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基于深度学习的纽约出租车流量预测Python代码及数据集（人工智能课程设计）.zip

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简介：
本项目为一门人工智能课程的设计作业，主要内容是使用深度学习技术进行纽约市出租车流量的预测。该项目包含详细的Python代码和相关数据集，旨在帮助学生理解和应用深度学习模型解决实际问题。 该项目是个人毕设项目，在答辩评审中获得了95分的高分。代码经过调试测试，确保可以运行。欢迎下载使用，适用于初学者学习或进阶研究。 该资源主要面向计算机、通信、人工智能及自动化等相关专业的学生、教师和从业者，并可用于期末课程设计、大作业以及毕业设计等场景。项目整体具有较高的学习借鉴价值。对于基础能力较强的学习者来说，在此基础上进行修改调整以实现不同功能是完全可行的。 欢迎下载交流，共同进步！

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  • 基于深度学习的纽约出租车流量预测Python代码及数据集（人工智能课程设计）.zip
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    本项目为一门人工智能课程的设计作业，主要内容是使用深度学习技术进行纽约市出租车流量的预测。该项目包含详细的Python代码和相关数据集，旨在帮助学生理解和应用深度学习模型解决实际问题。 该项目是个人毕设项目，在答辩评审中获得了95分的高分。代码经过调试测试，确保可以运行。欢迎下载使用，适用于初学者学习或进阶研究。 该资源主要面向计算机、通信、人工智能及自动化等相关专业的学生、教师和从业者，并可用于期末课程设计、大作业以及毕业设计等场景。项目整体具有较高的学习借鉴价值。对于基础能力较强的学习者来说，在此基础上进行修改调整以实现不同功能是完全可行的。 欢迎下载交流，共同进步！
     
  • 基于深度学习的纽约出租车流量预测Python代码及说明+数据集（人工智能课程设计）
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    本项目运用深度学习技术进行纽约市出租车流量预测，附带详细Python代码和注释。包括完整数据集，适用于人工智能相关课程设计与研究。 基于深度学习实现的纽约出租车流量预测项目包含Python代码、详细说明及数据集（适用于人工智能课程作业）。该项目配有详尽的代码注释，便于初学者理解与操作，并获得个人评分98分的认可；导师对此表示高度赞赏。此资源非常适合期末大作业和课程设计使用，下载后简单部署即可运行。
     
  • 基于深度学习的纽约出租车流量预测（含Python代码、文档及数据集）.zip (人工智能课程设计)
    优质
    本项目运用深度学习技术进行纽约市出租车流量预测，包含详细Python代码、说明文档和原始数据集，适用于人工智能课程设计与研究。 该资源是一个基于深度学习的纽约出租车流量预测项目，包含Python源代码、文档说明以及数据集，适用于计算机相关专业的毕业设计或课程作业实践需求。此项目在导师指导下完成并通过评审，获得了98分的成绩。 该项目旨在帮助正在撰写毕设的学生及需要进行实战练习的学习者掌握深度学习技术的应用，并可以作为课程设计和期末大作业的参考材料。
     
  • 纽约出租车流量预测的深度学习项目（含Python代码和数据集）.rar
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    本项目利用深度学习技术进行纽约市出租车流量预测，提供包含Python代码及原始数据集的资源包，旨在优化城市交通管理与规划。 车流量预测任务属于回归问题，目标是基于某一区域的历史交通数据来推测该区域内未来的车辆流动情况。我们使用的数据集为纽约市出租车的流量记录，输入包括各个地区在不同时间段内的历史车流信息，而输出则是这些地区的未来一段时间内预计的车流量。 具体而言，所使用的数据涵盖的时间范围是从2015年1月1日到2015年3月1日。为了便于分析，原始时间序列被转换成了网格化的交通数据，并且将每次观测的数据间隔设定为半小时。整个时间段中最后的二十天作为测试集使用，其余部分则用于训练模型。 关于数据格式：以训练集为例，其形状表示为（1920, 1020, 2），这意味着有1920个不同的时间点、涉及1020个不同区域，并且每个区域的数据包含两个特征——即进入该地区的车流量和离开的车流量。
     
