基于深度学习的网约车供需缺口短时预测研究.pdf

2024-06-12

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基于recurrent neural networks的网约车供需预测方法.docx

基于recurrentneuralnetworks的网约车供需预测方法基于recurrentneuralnetworks的网约车供需预测方法摘要：网约车行业的快速发展带来了供需预测的重要性。准确的供需预测可以帮助网约车平台优化调度和资源分配，提高乘车体验。本论文提出了一种基于循环神经网络（RNN）的网约车供需预测方法。首先，收集历史的网约车数据，包括乘客预订和出行信息。然后，使用循环神经网络模型对这些数据进行训练，以学习供需之间的复杂关系。最后，预测未来某一时刻的网约车供需情况。实验结果表明，该方法能够准

2024-10-20

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基于BP神经网络的网约车出行需求短时预测的开题报告.docx

基于BP神经网络的网约车出行需求短时预测的开题报告一、选题背景和意义随着智能手机和移动互联网的普及，网约车成为出行的一大趋势。对于网约车平台来说，了解用户出行需求的预测是极为重要的一个环节，这能够实现更优质的服务和更高效的资源利用。因此，基于BP神经网络的网约车出行需求短时预测有着非常实际的意义。通过预测用户出行需求，可以给网约车平台提供指导性建议，帮助其优化服务，提高收益。同时，对于用户来说，预测也可以提供更加方便快捷的服务，实现更好的出行体验。二、研究目的和内容针对现有网约车做出行需求预测主要基于回归

2024-09-15

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基于深度学习的短时交通流预测研究.docx

基于深度学习的短时交通流预测研究摘要：随着城市化进程的加速，交通流量的增长成为城市交通管理面临的重大问题。交通流预测作为交通管理中的重要手段之一，能够帮助交通管理部门制定有效的交通控制策略，提高城市交通运输效率并减少拥堵。本文基于深度学习方法，研究了短时交通流预测技术，并通过对比实验验证了模型的有效性。关键词：深度学习；交通流预测；短时预测；比较实验Abstract：Withtheaccelerationofurbanizationprocess,thegrowthoftrafficvolumehasbe

2024-10-16

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基于深度学习的地铁短时客流预测方法研究.docx

基于深度学习的地铁短时客流预测方法研究基于深度学习的地铁短时客流预测方法研究摘要：地铁客流预测在城市交通管理中起着重要的作用。准确地预测地铁客流量可以帮助城市交通管理部门合理安排列车运行计划，提供更好的服务质量。本文提出了一种基于深度学习的地铁短时客流预测方法，通过对历史客流数据的建模和学习，能够更加准确地预测未来的客流量。关键词：地铁客流预测；深度学习；短时预测1.引言地铁交通作为城市交通系统的重要组成部分，其客流量的预测一直是一个热点问题。准确地预测地铁客流量可以帮助交通管理部门优化列车运行计划、提高

2024-10-18

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