自行车共享系统的量子生成模型及其应用

近年来，自行车共享系统已在众多城市实现部署，成为日常生活中不可或缺的部分。然而，面临一个普遍性问题：当通勤需求密集时，特定区域或特定时间段会出现自行车短缺。为解决此挑战，我们采用一种新型量子机器学习模型，通过拟合量子时间演化来匹配观察到的序列，以分析时间序列数据。该模型使我们能够捕捉自行车计数在各个码头的实际趋势，并识别不同码头之间的相关性。利用训练好的模型，我们模拟了对高需求码头主动添加自行车对整个系统租车数量产生的影响。鉴于该方法的核心在于蒙特卡洛模拟，预计其具有广泛的工业应用前景。