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贺玉龙 (贺玉龙.) | 刘恒孜 (刘恒孜.) | 侯树展 (侯树展.) | 宋太龙 (宋太龙.) | 许鹏 (许鹏.)

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本发明公开了一种改进SGM(1, 1)模型的共享单车短时需求预测方法及系统,基于共享单车原始骑行数据,建立季节性GM(1, 1)模型(SGM(1, 1)模型),得出初始共享单车短时需求预测值;利用Markov模型对SGM(1, 1)模型的残差进行改进,得到最终预测值;基于MatlabR2020b制作共享单车短时需求预测可视化系统。本发明首先基于共享单车原始骑行数据,建立SGM(1, 1)模型,得出初始共享单车短时需求预测值;然后利用Markov模型对SGM(1, 1)模型的残差进行改进,根据新信息优先原理选择残差序列,利用状态区间中值的期望对初始预测值的残差进行修正,提高了模型的预测精度;最后将所得结果以可视化系统的方式呈现,有利于提高模型的运算效率,从而为实际的共享单车短时需求预测提供准确高效的参考。

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专利基本信息 :

专利类型: 发明申请

申请(专利)号: CN202110502533.X

申请日期: 2021-05-08

公开(公告)日: 2021-07-30

公开(公告)号: CN113191560A

申请(专利权): 北京工业大学

法律状态: 实质审查

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