1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1研究背目的及意义
近五年以来，随着云计算、大数据等信息技术的日趋成熟，以及网络支付体系的不断完善，互联网 大环境孕育出多种新兴的经济形势，共享经济就是其中之一。作为一种依托互联网的租赁经济，共享经济为解决资源闲置过剩、经济进入新常态的问题提供了新的方案，是我国经济发展的新动力。
而共享汽车作为共享经济中的佼佼者，在人工智能技术加持下，以新能源汽车为主推行智慧出行，颠覆了传统的出行方式，有着环保，便捷，高效，经济，自由等优势，极大的吸引了社会各方投资者的注意力。但同时我国的共享汽车发展尚未成熟，还存在站点覆盖不全面，车辆调度不充分等问题。为解决这一问题，各共享汽车运营企业不应当一味增加共享汽车投放数量，而应利用当下已经成熟的信息技术对共享汽车进行合理的出行预测，继而及时开展共享汽车资源的调度。这样一方面不会增大共享汽车运营企业的负担，另一方面可以深化落实共享汽车提升资源利用效率，促进社会经济发展的初衷。由此可见，无论是对于共享汽车公司，还是对社会消费者等其他主体来讲，进行共享汽车出行预测都是具有重要意义的。
2. 研究的基本内容与方案
2.2研究的基本内容
（1）分析人工神经网络结合时空轨迹数据对于共享汽车出行目的地预测问题的有效性。
（2）研究在使用人工神经网络的共享汽车出行目的地预测中追加输入时间维度数据，对预测结果准确性的影响
3. 研究计划与安排
第1-4周：收集和整理资料。
第5-6周：拟定提纲，提交开题报告。
第7-13周：撰写论文初稿和修改稿,保持与指导教师的沟通。
4. 参考文献（12篇以上）
[1]debrébisson a，simon ，auvolat a，et al.artificial neural
networks applied to taxi destination prediction[j].arxiv preprint arxiv：1508.00021，2015.
[2] seongjinchoi,jiwon kim,hwasoo yeo. attention-based recurrent neural network for urbanvehicle trajectory prediction[j]. procedia computer science,2019,151.
课题毕业论文、开题报告、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
