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BikeSharingDemand:Kaggle竞赛,致力于预测城市共享单车系统的使用情况,并提供相关源码。

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简介:
共享单车需求Kaggle竞赛预测城市共享单车系统的使用情况,探索这场比赛: 。 以下是项目描述的片段。 城市自行车共享系统是一种便捷的自行车租赁模式,它通过遍布城市的销售点网络,自动实现会员注册、自行车租借和归还的全过程。 用户可以通过一个站点租用一辆自行车,然后在需要时将其归还到另一个站点。 截至目前,全球已涌现出超过500个自行车共享计划。 这些系统所产生的数据对研究人员具有极高的价值,因为它们详细记录了旅行的时长、起始地点、目的地以及经过的时间。 因而,城市自行车系统可以被视为一种传感器网络,为研究城市内的移动性提供了宝贵的数据资源。 在本次竞赛中,参赛者被要求将历史使用模式与天气数据相结合,从而准确预测华盛顿特区首都共享单车计划的自行车租赁需求。 Kaggle正在举办这场比赛,旨在为机器学习社区提供一个娱乐和练习的平台。 该数据集由Hadi Fanaee Tork利用来自Capital Bikeshare的数据构建而成。

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客服
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  • BikeSharingDemand: 使 Kaggle -
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    本Kaggle竞赛旨在通过历史数据预测城市共享单车系统的使用需求,参赛者需提交预测模型代码及结果,以促进智能交通研究。 共享单车需求Kaggle竞赛的目标是预测城市共享单车系统的使用情况。以下是项目描述的一部分: 自行车共享系统是一种通过售货亭网络租用自行车的方式,自动获得会员资格,并在不同地点租借和退还自行车。用户可以从一个地方取车并在其他任何位置归还车辆。 全球目前已有超过500个自行车共享计划,这些系统产生的数据对研究人员非常有吸引力,因为旅行的持续时间、出发地、目的地以及经过的时间都被详细记录下来。因此,共享单车系统可以作为传感器网络来研究城市中的移动性问题。 在本次比赛中,参赛者需要结合历史使用模式和天气数据预测华盛顿特区Capital Bikeshare计划内的自行车租赁需求。Kaggle正在举办这场比赛以供机器学习社区娱乐并练习技能。该数据集由Hadi Fanaee Tork提供,并基于来自Capital Bikeshare的数据制作而成。
  • 自行需求:使量-数据集
    优质
    本数据集旨在通过分析历史骑行记录和环境因素来预测城市中共享单车系统的使用量,以优化车辆分布和提升用户体验。 自行车共享系统提供了一种便捷的租用自行车方式,在整个城市通过售货亭网络自动完成会员注册、出租与归还自行车的过程。您可以通过该系统获取两年内每小时租金的数据。训练集包括每个月前19天的信息,而测试集则涵盖每月第20日至月底的数据。利用之前的时间段信息来预测测试集中每个小时内的租借总数是可能的。 提供的文件有: - sampleSubmission.csv - train.csv - test.csv
  • 四个季度使
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    本研究分析了全年四个季度中共享单车使用的趋势和模式,旨在探索城市居民出行习惯的变化及其背后的原因。 共享单车四个季度的使用情况分析是一项涉及数据处理、分析及可视化的实践项目,非常适合数据分析初学者进行学习与提升。在这个项目里,我们将探讨如何利用CSV格式的数据文件揭示共享单车的使用模式,并通过数据清洗和可视化提取有价值的洞察。 首先需要了解的是CSV(Comma Separated Values)是一种通用表格数据存储方式,其中各字段以逗号分隔,便于读写且广泛用于数据交换。在本案例中,CSV文件可能包含用户ID、骑行时间、起始站点、结束站点、骑行距离以及日期和时间等关键信息。 进行数据分析前的数据清洗非常重要,确保了数据的质量与准确性。在此阶段需要处理缺失值(例如用平均数或中位数填充)、异常值(检查并修正超出正常范围的数值)、重复记录(删除以避免误导分析)及必要的数据类型转换(如日期格式调整),以便后续深入分析。 数据分析环节包括计算不同季度中的总骑行次数、平均骑行时长以及最繁忙的时间段,同时关注用户活动的季节性趋势。此外还可以探究用户的偏好,例如最受欢迎的起点和终点位置或骑行距离分布情况等,这些都可以通过统计方法如计数、求均值及中位数等方式实现。 随后的数据可视化步骤将复杂数据转化为直观图形以帮助发现潜在模式与趋势。可以使用Python库(Matplotlib, Seaborn 或 Plotly)创建柱状图、折线图和热力图等,例如绘制季度骑行次数的条形图或展示一天内不同时间段内的骑行频率。 对于季节性变化的关注点包括春季天气转暖是否导致共享单车使用的增加以及冬季使用量是否有下降趋势。同时分析周末与工作日之间的差异以了解用户行为模式,并考察特定事件(如节假日、大型活动)对骑行数量的影响。 通过综合以上各方面进行深入挖掘后,可以提出有针对性的建议来优化共享单车调度策略或改进服务时间安排等措施;甚至为城市规划提供参考意见。例如发现晚上使用率较高时需增加夜间运维人员配置或者针对某些站点频繁出现满载或空置情况调整车辆分配计划。 总的来说,这个数据集提供了丰富的学习机会涵盖从预处理到分析与可视化的全过程,对于提高数据分析技能非常有帮助;通过深入挖掘可以更全面地理解共享单车用户的需求和习惯从而推动有效的业务决策。
