基于主成分的BP神经网络共享单车骑行预测

共享单车数据预测是近十年来城市交通出行大数据的重要关注点。本文建立基于主成分的BP神经网络模型，较好地预测了共享单车租借数据，并与全因素的BP神经网络模型进行对比分析。结果表明基于主成分分析的BP神经网络模型，在精度损失较小的条件下，大幅降低了输入变量的维度，提高了模型训练和预测的效率，对于多因素大数据预测分析，能兼顾效率与精度。