本文是一篇软件工程论文，本文利用DA-RNN方法预测电动出租车的未来轨迹序列，然后利用预测的未来轨迹序列的最后一个轨迹点作为电动出租车的目的地，同时考虑时间和空间因素提出充电桩推荐方法CPRM-IET，并且为电动出租车推荐最合适的充电桩，本文对当前国内外现有充电桩推荐方法进行研究，结合现有充电桩推荐方法的优点，提出了创新与改进。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 课题研究背景
随着石油、煤炭等传统能源储备的快速消耗和大气环境的恶化，以及各国政府寻求在交通网络中减碳的趋势,人们越来越关注能源和环境问题，传统交通运输系统中车辆尾气排放法规变得日趋严格，因此电动汽车（Electric Vehicle, EV）[1][2]应运而生。电动汽车已经被广泛研究并开发用于更为环保的现代运输系统[3]。在现代运输系统中,电动汽车具有极其重要的地位,因为符合低能耗、更环保、更具有持续性的绿色减碳原则。电动汽车作为新一代的交通工具，在节能减排、减少人类对传统化石能源的依赖方面具备传统汽车所不可比拟的优势。
作为电动汽车的一种衍生形式，越来越多的电动出租车[4]也已上线运营，它们通过携带的电池供能维持行驶，并依赖于充电桩[5][6]充电以续航。电动出租车已被引入公共交通系统，并显著提高了电动汽车在整个汽车市场的渗透率。与可以在几分钟内加油的普通出租车不同，电动出租车的充电周期可能长达一小时，如果没有选择到合适的充电桩，可能会导致行驶过多的额外路径和减少运营收益。然而，电动出租车行驶目的地不明确，且常随着乘客意图而变化频繁，尤其是空载状态（未收到搭乘请求）的电动出租车，往往进行无目的地的行驶，这就导致对充电桩的选择非常困难。通过分析电动出租车的历史轨迹，可以预测电动出租车的未来轨迹。基于轨迹预测结果，为空载电动出租车推荐合适的充电桩，可以有效地缩短额外移动距离和增加运行收益。
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1.2 国内外研究现状
本文主要利用循环神经网络研究电动出租车的轨迹预测，并基于轨迹预测的结果推荐充电桩。目前，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的研究已有了一些相关工作。例如，文献[7]提出了一种车辆移动预测算法来支持智能车辆应用。首先，进行理论分析以定量地揭示车辆移动的可预测性。基于理论分析，提出了一种基于循环神经网络的算法DeepVM，以预测未来数分钟或数十分钟的车辆移动性。文献[8]使用离散小波变换将交通数据分解为非线性（近似）和线性分量，然后通过离散小波变换的逆变换重构这些分量，并分别基于自回归移动平均模型和RNN模型进行轨迹预测。文献[9]介绍了一种递归点过程网络，该网络使用一些时间RNN实例化了时间点过程模型。特别地，其中强度函数由两个RNN构成，即捕获事件之间关系的时间RNN和基于时间序列的RNN更新强度函数。文献[10]提出了一种基于深度循环神经网络的算法，来预测车辆的移动性，以便于车辆之间数据的传递。此外，还出现了一些RNN模型的变形形式，例如文献[11]提出了一种面向行人轨迹预测的方法，设计了一种基于编码器-解码器框架和双向循环神经网络模型。文献[12]提出了一种稀疏的循环神经网络来预测大西洋飓风的移动轨迹，并通过比较飓风的移动方向找出与目标飓风最为相似的飓风。
综上所述，RNN适用于轨迹预测问题，尤其是适用于输入序列较小的情况下。然而随着输入序列长度的增加，RNN可能会产生长期依赖问题[13]，导致预测精度急剧下降。为此，研究人员开始关注到RNN的特殊形式——LSTM网络结构，例如文献[14]提出了一种基于LSTM网络的新型交通预测模型。与传统的预测模型不同，LSTM网络是由许多存储单元组成的二维网络，基于LSTM网络分析了交通系统中的时空相关性。类似地，文献[15]提出了一种使用双LSTM网络对周围车辆进行轨迹预测的算法，该算法能够有效地提高在交互驾驶环境中的预测精度。该方法将连续轨迹反馈到第一个LSTM，实现对驾驶人意图的识别，而第二个LSTM主要用于轨迹预测。文献[16]介绍了一种LSTM神经网络，该网络能够准确预测高速公路上车辆的纵向和横向轨迹。文献[17]提出了一种基于LSTM模型的编码器-解码器模型来生成周围车辆的实时轨迹序列，将预测结果表示为轨迹序列而不是单个轨迹位置。针对行人轨迹预测的LSTM状态修正问题，文献[18]考虑了相邻节点的当前移动意图，并迭代优化了所有参与者的当前状态。在文献[19]中，提出了一种基于LSTM的循环神经网络，用于分析时间行为并预测周围车辆的未来坐标，然后在网格状路网上生成车辆出现在不同位置的可能性。在上述工作中，LSTM网络较好地解决了传统RNN的长期依赖问题，从而提高了轨迹预测精度，但上述工作都没有区分不同历史位置对未来位置的重要性差异。
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第二章 神经网络技术和充电桩推荐技术概述
2.1 神经网络的概念
本文利用循环神经网络技术预测电动出租车的未来轨迹，并基于预测结果为电动出租车推荐附近合适的充电桩。本章基于神经网络技术和充电桩推荐技术进行一些技术概述。随着科技的发展和进步，人工智能技术逐渐运用于各个领域，在此背景下，算法领域中机器学习的重要作用越发凸显，如果想要了解深度学习（Deep Learning，简称DL）[35][36]，那么首先要熟悉神经网络（Neural Networks，简称NN）[37][38]。此外，通过合理的充电桩推荐可以为电动汽车充电节省时间和缩短额外移动路径，所以充电桩推荐技术在电动出租车的行驶过程中发挥着重要作用。本文的充电桩推荐技术是利用循环神经网络技术得到的预测的电动出租车的未来轨迹序列的最后一个轨迹点作为目的地，然后基于预测目的地为电动出租车推荐合适充电桩，所以本章先介绍关于神经网络的一些基本概念、结构以及一些常见的神经网络模型，然后简要介绍充电桩推荐的概念及其相关技术。
