基于NB-IoT的城市公共自行車系統(tǒng)調(diào)度預(yù)測研究.pdf

1、隨著城市的發(fā)展,暴露出來的問題日益增多,綠色出行的消費理念日益深入人心。自1965年阿姆斯特丹出現(xiàn)第一代公共自行車系統(tǒng)起,各個城市陸續(xù)建立了公共自行車系統(tǒng),現(xiàn)有的城市公共自行車系統(tǒng)常采用藍(lán)牙、短信或者GPRS模式,但是通常這些模式的穩(wěn)定性和兼容性無法得到保證,實時性較差、耗電高。針對這種情況,本文通過對窄帶物聯(lián)網(wǎng)NB-IoT技術(shù)的分析,結(jié)合該技術(shù)覆蓋增強、大鏈接、低功耗、低成本的優(yōu)勢,采用三層體系架構(gòu),提出了基于NB-IoT的城市公共自

2、行車系統(tǒng),解決了當(dāng)前城市公共自行車系統(tǒng)實時性差耗電高等缺點,并節(jié)約了資源。
　　針對當(dāng)前公共自行車系統(tǒng)中“借車難,還車難”的問題,本文首先使用某地區(qū)自行車出行數(shù)據(jù),對影響自行車出行的時間、季節(jié)和天氣等特征進(jìn)行分析,得到不同條件對自行車出行的影響,再結(jié)合租賃點狀態(tài)、調(diào)度時間間隔設(shè)置和租賃點的借還需求建立基于NB-IoT的城市公共自行車系統(tǒng)調(diào)度模型。通過對不同預(yù)測方法的對比,使用隨機森林法,調(diào)節(jié)Python中的回歸類RandomFor

3、estRegressor中的參數(shù),多次對數(shù)據(jù)特征進(jìn)行交叉驗證,剔除重要度小于0.01的特征,得到最優(yōu)模型,并給出各個特征的重要度,再對單租賃點每月后十天的的借還需求量進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明該預(yù)測模型的均方根對數(shù)誤差為0.0747,具有較好的泛化能力。然后對某地區(qū)的多個租賃點進(jìn)行借還需求預(yù)測,采用“2-8”調(diào)度原則,調(diào)度結(jié)果表明,本文使用的調(diào)度預(yù)測方法能夠在保證用戶滿意度的范圍內(nèi),快速的進(jìn)行自行車調(diào)度,可以很好的適用于城市公共自行車系統(tǒng)。