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自行车出租预测

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简介：
自行车出租预测专注于分析城市中自行车共享系统的需求模式，利用数据科学方法预测高需求时段与地区，旨在优化车辆分布和提升用户体验。 根据一个城市自行车租赁系统提供的数据，在2年内华盛顿按小时记录的自行车租赁情况中，训练集由每个月的前19天组成，测试集则包含每月20号及之后的数据（需要我们自己去预测）。使用随机森林回归算法实现对自行车租赁量的预测。

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  • 自行车出租预测
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    自行车出租预测专注于分析城市中自行车共享系统的需求模式，利用数据科学方法预测高需求时段与地区，旨在优化车辆分布和提升用户体验。 根据一个城市自行车租赁系统提供的数据，在2年内华盛顿按小时记录的自行车租赁情况中，训练集由每个月的前19天组成，测试集则包含每月20号及之后的数据（需要我们自己去预测）。使用随机森林回归算法实现对自行车租赁量的预测。
     
  • 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
     
  • 纽约市出租车费用预测竞赛：在Kaggle上建模预测出租车费用
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    本竞赛要求参赛者基于纽约市丰富的出租车数据，在Kaggle平台上构建模型以预测出租车费用。参与者需运用统计学和机器学习技术，优化其模型准确度，以期在众多选手中脱颖而出。 纽约市出租车票价预测Kaggle竞赛建立了一个用于预测纽约市出租车费率的模型。
     
  • Kaggle自行车租赁预测竞赛-数据集
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    该数据集来自Kaggle自行车租赁预测竞赛，包含历史天气条件和租车站点自行车租赁记录，旨在通过分析影响因素来预测未来需求。 Kaggle自行车租赁预测比赛是一个数据分析竞赛，参赛者需要根据历史数据来预测未来的自行车租赁需求。这是一个很好的机会来展示你的机器学习技能，并与全球的数据科学家们交流学习。
     
  • 华盛顿特区自行车租赁预测（Python）
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    本项目使用Python语言分析华盛顿特区自行车租赁数据，建立预测模型以估算未来需求，助力优化城市公共自行车服务。 ### 项目名称：区域自行车租赁预测模型 **项目概述：** 本项目旨在对华盛顿某一特定时段的自行车租赁数量进行准确预测，从而帮助经营户主根据天气状况、日期特性等因素合理安排区域内自行车资源。 **项目流程：** 1. **数据探索与清洗（EDA）:** 对原始数据集进行全面的数据探索分析，并处理缺失值和异常值。 2. **特征工程：** - 关联性分析及可视化，对时间性和气候性的主要特征进行深入挖掘； - 处理多重共线性问题以及偏态分布的调整。 3. **模型构建与评估：** 使用均方根对数误差（RMSLE）作为损失函数标准，测试并比较随机森林(RandomForest)、逻辑回归(LR)和梯度提升决策树(GDBT)三种算法的效果。 **项目结论：** 通过对比不同机器学习方法的预测结果发现，GDBT模型在该任务中表现最优，其均方根对数误差（RMSLE）值为0.1908。
     
  • 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。
     
  • 基于首尔市出租车数据分析的MapReduce程序：预测出租车需求(TaxiPrediction)
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    本项目通过分析首尔市出租车数据，开发了MapReduce程序以预测出租车需求，旨在优化资源配置和提高服务效率。 出租车预测 使用MapReduce程序分析首尔市提供的出租车运营数据以预测特定时间的出租车需求量，并找出一周内需求最高的前10个地区的标准节点链接ID。 开发环境包括： - 操作系统：Ubuntu 14.04 (64位) - 工具：VMware Player，Eclipse平台（Maven项目） - 处理器：单核处理器 - 内存：4GB 目标是使用首尔开放数据广场提供的出租车运营分析数据来确定一周中特定时间需求最高的前10个地区的标准节点链接ID。这些地区能够反映乘客在不同时间段内对出租车服务的需求。 关于“标准节点链接ID”： - 节点是指车辆行驶过程中速度发生变化的地点。 - 链接指的是现实世界中的道路，即连接两个节点之间的路线部分，在此路段上可能会发生速度变化的情况。 - 通过使用这些标准节点链接ID可以获取具体的位置信息。
     
  • 基于运营数据的出租车短期出行需求预测模型（2016年）
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    本研究构建了一个基于历史运营数据的机器学习模型，用于预测短期内出租车的出行需求，以优化资源配置和提高服务效率。 出租车系统是城市交通运输体系中的关键部分,其规划与调度的合理性直接影响到服务质量。本段落主要探讨了如何通过估计和预测乘客出行需求来优化出租车系统的规划及实时调度策略，提供必要的数据支持。首先，我们分析了现有的出租车定位系统和计费机制，并改进了传统的网格划分方法，在考虑地形、建筑群以及道路网络特点的同时确保每个网格内出行特征的完整性。其次，基于收集到的实际出租车运营数据，构建了一种易于操作的需求评估模型。最后，通过实际数据分析影响短时需求的关键变量之间的关系，并提出一种基于人工神经网络的短期需求预测模型，根据相关性分析确定了该模型的主要参数。