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共享单车系统自发的不均衡性导致单车数量分布与用户需求分布之间产生偏移,降低了系统服务能力,需要调度实现再平衡. 现有动态调度算法缺乏考虑起点车辆供给不足,用户在出行过程中“再次”取车的移步需求,难以准确识别用户真实的出行需求分布,降低了调度效果. 本文提出以用户出行选择行为为下层,以调度车辆路径规划为上层的双层规划模型框架,设计结合仿真系统的启发式求解算法. 算例场景基于上海市虹口、杨浦区共享单车历史出行数据搭建,并进行网格化处理. 算例结果表明,模型能有效识别移步需求,提高共享单车的供需匹配能力. 针对各类调度资源配置情况,共享单车的供需匹配率提升18.07%~ 19.89%,提高了共享单车系统的管理效率. 相似文献
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针对现有交通流预测方法未充分考虑多断面车流演变规律,提出基于时延特性建模的时空相关性计算方法. 该方法采用对不同断面、不同时刻交通流的分布相似性度量,对输入的车辆到达数据序列进行切割构建时空相似度矩阵,得到相邻断面之间的时延参数. 基于时延特性建模,将多断面之间的流量信息进行融合,使用长短时记忆(LSTM)网络进行流量预测. 通过对实际路段数据的预测和结果分析,验证所提方法的有效性和实用性. 相似文献