  • _hopex3v_lasso回归_
    优质
    本文探讨了运用Hopex3v_Lasso回归模型对共享单车需求进行精准预测的方法,旨在优化资源配置与管理。 使用最小二乘回归、岭回归和lasso回归来预测共享单车的骑行数量。
  • LSTM多变量_使.zip
    优质
    本项目采用长短时记忆网络(LSTM)模型进行数据预测,专注于共享单车使用量的分析与预测。通过收集并处理大量的时间序列数据,利用Python编程实现对共享单车使用情况的深入研究,以期为城市交通规划提供科学依据和有效建议。 基于LSTM多变量预测的共享自行车使用量预测案例提供了一种利用深度学习技术对共享单车需求进行分析的方法。通过构建一个多变量时间序列模型,该案例展示了如何结合历史数据中的多种因素(如天气、日期等)来提高预测准确性,并为城市交通管理和运营决策提供了有价值的参考信息。
  • 优质
    共享单车租用系统是一种基于智能手机应用的便捷服务,用户可以通过该平台轻松查找、租赁和归还遍布城市各处的自行车。此系统旨在提供环保出行方案,减少交通拥堵与空气污染,并鼓励人们采取健康的生活方式。 基于Spring+SpringMvc+Mybatis+Mysql的单体项目采用JSP作为前端技术。该项目功能涵盖基本租车系统的应用,并需进一步优化。后台用户包括管理员、客服及维修人员,前台用户为普通用户,每个角色进入对应的界面进行相关操作。页面样式来源于网络资源并经过本人改造以适应需求。
  • CNN+LSTM多变量使(TF2.0).zip
    优质
    本项目利用TensorFlow 2.0框架,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),实现对多变量影响下的共享单车使用量进行精准预测。 本段落介绍如何使用TensorFlow 2.0基于LSTM进行多变量共享单车使用量预测。该方法利用长短期记忆网络模型来分析影响共享单车需求的多种因素,并据此做出未来一段时间内的使用量预测,为运营决策提供支持。
  • Kaggle平台上自行数据集
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    此简介描述的是Kaggle平台上的一个竞赛专用数据集,聚焦于自行车共享系统。参与者需利用历史使用记录预测未来租借量,以支持更高效的资源管理与规划。 Kaggle平台上的bike-sharing竞赛使用了一个数据集。这个数据集包含了与自行车共享需求相关的信息。
  • 自行需求-
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    本项目提供了一套用于预测自行车共享系统未来需求的源代码。通过分析历史数据和环境因素,模型能够有效预测用户需求,优化资源配置。适合开发者、研究人员学习与应用。 标题 Bike-Share-Demand:自行车份额需求预测 描述了一个数据科学项目,旨在通过机器学习算法分析历史骑行数据来预测特定时间段内共享单车系统的使用量。该项目可以为城市规划、公共交通管理和优化共享单车服务提供有价值的见解。 Bike-Share-Demand 强调了此项目的主题,并暗示该数据集可能包含关于时间戳、地点、天气状况和节假日等信息,这些因素对于构建准确的预测模型至关重要。通常情况下,这样的数据集中会包括以下特征: 1. **时间信息**:如小时、日期、星期几、月份,它们会影响骑行需求。 2. **地理位置**:起始站点与结束站点的位置坐标有助于识别城市中的热点区域。 3. **天气条件**:温度、湿度和降雨量等影响人们选择自行车出行的意愿。 4. **用户信息**:如会员类型(临时用户或订阅者)、年龄及性别,这些会影响骑行习惯。 5. **特殊事件**:节假日和其他大型活动可能改变骑行模式。 在 Bike-Share-Demand-main 文件中,我们可以找到与预测模型相关的代码、数据文件和报告。通常会涉及以下步骤: 1. **数据预处理**:清洗数据并进行时间序列分析。 2. **特征工程**:创建新的特征以增强模型的准确性。 3. **模型选择**:根据问题类型选择合适的机器学习或深度学习方法,如线性回归、随机森林或LSTM网络等。 4. **训练和验证模型**:使用历史数据进行交叉验证来优化参数并提高预测精度。 5. **评估性能**:通过测试集评价模型效果,并用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)及R^2分数作为指标。 最终,该研究成果可以帮助共享单车公司更有效地分配车辆资源,减少供需失衡现象。同时也能为城市规划者提供数据支持以优化公共交通布局。通过对这些数据的深入分析与理解,我们可以更好地掌握城市的出行模式,并通过数据驱动的方法来改进公共服务的质量。
  • 数据分析.zip
    优质
    本项目旨在通过分析共享单车使用数据,运用机器学习算法进行需求预测,优化资源配置,提高服务效率。包含数据收集、清洗、特征工程及模型训练等内容。 Bikeshare项目实战——使用Pytorch实现的共享单车预测器,基于共享单车数据。