基于BP神经网络的网约车出行需求短时预测

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基于BP神经网络的网约车出行需求短时预测

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基于BP神经网络的网约车出行需求短时预测

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-12页
1 绪论	第12-22页
1.1 研究背景与意义	第12-13页
1.1.1 研究背景	第12-13页
1.1.2 研究意义	第13页
1.2 国内外研究现状	第13-19页
1.2.1 传统出租车供需研究	第13-15页
1.2.2 互联网时代出租车供需研究	第15-17页
1.2.3 交通短时预测研究	第17-19页
1.3 本文研究内容与技术路线	第19-22页
1.3.1 研究内容	第19-20页
1.3.2 技术路线	第20-22页
2 网约车运营概述及特性分析	第22-32页
2.1 巡游出租车运营概述	第22-24页
2.1.1 巡游出租车定义	第22页
2.1.2 巡游出租车行业特性分析	第22-24页
2.2 网约车运营概述	第24-28页
2.2.1 网约车定义	第24-25页
2.2.2 网约车发展历程	第25-27页
2.2.3 网约车服务类型	第27-28页
2.3 网约车与巡游出租车特性对比	第28-31页
2.4 本章小结	第31-32页
3 网约车出行需求时空特性分析	第32-60页
3.1 数据基本特征说明及预处理	第32-37页
3.1.1 数据基本特征说明	第32-33页
3.1.2 数据重新编码	第33-34页
3.1.3 数据有效性处理	第34页
3.1.4 需求变量拆分	第34-37页
3.2 网约车出行需求时间特性分析	第37-47页
3.2.1 工作日需求时间特性	第38-42页
3.2.2 非工作日需求时间特性	第42-45页
3.2.3 需求时间特性对比	第45-47页
3.3 分时段的网约车出行需求空间特性分析	第47-58页
3.3.1 工作日需求空间特性	第47-55页
3.3.2 非工作日需求空间特性	第55-58页
3.4 本章小结	第58-60页
4 网约车出行需求短时预测	第60-74页
4.1 短时预测分析及方法选取	第60-63页
4.1.1 短时预测原则	第60-61页
4.1.2 短时预测变量相关分析	第61-62页
4.1.3 短时预测方法选取	第62-63页
4.2 BP神经网络模型	第63-68页
4.2.1 BP神经网络理论	第63-65页
4.2.2 BP神经网络预测步骤	第65-68页
4.3 基于BP神经网络的网约车需求短时预测	第68-72页
4.3.1 BP神经网络模型参数设置	第68-69页
4.3.2 模型预测结果及评价	第69-72页
4.4 本章小结	第72-74页
5 网约车供需匹配相关建议	第74-82页
5.1 网约车需求主导下的供给特性	第74-78页
5.1.1 在线司机数	第74-76页
5.1.2 司机接单量	第76-78页
5.2 网约车供需匹配建议	第78-80页
5.3 本章小结	第80-82页
6 总结与展望	第82-84页
6.1 总结	第82-83页
6.2 不足与展望	第83-84页
参考文献	第84-88页
附录A	第88-90页
附录B	第90-92页
附录C	第92-96页
附录D	第96-98页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果	第98-102页
学位论文数据集	第102页

本篇论文共102页，点击这进入下载页面。

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