基于轨迹分析和深度学习模型的共享单车动态调度技术研究

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目录

第1章 绪论

1.1 选题背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 需求预测相关研究

1.2.2 调度问题相关研究

1.3 研究目的和意义

1.3.1 研究目的

1.3.2 研究意义

1.4 主要研究内容

1.5 论文组织结构

第2章 相关理论及方法简介

2.1 车辆调度问题

2.2 时空数据分析和共享单车需求预测

2.2.1 基于时序数据的分析方法

2.2.2 基于交通理论的分析方法

2.2.3 机器学习在时空数据分析中的应用

2.3 深度学习和卷积神经网络

2.4 聚类算法

2.5 遗传算法

2.6 禁忌搜索算法

2.7 本章小结

第3章 共享单车需求预测模型

3.1 共享单车出行数据的处理和抽象

3.1.1 问题描述

3.1.2 地图网格划分

3.1.3 时间片选取

3.1.4 共享单车净流量

3.1.5 数据归一化

3.1.6 外部因素

3.2 基于卷积神经网络的共享单车需求预测模型

3.2.1 输入层

3.2.2 卷积层

3.2.3 输出层

3.2.4 外部模块

3.3 基于BP神经网络的共享单车需求预测模型

3.3.1 停车点共享单车租/还需求特性分析

3.3.2 输入和输出向量

3.3.3 数据处理

3.3.4 参数设置

3.3.5 实例预测

3.4 实验结果与分析

3.4.1 模型实现

3.4.2 实验对比和分析

3.5 本章小结

第4章 共享单车调度区域划分算法

4.1 问题描述

4.2 相似性测度

4.3 多阶段动态聚类划分算法

4.3.1 问题描述

4.3.2 K-medoids聚类

4.3.3 区域间停车点数量平衡

4.3.4 区域内调度需求平衡

4.3.5 需求分割和再优化

4.3.6 实例仿真

4.4 本章小结

第5章 共享单车动态调度算法

5.1 共享单车调度模型

5.1.1 问题描述

5.1.2 停车点调度优先级

5.1.3 停车点调度需求量确定

5.1.4 调度时间约束

5.1.5 调度车辆初始装载量

5.1.6 调度模型建立

5.2 共享单车调度路线构建

5.2.1 染色体编码

5.2.2 交叉算子

5.2.3 自适应变异因子

5.2.4 局部搜索优化

5.3 动态调度优化模型

5.3.1 基于节约思想的新增需求停车点的插入算法

5.3.2 禁忌搜索策略

5.4 动态调度仿真实验

5.4.1 基础数据

5.4.2 调度仿真结果

5.4.3 基于蚁群算法的调度求解算法

5.4.4 实验对比和分析

5.5 本章小结

第6章 共享单车调度仿真系统设计和实现

6.1 用例分析

6.1.1 系统总体用例

6.1.2 用户管理用例分析

6.1.3 共享单车需求预测用例分析

6.1.4 共享单车调度规划用例分析

6.1.5 数据管理用例分析

6.2 共享单车调度仿真系统设计

6.2.1 系统架构设计

6.2.2 用户管理功能设计

6.2.3 共享单车需求预测模块设计

6.2.4 共享单车调度规划模块设计

6.2.5 数据管理模块设计

6.2.6 数据库设计

6.3 共享单车调度仿真系统实现

6.3.1 系统实现

6.3.2 系统展示

6.4 本章小结

第7章 总结与展望

7.1 总结

7.2 展望

致谢

参考文献

个人简历、在读期间发表的学术论文与研究成果

网址：基于轨迹分析和深度学习模型的共享单车动态调度技术研究 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/904898

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