检索结果-南通市图书馆

计算机工程与应用 2024年第7期60卷 325-334页

作者：郭茂祖马力赵玲玲北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室北京100044 哈尔滨工业大学计算学部哈尔滨150001

共享单车调配是优化城市交通资源配置的重要手段,但目前的最优路径调配方法往往对单车系统规模敏感。为此,研究一种分时段、区域间调配的共享单车投放方法,提出了带约束的游牧算法(nomad algorithm with constraints,NCA)求解调配模型... 详细信息

共享单车调配是优化城市交通资源配置的重要手段,但目前的最优路径调配方法往往对单车系统规模敏感。为此,研究一种分时段、区域间调配的共享单车投放方法,提出了带约束的游牧算法(nomad algorithm with constraints,NCA)求解调配模型的最优解。将单车调配问题建模为以单车流量为约束、以最小化运营损耗为目标的优化问题;提出求解上述模型的NCA算法,预测投放区域单车存量和区域间转移量,相比无约束的原游牧算法,改进了局部搜索和全局寻优策略,优化了部落初定位方法;基于预测的存量和转移量得出分时段区域间单车的调配方案。在上海和纽约相关数据集上的对比实验结果表明,运行时长约为其他方法的15%,租赁需求响应率高于分支定界算法0.15%,单车总数和运营损耗比遗传算法降低了约10%,验证了该方法具有更高的优化效率和用户需求响应率。

关键词：交通资源配置共享单车调配游牧算法多约束目标优化

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共享单车流量预测与调配方法研究

共享单车流量预测与调配方法研究

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作者：马力北京建筑大学

学位级别：硕士

随着共享经济的高速发展以及低碳环保理念越来越深入人心,共享单车凭借高效便捷、绿色节能的特点,受到了城市居民的青睐。然而,由于居民的交通出行带有群体性和周期性特点,共享单车出现了潮汐现象,这导致了不同功能和属性的城市区域内... 详细信息

随着共享经济的高速发展以及低碳环保理念越来越深入人心,共享单车凭借高效便捷、绿色节能的特点,受到了城市居民的青睐。然而,由于居民的交通出行带有群体性和周期性特点,共享单车出现了潮汐现象,这导致了不同功能和属性的城市区域内单车供需不平衡,对公共交通造成了一定压力。因此,预测单车在某区域的车流量,制定合理科学的单车调配方案,调配单车重新使系统内单车供需平衡,可以改善居民使用体验、提高车辆利用率,有助于优化交通资源配置,促进城市交通可持续发展。现广泛应用的调配方法为最优路径调配方法,但是此类方法时间复杂度高、对单车调配系统的规模敏感。对于不同城市的多种交通状况,因地制宜是成功实施调配策略的重要前提,这需要对未来单车流量有准确的预测。因此,本文着力于单车流量预测和调配方案生成,结合深度学习算法,提供了一套以单车租赁数据驱动,动态调配单车满足单车需求的调配方案生成方法,具体研究内容包括以下三方面:一、基于无监督学习的单车投放区域生成。基于单车租赁数据,挖掘了单车流量潮汐现象对车辆时空分布的依赖性。基于单车地点坐标,通过聚类方法挖掘单车位置分布的空间关系,自动生成单车投放区域,并对共享单车的需求特征和调配特征进行了分析,生成了各投放区域的单车流入序列和流出序列,以便进行单车流量预测和动态调配研究。二、基于相似性位置嵌入组合Informer(similarity-based embedding combination Informer,SEC-Informer)的单车流量序列预测。本文将单车流量预测问题转化为各投放区域的流入序列和流出序列预测问题,将相对位置编码、全局位置编码和周期位置编码与单车流量信息相结合,综合了序列的周期信息。提出了Informer的改进模型SEC-Informer,使用了基于相似性的位置嵌入组合方法替换了基于加法组合方法,基于位置编码之间的相似性调整注意力分数,提高模型预测准确率。通过对比实验和消融实验,说明了SEC-Informer拥有更高的预测精度,可以有效预测单车需求。三、基于带约束游牧算法(nomad algorithm with constraints,NCA)的单车调配方案生成。将单车调配问题建模为以单车流量为约束、以最小化运营损耗为目标的优化问题。提出求解上述模型的NCA算法,预测投放区域单车存量和区域间转移量,相比无约束的游牧算法,NCA改进了局部搜索和全局寻优策略,优化了部落初定位方法。基于预测的存量和转移量得出分时段区域间单车的调配方案。在上海和纽约的共享单车数据集的实验结果显示游牧算法对比传统调配算法可以得到更优的单车调配方案。

关键词：共享单车调配单车流量预测多约束目标优化 Informer 位置嵌入编码

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城市轨道交通车站周边共享单车需求预测及动态调配研究

城市轨道交通车站周边共享单车需求预测及动态调配研究

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作者：程磊北京交通大学

学位级别：硕士

共享单车作为一种新兴的交通方式,为解决公共交通“最后一公里”的问题提供了新的思路。然而目前共享单车管理体系尚不成熟,共享单车在车辆淤积、供需不平衡等运营方面存在诸多问题,在一定程度上影响了社会的发展。城市轨道交通站点周... 详细信息

共享单车作为一种新兴的交通方式,为解决公共交通“最后一公里”的问题提供了新的思路。然而目前共享单车管理体系尚不成熟,共享单车在车辆淤积、供需不平衡等运营方面存在诸多问题,在一定程度上影响了社会的发展。城市轨道交通站点周边是共享单车使用的热点区域之一,使用共享单车可以进行交通接驳、通勤、娱乐等不同出行目的,但与此同时也更容易出现共享单车管理问题,由于轨道交通站点的时空异质性导致不同轨道交通站点周边的共享单车需求量和使用量并不相同,因此轨道交通站点周边区域共享单车所存在的问题一直无法有效解决。本文以城市轨道交通站点周边区域作为研究对象,重点研究如何对站点周边共享单车需求进行准确预测并实现不同站点之间的合理调配,论文内容主要分为以下几方面:首先,基于共享单车历史订单数据对城市轨道交通站点周边共享单车使用特征进行挖掘,对站点周边共享单车骑行数量、时间、距离以及骑行影响因素进行时空分析,明确共享单车在城市轨道交通站点周边的接驳特性、运营现状以及进行调配的必要性。其次,基于时间序列预测理论和神经网络预测理论,分别建立共享单车SARIMA预测模型、LSTM预测模型以及SARIMA-LSTM混合预测模型,构建模型预测流程和框架,对城市轨道交通站点周边共享单车的使用量进行预测,通过选取误差评价指标以及将单一模型、混合模型预测值与实际数据对比,验证了混合模型在共享单车预测精度上的优越性,丰富了共享单车预测方面的研究成果,为实现共享单车动态调配提供了条件。最后,针对城市轨道交通站点周边共享单车使用的时空异质性,从共享单车调配方式、调配天窗、调配需求量以及调配流程四个方面提出了城市轨道交通站点周边共享单车动态调配策略,结合实际共享单车调度流程,基于产销运输问题理论,建立了以最小化人工调度成本为目标的城市轨道交通站点周边共享单车调配模型,并选取北京西城区作为调度单元,制定该区域内城市轨道交通站点周边共享单车实际调配方案。

关键词：城市轨道交通站点共享单车需求预测共享单车调配

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