“共享经济”的概念迅速普及，共享汽车也随之悄然进入了人们的视野。这些共享汽车平台也像共享单车的发展模式，率先在北京、上海、广州等大型城市布局，虽然各家平台投放车辆以及网点的数量有多有少，但均已在市场上引起一定反响。共享汽车的出现为人们的生活带来方便快捷，但新事物的诞生还是需要和社会实际情况不断的磨合相适应。研究共享汽车的位置分布及调度模型是十分重要的。 针对该城市的共享汽车使用分布情况，利用附件中已知的时间，经纬度这些位置和停车点信息数据得到共享汽车的位置分布信息（图5），用K均值聚类的方法对位置进行聚类，建立了共享汽车的位置信息分布聚类模型，得到共享汽车的停车点进而得到在7聚类中心和20聚类中心下共享汽车的分布情况（图6，图7）。 针对共享汽车使用情况的预测，以输入为车辆的经纬度信息和车辆数，输出为共享汽车的使用情况，采用Bp神经网络对共享汽车的使用情况预测，建立了一个三输入的BP神经网络共享汽车使用预测模型，得到了共享汽车的经纬度信息以及对应的车辆数目预测（部分数据见表5）。 针对共享汽车的调度方案，以BP神经网络共享汽车使用预测模型和实际信息为基础，采用可变惯性权重的粒子群算法，

内容包括详细设计文档word版，附带开题报告和相关PPT等文档，供大家参考学习。摘要：传统的汽车租赁信息管理都是由人工进行管理与统计的。这样的老办法不仅仅是处理的慢，资料查起来也费时费力，很易造成工作量大、损耗多、时效性差等弊端。随着计算机与互联网的出现，其发展的速度又是非常的快，其组合开展的网络管理系统的出现也是越来越完善，为了让汽车租赁信息管理进入信息化、现代化，开发一个适合当前的关于网络管理汽车租赁信息的系统是非常有必要的，它能更好的实现汽车租赁信息管理的自动化、规范化和程序化，它能更好的把用户租赁汽车和管理汽车租赁信息集合在一起，这样有利于管理和租赁，该系统能够高速、快捷、智能化的管理全过程，提高信息处理的速度和准确性，进而提高汽车租赁行业的整体管理水平。 本次开发的车租赁系统在国内外现有汽车租赁系统上做了大量的借鉴，以此为基础结合汽车租赁的现状，从实际需求进行，采用JSP开发技术和Java开发语言Mysql数据库，在本系统中开发和设计了两个角色，一个是维护者，另一个是用户。租车等租车系统接口清晰、管理方便、操作简单、功能完善等优点，使其有更高的价值。

车联网是近年来国内出现的一个新兴产业，涉及的行业也众多，比如车企、自动驾驶研发、网约车运营企业、共享汽车运营企业、智能车载终端生产企业等。此文章主要针对出行领域的运营进行了简单分析，推荐一些运营模式，出行只是引流入口，整个车联最终还是要形成一个生态链闭环。

该数据集主要包括 AutoTel 共享汽车的主要信息，例如时间，经纬度等位置信息。通过机器学习，该数据集被用于预测共享汽车的地理位置可用性，从而修改业务模型，以便实现共享汽车从低需求区到高需求区的调用

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针对共享汽车运营中车辆与客户匹配率低的问题，文中对汽车停放网点的选址位置及网点建设规模进行了优化设计。通过引入差分进化算法，对传统的人工鱼群算法进行改进，将人工鱼群划分为开发集与探索集。开发集与探索集间使用不同的步长和视野参数，实现了鱼群差异化的并行进化，提升了算法对于最优值的搜索能力。通过引入判定概率，改变原有的聚群、追尾方式，实现开发集与共享集间信息的高效互通，降低算法的运算复杂度。最终基于实际共享汽车的运营数据，测试网点的优化方案。结果表明，在有限的网点建设成本下，该算法可以改善67%的供求差。此外，改进算法的平均运行时间为56.25 s，而传统算法的运行时间为89.35 s，运行效率显著提升。

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易观-中国共享汽车市场白皮书2020-2020.12.29-31页.pdf