1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加速和低碳出行的倡导，共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在近年来得到了迅猛发展。
准确预测共享单车的租借需求，对于共享单车平台的运营管理、城市交通规划以及用户出行体验都具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
共享单车租借需求预测是一个新兴的研究领域，近年来受到了国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在共享单车租借需求预测方面取得了一定的研究成果，主要集中在以下几个方面：
影响因素分析:研究者普遍认为共享单车租借需求受到时间、天气、交通状况、用户特征等多种因素的影响，并采用相关性分析、回归分析等方法探究各因素的影响程度。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以共享单车租借需求预测为主题，围绕影响因素分析、预测模型构建、优化策略制定等方面展开深入研究，主要内容包括：
1.系统分析共享单车租借需求的影响因素。
从内部和外部两个层面出发，分析影响共享单车租借需求的各种因素。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合的研究方法，以数据驱动为导向，逐步推进研究工作。
1.文献调研阶段：通过查阅国内外相关文献，了解共享单车租借需求预测的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据收集与处理阶段：收集相关数据，例如共享单车平台的运营数据、气象数据、交通数据等。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新:
1.多源数据融合:尝试结合多种数据源，例如共享单车运营数据、气象数据、交通数据、社交媒体数据等，构建更加全面和准确的预测模型。
2.深度学习模型应用:探索深度学习模型在共享单车租借需求预测中的应用，例如卷积神经网络、循环神经网络等，以提高模型的预测精度和泛化能力。
3.精细化预测:尝试进行更加精细化的预测，例如预测不同时间段、不同地点、不同车型、不同用户群体的租借需求，为平台运营提供更加精准的决策支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 谢腾，刘志迎，王超. 基于多源数据融合的共享单车需求预测[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2021, 49(11): 1717-1724.
[2] 吴昊，王建强，陈学文. 基于神经网络的共享单车需求预测模型研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(21): 261-268.
[3] 孙见山，王建东，李瑞. 基于深度学习的共享单车需求预测研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(16): 43-52.
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