本文主要研究内容
作者周敏,朱从坤（2019）在《基于DE-BP神经网络的公共自行车站点需求量预测方法研究》一文中研究指出：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。
Abstract
tong guo dui su zhou gao xin ou jin shi da sha gong gong zi hang che zhan dian li shi jie hai shu ju jin hang zhou ji xiang shi xing fen xi ,shua ze gong zuo ri de shu ju zuo wei yang ben shu ju ,zai ci ji chu shang gou jian ji yu BPshen jing wang lao gong gong zi hang che zhan dian jie hai liang yu ce mo xing ,zui hou li yong cha fen jin hua (DE)suan fa dui BPshen jing wang lao mo xing jin hang you hua ,yu ce fang zhen jie guo biao ming ,DE-BPshen jing wang lao mo xing jing du jiao chuan tong BPshen jing wang lao mo xing gao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自苏州科技大学学报(工程技术版)的周敏,朱从坤，发表于刊物苏州科技大学学报(工程技术版)2019年02期论文，是一篇关于公共自行车论文,需求预测论文,神经网络论文,差分进化论文,苏州科技大学学报(工程技术版)2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自苏州科技大学学报(工程技术版)2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：公共自行车论文; 需求预测论文; 神经网络论文; 差分进化论文; 苏州科技大学学报(工程技术版)2019年02期论文;