TY -的A2 - Ma,东方非盟- Vateekul Peerapon盟——Sri-iesaranusorn Panyawut盟——Aiemvaravutigul Pawit盟——Chanakitkarnchok Adsadawut盟——Rojviboonchai Kultida PY - 2021 DA - 2021/01/28 TI - Neural-Based汽车需求预测复发和转移优化汽车共享系统:一个真正的用例在泰国SP - 8885671六世- 2021 AB -汽车共享系统一直发挥着重要的作用作为替代传输模式,以避免交通堵塞和污染由于快速增长的私家车的使用。在本文中,我们提出一个新颖的车辆搬迁系统三倍的一个重大的改进:(i)数据预处理,(2)需求预测,(3)搬迁优化。给出了数据预处理以自动删除假要求搜索失败,应用程序错误造成的。然后,使用深度学习真正的需求预测方法,双向封闭的复发。最后,最小费用最大流算法部署到最大化预测需求,同时最小化搬迁。此外,系统部署在真正的用例中,题为“铜丰田哈:钼,”这是一个在朱拉隆功大学汽车共享系统。它是基于一个web应用程序通过线与基于规则的通知。实验进行了基于2019年真正的车辆使用数据。通过比较在现实环境在2019年11月,结果表明,我们的模型甚至优于手动迁移由经验丰富的员工。它实现机会损失减少3%,减少3%搬迁旅行,减少人类努力17工时/周。 SN - 0197-6729 UR - https://doi.org/10.1155/2021/8885671 DO - 10.1155/2021/8885671 JF - Journal of Advanced Transportation PB - Hindawi KW - ER -