机器学习预测对自行车共享系统战略决策的影响
最优化与控制
2026-03-17 v1 机器学习
摘要
本文使用机器学习技术对自行车共享系统每个站点骑车归还与骑车取出之间的差异进行预测。预测结果被集成到用于支持长期决策和建模日常动态（包括自行车重新调配）的仿真框架中。我们以两种方式评估机器学习预测的质量：首先，与替代预测方法进行比较；其次，分析预测对仿真框架输出质量的影响。该评估基于目前在意大利Brescia运行的自行车共享系统的真实数据。
引用
@article{arxiv.2603.14901,
title = {The impact of machine learning forecasting on strategic decision-making for Bike Sharing Systems},
author = {Enrico Angelelli and Andrea Mor and Carlotta Orsenigo and M. Grazia Speranza and Carlo Vercellis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.14901},
year = {2026}
}