基于使用者的无桩式公共自行车调度方法研究

作者：刘祝铭

来源：智能城市, 2021, 7(14): 14-15.

DOI：10.19301/j.cnki.zncs.2021.14.007

• 无桩式公共自行车
• K-means
• 类神经网络

文章尝试了使用金钱激励使无桩式共享单车用户在还车时改变其目的地,将车辆停放在车辆储备较少的地区,实现车辆分布的自我再平衡。使用误差逆向传播类神经网络预测各小区下时段的OD量,结果显示预测准确度较高。结合对用户参与意愿的调查,设计了一种同时考虑区域内缺车数以及调度成本的优化调度系统,仿真运用系统24 h后发现,全天总缺车时段最多可减少76%。