作为一种低成本的环保旅行方式,公共自行车已在许多大城市中得到广泛应用,极大地便利了人们的日常生活。 但是,由于公共自行车的分配不平衡,在高峰时段很难在某些车站找到要出租的自行车或要归还的地方。 传统的调度方法具有滞后性,一般来说,调度车辆到达车站时需求可能会发生变化。 为了更好地解决此类问题,我们提出了一种基于短期需求预测的动态调度(DBS)模型。 在本文中,我们首先采用K均值对站点进行聚类,然后采用随机森林(RF)来预测每个聚类中自行车的结帐数量。 此外,应用多相似性推断模型计算每个站点的签出概率以进行签出预测,并提出了一个概率模型用于集群中的签入预测。 基于预测结果,应用增强遗传算法(E-GA)来优化自行车调度路线。 最后,我们通过芝加哥公共自行车共享系统(BSS)的一年数据集评估了模型的性能,该数据集拥有500多个站点和380万条旅行记录。 与其他预测方法和调度方法相比,该方法具有更好的性能。
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