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通过对苏州高新区金狮大厦公共自行车站点历史借还数据进行周期相似性分析,选择工作日的数据作为样本数据,在此基础上构建基于BP神经网络公共自行车站点借还量预测模型,最后利用差分进化(DE)算法对BP神经网络模型进行优化,预测仿真结果表明,DE-BP神经网络模型精度较传统BP神经网络模型高.
基于DE-BP神经网络的公共自行车站点需量预测方法研究
【摘 要】
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通过对苏州高新区金狮大厦公共自行车站点历史借还数据进行周期相似性分析,选择工作日的数据作为样本数据,在此基础上构建基于BP神经网络公共自行车站点借还量预测模型,最后
【机 构】
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苏州科技大学土木工程学院,江苏苏州,215011
【出 处】
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苏州科技大学学报（工程技术版）
【发表日期】
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2019年2期
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