TY -的A2 Miwa Tomio盟——冯,于非盟- Lu,小春就PY - 2022 DA - 2022/12/29 TI -电动自行车电池交换站的部署和操作基于机器学习SP - 8351412六世- 2022 AB -电池交换站有效解决长时间充电的挑战,缺乏充电站,电动自行车的安全隐患。共有的快速发展电动自行车和外卖,电动摩托的用户规模的扩大而产生一个巨大的电池交换的需求。研究计划和操作电动自行车的电池交换站(bss)尚未被广泛讨论。本研究开发了一种数据驱动的基于机器学习算法的优化模型使用北京的电池交换站和兴趣点(POI)数据集。首先,通过ArcGIS BSS的空间特征分析,我们发现,BSS的报道主要集中在五环以外,利用率是不平衡的。3000网格规模,BSS数量预测模型与随机森林,支持向量回归,gradient-boosting决策树算法。最后堆积模型由加强三种单一模型的准确性达86.21%。与原来的bss布局相比,机器学习算法在这个研究能够覆盖更多的因素,避免网站选择的主观性。最后,bss的排队模型提出了基于蒙特卡洛模拟。通过两个场景中,我们发现的关键参数 米 (充电槽的数量) λ (用户到达率)是影响服务的输出能力。SN - 0197 - 6729你2022/8351412 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2022/8351412——摩根富林明-杂志的先进运输PB - Hindawi KW - ER