  • 基于Python的纽约出租车流量预测源码.zip
    优质
    本项目提供一个使用Python编写的代码库，用于分析和预测纽约市出租车流量。通过历史数据训练模型，以期准确预测未来趋势，方便交通管理和调度。 本资源包含经过严格调试的项目代码，下载后可以直接运行。 该资源适用于计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据技术、数学及电子信息专业）在进行课程设计、期末作业或毕业设计时作为参考材料使用，同时也适合相关领域的学习者借鉴和研究。 请注意，本资源包含了完整的源代码文件，但需要有一定的基础知识才能理解并调试这些代码。
     
  • 基于深度学习的大作业：纽约出租车流量预测（含源代码、文档及模型）
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    本项目运用深度学习技术对纽约市出租车流量进行预测，包含详尽的数据分析、模型构建与评估。附有完整源代码、详细文档和训练好的模型供参考与使用。 基于深度学习的大作业项目——纽约出租车流量预测包含源代码、文档说明及模型。 该项目的源码是个人课程设计的一部分，所有上传的代码都经过测试并成功运行，请放心下载使用！在答辩评审中平均得分高达96分，具有很高的参考价值和实用性。 ## 项目备注 1. 所有资源中的项目代码均已在功能正常、确保可运行的情况下才进行发布。 2. 此项目适合计算机相关专业（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）的在校学生、教师或企业员工下载学习，同时也非常适合初学者作为进阶学习材料。此外，该项目也可以用于毕业设计、课程设计和作业提交，或者在项目的初期阶段进行演示。 3. 如果有一定的编程基础，可以在此代码基础上进一步修改以实现其他功能需求，并可用于毕业设计项目、课程设计及作业中。 下载后请首先查看README.md文件（如果有），仅供学习参考之用，请勿用于商业用途。
     
  • 纽约市出租车费用预测数据集
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    本数据集包含纽约市出租车详尽的行程记录，涵盖出发地、目的地及相应费用信息，旨在帮助用户准确预测出租车出行成本。 纽约市出租车票价预测的数据集包含8个字段：键（key）、票价金额（fare amount）、接送日期时间（pickup datetime）、接送经度（pickup longitude）、接送纬度（pickup latitude）、下车经度（dropoff longitude）、下车纬度（dropoff latitude）和乘客数量（passenger count）。
     
  • 纽约市出租车票价预测——数据集
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    本数据集提供了纽约市出租车详尽的费用信息及行程细节，适用于分析与预测出租车票价，助力城市交通优化。 预测一个车手的出租车费用。提供的文件包括 sample_submission.csv 和 test.csv。
     
  • 纽约出租车费用预测
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    本项目旨在开发一个模型，用于预测纽约市出租车及豪华轿车的乘车费用。通过分析历史数据和运用机器学习技术，为乘客提供准确的成本估算服务。 纽约出租车车费预测
     
  • 纽约自行车流量预测（BikeNYC数据集）
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    本研究利用BikeNYC数据集进行纽约市自行车流量预测，旨在通过分析历史骑行数据，优化城市公共交通规划与管理。 城市人流量预测任务可以视为一个回归问题，目标是根据历史记录来预测未来一段时间内各区域的人流入出量，以辅助城市管理决策。为简化研究过程，我们将待分析的城市区域按照水平和垂直方向划分为若干个小区域。 该任务的具体要求如下： - **时间范围**：利用过去六小时的流量数据（包括进入和离开的数量）来分别预测未来一小时、两小时及四小时的人流变化。 - **数据预处理**: 数据需先进行规范化，随后参考实验4中的方法，采用滑动窗口技术对原始数据集进行采样。以此构建训练集、验证集以及测试集的比例为7：1：2。 **模型设计与优化要求包括但不限于以下几点**： - **架构复杂性**：该任务需要一个结合了卷积神经网络（如CNN和残差结构）及循环神经网络（例如RNN，LSTM或GRU等）的混合模型。 - **性能提升措施**：针对不同类型模块采用不同的归一化策略；至少使用一次Dropout技术以防止过拟合现象发生；在损失函数中加入正则化项来进一步优化学习过程；同时利用早停机制确保训练效果。 **报告要求如下**： 1. 使用表格形式列出预测的三个不同时间点（即未来的一小时、两小时和四小时）下模型的表现，包括MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）以及MAPE（平均相对百分比误差），并以黑体字标出每种指标下的最佳结果。 2. 利用图表展示不同正则化参数值、Dropout丢弃比例及早停忍耐度等变量对模型性能的影响情况。 最终报告需按照此前指定的实验模板进行撰写，要求图文并茂，并插入关键高亮代码以供参考。