时的共享单车需求进行单步预测,选取包括LightGBM和Bagging在内的多种机器学习模型作为基准进行对比,实验结果表明CNN-BiLSTM-Attention模型在预测任务中表现卓越,其R^(2)评分高达0.952,显著优于其他对比模型,均方根误差(RMSE)为0.018 3,相较于表现最佳的基准模型,本模型的RMSE降低了5%,为共享单车运营者制定科学的管理与投放策略提供了数据支持和决策参考。

关键词：城市交通需求预测 CNN-BiLSTM-Attention 共享单车机器学习气象因素

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城市轨道交通、共享单车与空气质量

商业经济 2025年第3期 19-21+187页

作者：张燕华朱道宇湖北工业大学经济与管理学院

为准确评估共享单车和城市轨道交通的协同减排效益，以武汉市共享单车和城市轨道交通为例，采用断点回归的方法，检验共享单车和城市轨道交通对空气质量的影响，经过带宽检验和连续性检验，结果依旧稳健。结果显示，共享单车的出现显著... 详细信息

为准确评估共享单车和城市轨道交通的协同减排效益，以武汉市共享单车和城市轨道交通为例，采用断点回归的方法，检验共享单车和城市轨道交通对空气质量的影响，经过带宽检验和连续性检验，结果依旧稳健。结果显示，共享单车的出现显著提升了城市轨道交通对空气质量的改善效果，呈现出“协同效应”。此外，相比于市政型共享单车，市场型共享单车与城市轨道交通的协同效应更强。共享单车补齐了公共交通“最后一公里”的末端通勤需求，增强了轨道交通的替代效应，应鼓励支持共享单车的发展，推动绿色出行。

关键词：轨道交通共享单车断点回归空气质量

基于Adams和Abaqus仿真的共享单车搬运载具设计

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现代信息科技 2025年第04期9卷 189-192+198页

作者：单英昆晚悦馨张乐潘桃蒋阳成都大学机械工程学院

文章聚焦于共享单车搬运领域面临的现状与挑战，提出了一种新型搬运载具方案，并基于动力学仿真对其进行结构设计。文章首先分析了共享单车搬运过程中存在的难点，以及当前搬运方法在效率与成本方面存在的问题，进而阐述了新型载具的设... 详细信息

文章聚焦于共享单车搬运领域面临的现状与挑战，提出了一种新型搬运载具方案，并基于动力学仿真对其进行结构设计。文章首先分析了共享单车搬运过程中存在的难点，以及当前搬运方法在效率与成本方面存在的问题，进而阐述了新型载具的设计理念及其应用价值。借助CATIA软件，构建了精确的三维模型，并在Adams环境中进行了动力学仿真，模拟了载具在平面行驶、过坑、过坎等多种复杂工况下的运动状态。随后，使用动力学载荷在Abaqus中进行应力应变分析，并对载具进行了优化设计。

关键词：共享单车搬运载具动力学仿真有限元分析

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基于深度强化学习的共享单车调度优化方法

信息技术与信息化 2025年第1期 193-196页

作者：李晓丹李冉马迎辉郑州经贸学院大数据与人工智能学院河南郑州450000 河南省多模态感知与智能交互技术工程研究中心河南郑州450000

共享单车因其流动特性,常呈现车辆流动的马太效应,部分区域单车堆积,其他区域却单车匮乏,严重影响车辆周转率,致使单车分布失衡。这种不均衡分布让传统调度方法难以依据实时交通流量、用户需求分布和单车分布等复杂因素动态地选择最优站... 详细信息

共享单车因其流动特性,常呈现车辆流动的马太效应,部分区域单车堆积,其他区域却单车匮乏,严重影响车辆周转率,致使单车分布失衡。这种不均衡分布让传统调度方法难以依据实时交通流量、用户需求分布和单车分布等复杂因素动态地选择最优站点,造成调度成本高、效率低。鉴于此,设计一种基于深度强化学习的共享单车调度优化方法。综合步行距离、单车电量和支付费用构建用于评估共享单车调度效果的效用函数。借助构建的效用函数,运用深度强化学习模型在多个调度站点中选择最优站点,并将其作为优化模型的输入。设定用户满意度最大化和调度成本最小化的目标函数,同时考虑供需平衡和调度能力等约束条件来建立调度优化模型。通过迭代算法求解此模型得到Pareto最优解集,再用加权求和法根据实际需求选择Pareto最优解集中的最优解,生成最优的调度方案。实验结果表明,共享单车调度成本降低幅度随迭代次数增多而增大,证明该方法在降本增效方面的可行性与有效性。

关键词：深度强化学习共享单车调度优化调度站点用户需求

道路交通事故中共享单车责任认定的司法鉴定研究

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人民公交 2025年第2期 26-28页

作者：芮小龙安徽百友司法鉴定中心

随着共享单车成为城市绿色出行的重要工具,其使用过程中涉及的交通事故责任认定问题引发了广泛关注。共享单车交通事故的多样性和复杂性对现行法律法规和责任分配机制提出了新的挑战。司法鉴定作为法律实践的重要环节,通过科学技术手段... 详细信息

随着共享单车成为城市绿色出行的重要工具,其使用过程中涉及的交通事故责任认定问题引发了广泛关注。共享单车交通事故的多样性和复杂性对现行法律法规和责任分配机制提出了新的挑战。司法鉴定作为法律实践的重要环节,通过科学技术手段,对事故发生的过程、责任主体及责任比例提供客观依据,发挥了不可或缺的作用。本文基于司法鉴定的视角,系统分析共享单车交通事故中法律框架的构建、司法鉴定的作用及其方法,结合典型案例探讨鉴定结论在责任认定中的实际应用。研究表明,司法鉴定不仅提升了共享单车事故责任认定的科学性和公正性,还对推动责任认定标准化具有积极意义,为立法和司法实践提供了重要参考。

关键词：共享单车道路交通事故责任认定司法鉴定技术支持

基于混合卷积-递归神经网络的共享单车出入流预测

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科学技术与工程 2025年第5期25卷 2127-2134页

作者：贾现广刘欢冯超琴吕英英昆明理工大学交通工程学院昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500

准确预测共享单车流量有助于优化共享单车的供需平衡,提高城市居民的出行便利性。为解决共享单车预测准确性不高以及时空特性捕捉不充分的问题,提出了一种混合卷积-递归神经网络(hybrid convolutional-recurrent neural network)Conv3D-... 详细信息

准确预测共享单车流量有助于优化共享单车的供需平衡,提高城市居民的出行便利性。为解决共享单车预测准确性不高以及时空特性捕捉不充分的问题,提出了一种混合卷积-递归神经网络(hybrid convolutional-recurrent neural network)Conv3D-GRU模型,采用芝加哥2022全年共享单车数据进行实验,并与三维卷积神经网络3D-CNN(3D convolutional neural network)模型和卷积长短期记忆网络(Convolutional long short-term memory,ConvLSTM)的预测结果进行比较,使用均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、决定系数R^(2)评估模型性能。实验结果表明,Conv3D-GRU相较于3D-CNN和ConvLSTM模型,在RMSE、MAE以及R^(2)上分别提高了3.25%、4.90%、1.14%和11.94%、13.70%、2.46%,可见Conv3D-GRU模型的预测误差小,预测精度高,能够有效和可靠地适用于共享单车出入流的预测。

关键词：城市交通出入流预测 Conv3D-GRU 共享单车时空特性