人工神经网络（Artificial Neural Networks）是在当今时代下一种重要的信息处理技术，该技术运行基础为动物神经网络的行为，进而形成算法数学模型，对信息进行分布式并行处理。该网络中存在复杂、大量相互关联的节点（即神经元），处理信息过程中能够运用网络的复杂性这一特征达到信息处理的目的，相关专业学者统一将其定义为神经化统计模型，并且该模型具有下述功能特性：
（1）模型运行基础为已设置可调权值，同时也反映神经网络的连接强度特性；
（2）能够对所获输入数据进行非线性函数关系分析。
人工神经网络在信息处理过程中体现的优势为：无需对特定单元进行指定任务描述，同时对所输入信息能够进行复杂的、集中的并行处理，因此效率极高。随着科技的发展与进步，现代神经网络软件已经超越了最初生物学启发设计起点，现代神经网络技术在实际运用中更多地是基于信号处理和统计学。在很多相关软件中神经网络已经成为重要组成部分，非自适应性元素和自适应性元素在系统中已经做到功能性和自身机能的充分融合。20世纪80年代后期，神经网络模型最早运用于实际生产进程中，这一重要转变也是低符号化机器学习[39][40]逐步取代高度符号化人工智能的重要节点。
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2.2 神经网络的结构
神经网络是由若干个基本的神经元（Neuron）构成的，不同神经元彼此之间设置为激励函数关系，一个节点的输出即为下层另一个节点的输入。感知器是最基本的神经网络结构，属于单层神经网络[42][43]，其构成包含若干神经元，在信息采集以及信息传输进程中，各个神经元单位的输入向量相同，并且各自实现标量结果的转化，进而通过感知器将所得向量输出，因此神经元数量和对应向量维数相同。
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第三章 基于DA-RNN模型的轨迹预测 .......................................... 17
3.1 引言 ...................................... 17
3.2 符号表示 ..................................... 17
第四章 空载电动出租车的充电桩推荐方法 ............................... 25
4.1 符号表示 ................................... 25
4.2 系统模型 ............................... 25
第五章 总结与展望 ...................................... 41
第四章 空载电动出租车的充电桩推荐方法
4.1 系统模型
4.1.1 等待时间
上节内容介绍了根据最小充电额外移动向司机推荐充电桩，但是根据最小充电额外移动推荐的充电桩只考虑到了电动出租车在空间上（额外移动距离）付出的最小代价，并没有考虑时间上的优化。利用最小等待时间向充电出租车推荐充电桩的基本思想如下：每个电动出租车在发出低电量的预警信号时会在某个充电桩进行预留以便进行下一次充电，充电桩可以基于当前电动出租车的信息为电动出租车提供最短的等待时间。同时，基于电动出租车的预约信息和其他充电桩的状态信息，每个充电桩会定期完善自己和其他充电桩的充电等待时间的估计，从而可以帮助电动出租车推荐最佳充电桩以减少充电等待时间。
排队等候模型图如图4.4所示，每个电动出租车的等待时间包括排队时间和充电时间，每个充电桩都设置一个队列用于放置排队等待充电的电动出租车的ID，当电动出租车预约充电桩成功之后，充电桩将此电动出租车的ID插入队列队尾。
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第五章 总结与展望
本文利用DA-RNN方法预测电动出租车的未来轨迹序列，然后利用预测的未来轨迹序列的最后一个轨迹点作为电动出租车的目的地，同时考虑时间和空间因素提出充电桩推荐方法CPRM-IET，并且为电动出租车推荐最合适的充电桩，本文对当前国内外现有充电桩推荐方法进行研究，结合现有充电桩推荐方法的优点，提出了创新与改进。
本文首先介绍了神经网络的研究背景、研究意义、国内外研究现状以及研究内容与创新，然后对神经网络的技术进行了概述，最后具体介绍了本文研究的电动出租车的轨迹预测方法DA-RNN和电动出租车的充电桩推荐方法CPRM-IET。 对于空载电动出租车的充电桩推荐问题，未来研究如下：
（1）本研究只是用到了数据驱动的方法，让模型去贴合电动出租车司机的历史数据，在将来的研究中，我们将考虑结合模型驱动和数据驱动的方法去进行充电桩的推荐，根据充电桩和路段的位置建立一个模型，调整模型参数，使电动出租车的轨迹数据贴合这个模型，达到使得电动出租车所需付出的代价最小的目的。
（2）本文通过计算充电额外移动除以电动出租车速度与等待时间的之和为电动出租车推荐充电桩，但是在等待时间的研究中并没有考虑动态变化的情况，充电桩直接将预约的电动出租车插到队尾，这种方法较为简单且不能很好的应对实际应用。所以在未来研究中，应该考虑动态的、可扩展性强的等待时间。
（3）计算电动出租车选择充电桩所需付出的最小时空代价时，本文利用充电额外移动和等待时间来进行计算，这种结合方式并不能很好地体现时间和空间代价所占有的权重，因此应该寻求一种很好的结合方式将二者结合，并且向电动出租车推荐更为合适的充电桩。
参考文献（略）