基于BP神经网络算法的共享单车需求预测 |
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引用本文: | 杨军,赵继新,易安军,周佳慧.基于BP神经网络算法的共享单车需求预测[J].西部交通科技,2019(2). |
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作者姓名: | 杨军 赵继新 易安军 周佳慧 |
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作者单位: | 广西交通职业技术学院管理工程系;内蒙古蒙铁石油有限公司;北京络捷斯特科技发展股份有限公司 |
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摘 要: | 文章选取某地区不同时段的共享单车需求数据,采用BP神经网络算法构建了基于Tanh函数、Logistic函数、Relu函数、Identiey函数四种不同激活函数下的需求预测模型,并应用RMSE、MSE、MAE、R2四种模型评估指标对模型进行评估,从而选出最优需求预测模型进行共享单车的需求预测。结果表明:无论在检验训练数据下还是检验测试数据下,精度最高的模型为Tanh函数下的BP神经网络模型,其测试集下的标准误差(RMSE)比训练集下的标准误差(RMSE)略有上升,测试集下的拟合优度(R2)比训练集下的拟合优度(R2)略有下降,说明该模型具有强泛化性能。
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