大学校园共享单车需求预测及调度路径规划方法

为提高大学校园共享单车运营效率,综合考虑校园区域和学生出行特性,应用小波神经网络预测区域需求量,在此基础上,建立调度模型,得到调度路径规划方法,并以福州大学为例,进行实例验证。实例分析结果表明,预测需求量的平均绝对误差和平均绝对百分误差分别为0.983辆和14.36%,可见共享单车预测需求量与实际需求量差别不大,且给出的调度路线较优。