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基于深度学习的共享单车调度平台
电子工程学院
Shared bicycle scheduling platform based on deep learning
终检评审通过
创新训练
510电子与通信技术
智能交通
国家级
共享单车系统在很多城市都得到了普及。由于人们在各个站点对共享单车的需求不一致,导致某些站点出现无车可借,而另一些站点可能会出现大量车被换回而无法接纳。本项目为了解决共享单车供需不平衡的问题,通过对数据进行处理,并在分析订单数据的时空相关性的基础上,选择了两种预测算法:时空图卷积算法(T-GCN)和卷积-长短时记忆网络算法(ConvLstm),对共享单车需求量进行预测,并预计在此基础上设计两种单车调度算法,一种算法以发放红包车的形式呈现,将调度问题交给用户来解决;在发放红包车的同时,启用调度车,规划出合理的调度路线,两种方法并行,即解决了供需不平衡的问题,又减轻了调度车的负担,降低企业成本。并同时开发app平台,将整体内容封装,供共享单车运营商使用。
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项目负责人
王鹤
2021级 电子工程学院 电子信息类
项目成员
邱祥凯
2021级 人工智能学院 人工智能大类
unity
编程
杨文冰
2021级 智能工程与自动化学院 邮政工程
周浩洋
2021级 电子工程学院 电子信息类(大类招生)
卓丹琇
2022级 计算机学院(国家示范性软件学院) 大类
指导老师
林尚静
电子工程学院 讲师
数字教育
评审老师
亓丽梅
电子工程学院 教授
通信网络
理论研究-科学技术
科创融合大挑战
赵同刚
电子工程学院 教授
智能制造
理论研究-科学技术
红旅专项
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获奖或论文1:EI(工程索引)、CSCD(中国科学引文数据库)、CSSCI(中文社会科学引文索引)
获奖或论文2:全国三等奖或第5-10名