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文檔簡介
1、第三代公共自行車租賃服務系統廣泛采用信息通信技術,為市民短距離出行提供了極大方便,同時在一定程度上減少了城市中機動車尾氣的排放總量;然而,在實際運營過程中,由于在移動狀態(tài)下無法實時登錄公共自行車租賃服務系統,不便于用戶及時規(guī)劃自己的借車、行車和還車計劃。此外,市民在使用公共自行車租賃服務時,還會出現借車時無車可借、還車時車位已滿的“空-滿”情況,因此有必要開發(fā)一種移動智能終端,為市民提供駐車點儲車率預測功能,便于市民及時了解相關動態(tài),方
2、便市民提前規(guī)劃、修改出行計劃,避免“空-滿”問題對出行造成影響。
本文主要設計并實現了公共自行車租賃服務系統;該系統包括:用戶信息管理、公共自行車信息管理、公共自行車儲車率預測等3個子系統,這些子系統共同作用,可以為市民提供諸如:用戶注冊、修改昵稱、支付卡綁定、手機支付開通、支付卡余額查詢、駐車點儲車率實時查詢、手機支付、駐車點儲車率預測等功能;此外,還可以為第三方開發(fā)人員提供駐車點儲車率預測算法和駐車點信息查詢的應用程序編程
3、接口方便其進行二次開發(fā),增加公共自行車租賃系統的服務功能,以適應市民新的需求。
在公共自行車儲車率預測系統中,提出基于最大互相關熵的儲車率預測算法,利用 Elman神經網絡對儲車率歷史數據進行訓練,以該系統輸入輸出的互相關熵為代價函數,采用互相關熵最大作為判定準則,對各公共自行車駐車點的儲車率進行預測,以判斷各駐車點儲車率的變化,為公共自行車租賃服務系統管理員提前調度公共自行車,避免“空-滿”問題的出現提供理論依據。通過仿真分
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